Gemma 3 終端測試 1B 4B 12B 27B 表現揭密 20250317，Gemma 3 實測結果驚豔，27B 版展現 GPT-4 級別理解力，12B 表現穩定。更驚喜的是，4B、1B 版在手機上運行流暢，打破小模型表現不佳的刻板印象，顯示 Google 模型的成功。
Gemma 3 手機電腦實測 影片
今天我們來談Google的
最新語言模型Gemma 3
而且我還用手機跟電腦來做實測
測一下1B、4B、12B跟27B
它真正的表現如何
是不是和Google說的那樣那麼厲害
我是亞瑟我有三高
每個禮拜一到每個禮拜五
我都會分享學到的點點滴滴
那今天我們來看
人工智能語言模型最新的進展
Gemma 3 簡介
- 模型設計突破
- 智力高資料少
- 27B近似GPT-4
- 小模型效能強
- 專注理解與推理
https://ai.google.dev/gemma/docs/core
這次 Google 推出的 Gemma 3，帶來了語言模型的大突破，是真的進步，不是耍嘴皮子的炒作。
傳統上，語言模型的發展趨勢，就是「模型越大，效果越好」。從早期的 13B、70B 到後來的 405B、671B，這些模型不斷膨脹，試圖把所有資料都硬塞進去，讓模型表現的更聰明，但對硬體資源的需求，後來也變得極度誇張。
但 Google 這次帶來的 Gemma 3，完全反其道而行。Gemma 3 並沒有選擇，以超級大量的資料來堆積模型，而是回到了「基礎智力」上，專注提升模型的理解力和邏輯推理能力。
這樣的設計，讓 Gemma 3 即便在 1B、4B 等小型版本中，依然具備出色的表現。特別是 27B 版本，已經展現出接近 GPT-4 等級的理解力，處理複雜語言、邏輯推理、圖像辨識，甚至情境判斷都非常穩定。
這次 Google 把「小模型」變得「更聰明」，而不是單純追求「更大更強」，確實是一個非常有意義的方向。
終端設備設計
- 單GPU穩定運行
- 手機筆電均支持
- 優化計算降低負擔
- 1B 4B表現良好
- 擺脫昂貴GPU依賴
https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/627968/google-gemma-3-open-ai-model
Gemma 3 的主要目標，是要讓 AI 模型，能夠在終端設備上順暢運行，這也是 Google 模型的一大突破。Gemma 3 經過優化後，能夠在一個 GPU 或 TPU 上執行，甚至在資源有限的筆電與手機上，也能穩定運行。
Gemma 3 中採用新的模型結構，更優化的計算方式，大幅降低對硬體的依賴，在記憶體與運算受限的終端設備上，依然能流暢運行，發揮穩定的效能。
實際測試中，1B 與 4B 版本在 MacBook Pro M4、iPhone 15 等設備上均可穩定運行，且運行速度良好。
Gemma 3 的這種終端優化設計，讓 AI 應用更貼近日常使用場景，擺脫了對昂貴 GPU 與雲端算力的依賴。這對於行動裝置、筆電等設備的 AI 應用，應該是一項重大進步，讓高效 AI 模型的使用門檻大幅降低。
模型的技術介紹
- 稀疏注意力機制
- 局部全局層交錯
- 支援多模態處理
- 上下文擴展至128k
- 專注理解減少資料
https://wallstreetcn.com/articles/3742906
根據 Google 的官方資料，Gemma 3 並未採用傳統的，大量堆疊參數模式，而是專注於模型結構的優化。Google 在 Gemma 3 中引入了更先進的「稀疏注意力機制」，結合了局部注意力層與全局注意力層，有效降低記憶體需求。
Gemma 3 還支援多模態處理，能同時分析文字、圖像及短影片等多元資料。
Gemma 3 也支援最高 128k 的上下文，這對於書籍摘要、大型報告等任務，表現會進步很多。
整體來說，Gemma 3 用「更少的資料、更高的智力」展開，減少不必要的資訊，透過架構強化來增強推理能力，不僅大幅縮小了模型體積，更提升運行速度，讓這次的AI模型真的「又小又強」。
電腦端語言測試
- 27B接近GPT-4
- 12B理解力穩定
- 4B摘要表現不錯
- 1B基礎摘要穩定
- 筆電運行意外順暢
https://zhuanlan.zhihu.com/p/29912479086
這次的文字測試，選用上一篇影片的逐字稿，講『基督教戰略與川普判策略』，大約四千個字，內容跨哲學宗教、國際政治與談判賽局，分別請模型用 400個字摘要內容。
測試的模型分別是27B、12B、4B、1B，Q4精度，軟體是 Ollama 配合 Open WebUI ，硬體是MacBook Pro M4 24G版。
在電腦端的測試中，27B 版本展現出極其優秀的表現。無論是語言理解、邏輯推理，還是長文摘要的整合度，都已經接近 GPT-4 的水準，尤其是竟然看得懂隱含意圖、語境變化，還能給出更後續的建議。
接著測試了 12B 版本。雖然比 27B 稍弱，但 12B 版本依然展現出非常優異的理解力。邏輯結構與細節補充方面明顯優於過去同類模型。雖不及 27B 那樣強大，但 12B 已具備足夠的處理能力。
再來是 4B 版本。它能完成基本的文字摘要，但細節的捕捉明顯不足。
至於 1B 版本，雖然只能做到較為簡單的摘要，但考慮到其僅有 1B 的規模，表現仍相當不錯。
手機端語言測試
- Gemma 3穩定領先
- 4B穩定表現佳
- 1B摘要超出預期
- LLaMA 1B內容混亂
- DeepSeek 1.5B當機
手機我使用自己的iPhone 15 pro，使用PocketPal AI這個App。
在手機端的測試中，首先測試了 Gemma 3 的 4B 版本。結果顯示，4B 版本在手機上表現相當穩定流暢，不僅摘要結果完整，細節與邏輯也維持了一定水準。
接著測試了 1B 版本。雖然模型更小，但 1B 版本的表現依然讓人驚訝。它雖無法像 4B 那樣完整地分析細節，但表現出乎意料的優秀。
不要小看Gemma3 1B這樣的能力。這次也測試了其他競爭對手。LLaMA 1B 在同樣測試中出現大量重複內容，摘要邏輯混亂。DeepSeek 1.5B 更是直接當機，無法完成任務。
相比之下，Gemma 3 的 1B 與 4B 版本在手機端的穩定性和準確度，非常明顯的領先同類小型模型，Google 這次在優化終端模型上，的確非常的有突破性。
圖像識別測試
- 27B理解最深入
- 12B辨識完整穩定
- 4B僅辨識基礎物件
- 未辨識Sony A7R IV
- ChatGPT資料較廣
https://vocus.cc/article/67d30467fd8978000104382a
在圖像識別的測試中，在電腦上提供一張照片，分別提問：『請分析圖片裡面有哪一些拍照的設備？』、『請問圖中總共有哪些設備？』
測試的模型分別是27B、12B，Q4精度，軟體是 Ollama 配合 Open WebUI ，硬體是MacBook Pro M4 24G版。
首先測試 Gemma 3 的 27B 版本。不僅能準確辨識出圖中的 Sony 相機與兩顆鏡頭，甚至還能推測設備的用途與使用場景，這種分析，已經超越單純的物件識別，展現出更深層次的理解力。
12B 版本的表現也相當不錯。它同樣能辨識出相機與鏡頭，並提供部分環境的細節。雖然沒有 27B 那樣深入的分析，但在一般情境下已經相當實用。
4B 版本的表現則較為基礎，只能辨識出相機與鏡頭。雖然細節不足，但以 4B 的規模來看，這樣的表現已經足以令人滿意。
另外，Gemma 三個版本都未能準確辨識出，「Sony A7R IV」這款相機型號。相較之下，ChatGPT 則能準確辨識出該型號，推測應該是Gemma資料庫比較小的原因。
整體而言，27B 版本的理解與推理最為優秀，12B 則平衡了精準度與效能，4B 則有基礎辨識能力。這也再次證明，Gemma 3 的確實是將「智力」放在核心，讓模型以較少的資料量，完成更複雜的任務。
聯網功能整合
- 擺脫儲存大量知識
- 12B理解能力優異
- 資料缺口可上網查
- 減少模型體積負擔
- 提升模型反應速度
https://www.53ai.com/news/OpenSourceLLM/2025031391367.html
過去的語言模型之所以越做越大，原因就是因為無法上網查資料。為了解決這個問題，傳統模型只能把大量知識塞進去，導致模型越來越龐大。
但 Gemma 3 採取了完全不同的策略。它不再依賴龐大的知識庫，而是專注於「理解力」本身。簡單來說，Gemma 3 更像是一個「懂得怎麼找資料」的學生，而不是一個「背誦整本百科全書」的死背書呆子。
12B 以上的 Gemma 3 模型已經擁有非常強的理解力，當遇到資料不夠時，讓軟體上網搜尋就能補足。這樣的設計讓模型維持小規模，還能快速獲取最新資訊。
新一代的模型不需要死記硬背大量資料，而是只要具備邏輯、理解力，剩下的細節透過搜尋就能補齊。Gemma 3 正是這樣的設計，讓模型不再因為「裝太多東西」而變得又慢又笨，反而因為更專注於「理解力」而變得更快、更靈活。
新時代終端模型
- 顛覆傳統資料堆積
- 專注理解更小更聰明
- AI普及化基礎確立
- 27B筆電穩定運行
- NVIDIA市場壓力提升
https://news.futunn.com/hk/post/54244230/what-does-it-mean-for-nvidia-when-google-s-new
Gemma 3 的誕生，應該是近期 AI 模型發展中，最重要的技術突破，Deepseek還要重要很多。它徹底顛覆了傳統語言模型「越大越強」的概念，證明了模型不需要依賴大量資料，而是可以透過更有效的架構，專注於提升「智力」本身。
這樣的策略，讓 Gemma 3 成為真正的「終端模型」。1B 和 4B 版本在手機上就能順暢運行，若再搭配500MB的語音轉文字模型，以及文字轉語音模型，手機已經擁有完整的 AI Agent 基礎。
這次的突破，甚至可能對硬體市場帶來真正的衝擊，由於語言模型與軟體的進步，很有可能AI落地會比預期中早很多，對於硬體的重度依賴也會減輕一些。
這也是為什麼 NVIDIA 後續會推動 GB10 晶片，以應對這種「輕量化模型」的威脅。因為當普通筆電都能執行優秀的 AI 模型時，高價 GPU 的需求勢必會下降。Google 的 Gemma 3，不僅改變了語言模型的發展方向，更可能重新塑造整個 AI 應用市場。
那Google的Gemma 3
它不僅改變了語言模型的方向
更可能重塑整個AI的應用市場
我覺得這個才是
最近最應該關注的重點
很可惜好像關注度低了一點
但是沒關係
我們做投資、做股票
就是要去關注
別人沒有關注到的細微末節
之後我們再找機會
為各位測試Gemma 3
短影片或是書籍它的摘要能力
到底有沒有它說的這麼強
如果各位有需要我測的東西
也可以留言告訴我
我們下次一併做檢測
今天到這邊感謝各位~掰
