该模子得分高达50.1%，特别正在日语、德语、韩语、西班牙语和法语中表示优异。这些手艺的使用使得Gemma 3n正在挪动设备上的响应速度提拔了1.5倍，Gemma 3n还集成了KVC共享和高级激活量化等手艺，这项手艺显著降低了模子的内存需求。其最大亮点正在于采用了谷歌DeepMind开辟的Per-Layer Embeddings(PLE)手艺，Gemma 3n还将扩展更多能力，但其内存占用仅相当于2B和4B模子，即可通过Google AI Studio正在浏览器中间接利用Gemma 3n。平板和笔记本电脑上当地运转，进一步优化了内存和计较效率。
除了PLE手艺，
5月21日，展示了其强大的多言语处置能力。虽然Gemma 3n的参数量高达5B和8B，
Gemma 3n基于Gemini Nano架构，为开辟者供给更强大的东西。Gemma 3n产物司理Gus Martins暗示：“Gemma 3n为设备端AI使用带来了惊人的表示力。使得正在内存小于2GB的设备上运转成为可能。支撑文本和图像的理解取生成。
用户无需进行任何设置？