就在昨天，谷歌的 Gemma 系列模型迎来了新成员——Gemma 3，直接把「小模型卷性能」的玩法推到了新高度。
目前在 Chatbot Arena 综合排名前 10，超越许多专有模型，是第二佳开源模型，仅次于 DeepSeek-R1。
Gemma 3 是什么
说起 Gemma3，可能有些朋友还不太熟悉。
简单来说，Gemma3 是谷歌基于 Gemini 模型技术推出的轻量级开源模型，最大的特点就是轻量级，它对硬件要求极低。
27B 参数的版本用一块显卡就能跑，性能不输 DeepSeek V3 和 Meta的Llama-405B这种千亿级巨无霸，而且还支持多模态，上下文长度 128K，理解 140+种语言，包括结构化输出和函数调用。
如果说去年发布的 Gemma 系列是谷歌在开源领域的试水，那这次的Gemma 3 就是完全体形态，一口气推出「1B/4B/12B/27B」四个版本。
除了最小的 1B，其他模型上下文长度均是 128K，支持 140+种语言。
性能如何
根据官方数据，27B 版本在 Chatbot Arena 的 ELO 评分达到 1338 分，比 DeepSeek R1（1363） 低一些，但是却超过了DeepSeek V3（1319分）和 OpenAI 的 o3-mini（1328分）。
要知道，这些对比的这些大模型的参数规模都是它的 25 倍起步——相当于用五菱宏光的油耗跑出了法拉利的加速度。
实际测试
因为支持 Ollama 本地一键部署，我决定拿我的 MacBook Pro做下实测，跑一下。
打开 Ollama，搜索「Gemma3」，就能看到相关模型了。
因为配置有限，我这里选择安装 12b，就直接复制 ollama run gemma3:12b，然后在终端执行。
如果你是第一次打开 Ollama，则需要先下载安装一下，等待进度条下载完成。
如果看到以下输出，则表示下载安装完成了。
为了方便使用，我直接接入到 Cheery Studio 里了。
先来一些简单的测试，昨天是 3 月 12，我让它以植树节为主题，帮我写一篇演讲稿。
速度很快，而且质量不低，中文理解能力在线。
除了常规的文本对话，4B 以上的版本都能处理图像输入，再来试试它的多模态能力。
比如上传一张日语空调遥控器的照片，它能准确识别「暖房」按钮是制热功能；上传超市购物小票，它能算出你该付多少钱。
再来试试OCR 能力。
回答得很好，除了图片中的大字部分，底部的小字也完整识别到了。
这种「看图说话」的能力，以往至少需要百亿参数级别的模型才能实现。
更实用的是 128k 的超长上下文窗口（相当于10万汉字），这意味着你可以直接丢给它整本《三体》小说来讨论剧情，或者上传完整会议录音让AI做总结。
对于有长文本处理需求的用户群体来说，真的很方便。
写在最后
整体体验下来，还是很惊艳的，仅仅只需要 12G 就能在我的电脑上顺利跑起来。
Gemma 3的发布，是又一次给「大模型平民化」按下快进键。
当一块 H100 显卡就能运行性能对标千亿级模型的 27B 参数版本，当手机端加载量化后的 1B 模型仅需 529MB 内存，这意味着中小企业甚至个人开发者，都能低成本地打造专属智能应用。
>> 链接全放在这里了，感兴趣的可以直接冲：
Google AI Studio，免部署，直接使用：https://aistudio.google.com/ Ollama：https://ollama.com/library/gemma3:12b
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