Google 全新发布 Gemma 3：开源多模态 AI 大模型，性能炸裂，部署超简单！

就在刚刚，Google 正式发布了全新开源多模态 AI 大模型——Gemma 3！作为 Gemma 系列的最新版本，它不仅带来了性能上的全面升级，还加入了许多令人惊艳的新特性。话不多说，咱们一起来看看这款 AI “新星”到底有多强，以及如何轻松把它部署到你的本地设备上！

Gemma 3 性能有多强？吊打 Llama 3 和 Deepseek V3！

先来看看硬核数据。在最新的“大语言竞技场”榜单上，Gemma 3 的 27B 参数中等模型表现尤为抢眼。在初步评估中，它以 1338 分的评分，直接击败了参数高达 405B 的 Llama 3 和 671B 的 Deepseek V3。甚至连目前热门的 o3 mini也被它甩在身后。更夸张的是，27B 的 Gemma 3 在性能上几乎能媲美 671B 的 Deepseek R1 满血版，两者评分仅相差 25 分左右。

这意味着什么？Deepseek R1 满血版是个庞然大物，671B 参数需要 8 张 H100 GPU 才能跑得动，普通用户基本无缘本地部署。而 Gemma 3 27B 来说，对于单显卡有着更好的适配和运行，简直是性价比和实用性的完美结合！

Gemma 3 家族：多模态 + 超长上下文，开发者福音

Gemma 3 这次一共推出了四个模型：1B、4B、12B 和 27B，分别提供预训练的基础模型和指令调整版，开发者可以根据需求灵活选择。关键是，除了 1B 版本外，其他版本都支持多模态能力，不仅能处理文本，还能分析图像甚至短视频！

Gemma 3 的上下文理解能力也得到了大幅提升。1B 版本的上下文窗口从 8K 扩展到了 32K，其他版本更是直接飙升到 128K！

而且，它还支持 140 多种语言，彻底打破语言壁垒，让全球用户都能自然交互。

本地部署教程：两步搞定 Gemma 3

想要体验 Gemma 3 的强大功能？本地部署其实很简单。

下面是具体步骤：

第一步：下载并安装 Ollama 客户端，前往 Ollama 官网【点击前往】，点击下载客户端。Ollama 支持 Llama 3、Deepseek R1、Mistral 等模型，当然也包括最新的 Gemma 3。

根据系统选择对应版本（macOS、Linux、Windows 都支持），我用的是 Windows，直接下载 Windows 版，大小约 0.9G。

下载完成后，双击安装包，点击“Install”完成安装。如果之前装过 Ollama，这一步可以跳过。

第二步：安装 Gemma 3 模型

以下是对应模型的安装命令：

ollama run gemma3:1b

ollama run gemma3:4b

ollama run gemma3:12b

ollama run gemma3:27b

普通用户建议选 4B 或 12B（显存 12G 左右选 12B，显卡好的可以直接上 27B）。

在 Windows 搜索栏输入“CMD”打开命令提示符，右键粘贴刚才复制的命令（比如安装 12B 版本）。

按回车开始下载，12B 模型约 8G，27B 约 17G。注意：这里需要魔法，否则下载会失败。

下载完成后，模型就绪！比如我输入“你好，请自我介绍一下”，它立刻回应：“你好，我是 Gemma 3，由 Google DeepMind 训练的开源 AI 助手……”

进阶玩法：浏览器插件调用多模态能力

终端用着不方便的话，咱们还能通过浏览器插件调用 Gemma 3，体验它的多模态功能。下载一个支持本地 AI 模型的 WebUI 插件【点击前往】，安装到 Chrome 或 Edge 浏览器。

打开插件，左侧选择刚安装的 Gemma 3 模型（比如 12B），下方开启联网搜索功能。

设置界面语言为中文（默认英文）。

接下来设置搜索引擎，点击“一般设置”，然后往下滑。

找到管理网络搜索，将搜索引擎设置为自己喜欢的引擎，我这里设置为Google。

接下来可以设置总搜索结果和是否默认开启网络搜索，最后别忘记点击保存。

体验

接下来我们简单体验一下，比如根据图片生成鬼故事，我们用下面的图片生成一个鬼故事，看看效果。

上传图片并让他编写一个恐怖鬼故事。

不得不说，这个生产的速度还是蛮快的！

修图 + 视频分析（基于27B）

Gemma 3 还能修图，当然这需要我们安装更强大的27B，Gemma 3 的27B能指出光线、构图的优点，建议调整头发和背景锐度。

当然，他这个OCR识别也相当厉害。

如果想分析短视频，可以去 Google AI Studio【点击前往】，上传视频，它就能给出详细解析。目前能处理视频的 AI，Google 是独一份！

Gemma 3 的发布绝对是 AI 领域的一大里程碑。27B 模型性能媲美 671B 的巨无霸，部署却简单到单 GPU 就能搞定，多模态和超长上下文能力更是锦上添花。