Gemma-3-1B

Gemma 3 1B — компактная языковая модель от Google DeepMind, достигающая удивительного баланса между размером и возможностями. Со всего 1 миллиардом параметров и контекстным окном в 32K токенов, модель отличается высокой эффективностью и может работать на устройствах с ограниченными ресурсами. Благодаря архитектуре Gemma 3 1B обеспечивает оптимальное использование памяти, что делает её идеальным выбором для встраиваемых систем и мобильных приложений.

Важно отметить, что версия 1B является текстовой моделью и не поддерживает работу с изображениями, в отличие от более крупных представителей линейки Gemma 3 (4B, 12B и 27B), обладающих мультимодальными возможностями. Также она ограничена в плане языковой поддержки и оптимизирована в первую очередь для задач на английском языке.

Модель доступна с открытыми весами и легко дообучается, что позволяет разработчикам адаптировать её под свои нужды. Она представлена в нескольких уровнях квантования, начиная с 32-битного и заканчивая 4-битным, что даёт дополнительную гибкость при развертывании на разных аппаратных платформах.

Дата анонса: 12.03.2025
Параметров: 1B
Контекст: 32K
Тип внимания: Sliding Window Attention
Потребление памяти: 0.8 ГБ в точности 4 бит
Разработчик: Google DeepMind
Версия Transformers: 4.50.0.dev0
Версия Ollama: 0.6
Лицензия: gemma

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами для теста инференса и знакомства с Gemma-3-1B.

Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.

Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:

• получить максимальную производительность эндпоинта,
• получить полный контекст для обработки больших запросов и диалогов,
• обеспечить максимальную безопасность, для обработки данных в выделенном изолированном пространстве,
• использовать кастомизированные веса: fine-tuned версии или lora-адаптеры.

Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям nn@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.