Gemma 3n E2B Instructed
Gemma 3n E2B Instructed
Google · 更新于 2025-06-27
Gemma 3n E2B Instructed 是谷歌 DeepMind 开发的轻量级多模态模型，基于 MatFormer 架构，仅需 2GB 内存即可运行。支持文本、图像、音频、视频处理，适用于手机、树莓派等边缘设备本地部署，可用于聊天机器人、内容生成、多模态数据提取等场景。
核心参数
| 厂商 | |
|---|---|
| 分类 | 文本生成/大模型 |
| 更新时间 | 2025-06-27 |
| 标签 | 文本生成、多语言、工具调用 |
模型能力
| 输入类型 | 文本+图像+音频+视频 |
|---|---|
| 输出类型 | 文本 |
| Function Call | 是 |
| 模型精调 | 是 |
模型参数
| 模型更新时间 | 2025-06-27 |
|---|---|
| 数据训练截止 | 2024-06-01 |
| 开源分类 | 非开源 |
| 多模态支持 | 多模态 |
| 最大输入 Token | 128K |
| 典型场景 | 移动端多模态 AI、无障碍技术、移动创作、教育与研究、物联网设备 |
基准测试得分
以下是在各种标准基准测试中的表现，评估模型在不同任务和领域的能力。
GPQA
研究生物理问题评估
24.8
AIME
衡量高难度数学竞赛问题解决能力
6.7