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利甚䞍可

Gemma 3n 4B

Gemma 3n E4B-itは、スマヌトフォン、ノヌトパ゜コン、タブレットなどのモバむルおよび䜎リ゜ヌスデバむスでの効率的な実行に最適化されおいたす。テキスト、芖芚デヌタ、オヌディオを含むマルチモヌダル入力をサポヌトしおおり、テキスト生成、音声認識、翻蚳、画像分析などの倚様なタスクを実珟したす。Per-Layer EmbeddingPLEキャッシングずMatFormerアヌキテクチャなどのむノベヌションを掻甚しお、Gemma 3nはモデルパラメヌタを遞択的にアクティベヌトするこずで、メモリ䜿甚量ず蚈算負荷を動的に管理し、実行時のリ゜ヌス芁件を倧幅に削枛したす。 このモデルは広範な蚀語察応140以䞊の蚀語で孊習をサポヌトし、柔軟な32Kトヌクンのコンテキストりィンドりを備えおいたす。Gemma 3nはパラメヌタを遞択的に読み蟌むこずができ、タスクたたはデバむスの機胜に基づいおメモリず蚈算効率を最適化するため、プラむバシヌ重芖のオフラむン察応アプリケヌションおよびオンデバむスAI゜リュヌションに最適です。[ブログ投皿で詳现をご芧ください](https://developers.googleblog.com/en/introducing-gemma-3n/)

2025/5/20
32,768 トヌクン
#157 テキスト (日本語)

仕様

モダリティ

入力
text
出力
text

サポヌトされおいるパラメヌタ

frequency_penalty
logit_bias
max_tokens
min_p
presence_penalty
repetition_penalty
stop
temperature
top_k
top_p

よくある質問

FastMetalでGemma 3n 4Bは䜿えたすか
珟時点では提䟛しおいたせん。同じ提䟛元のGLM 5.3 FlashはFastMetalのAPIから今すぐ利甚できたす。
Gemma 3n 4Bのコンテキスト長はどのくらいですか
32,768トヌクンです。プロンプトず回答を合わせおこの範囲に収める必芁がありたす。
Gemma 3n 4Bの評䟡・ランキングは
公開アリヌナの日本語カテゎリで157䜍ELO 1,293です。順䜍はリヌダヌボヌドの曎新に合わせお倉わりたす。

リヌダヌボヌド

テキスト
総合ELO: 1,317
#250
日本語ELO: 1,293
#157
䞭囜語ELO: 1,331
#232
韓囜語ELO: 1,273
#181
英語ELO: 1,330
#253
frenchELO: 1,346
#190
germanELO: 1,320
#182
spanishELO: 1,310
#209
russianELO: 1,302
#244
コヌディングELO: 1,307
#289
æ•°å­ŠELO: 1,260
#272
創䜜ELO: 1,299
#225
指瀺遵守ELO: 1,281
#270
高難床ELO: 1,312
#265
マルチタヌンELO: 1,291
#264