—— Google发布了Gemma 3小参数模型，这可能是当前你个人电脑上能跑的最好的小参数模型
昨天,Google发布了它的开源模型Gemma的新版本， 也就是Gemma 3.
当然，现在的AI太卷了，新模型几乎一天一个，然后都说自己在各方面表现更优秀。但Google的Gemma 3确是一个特别值得关注的模型。因为它是你个人电脑能跑的模型。
AI模型，无论是开源，还是专有，我们的选择其实挺多，国外你可以选ChatGPT, Grok，国内也有DeepSeek, 豆包等。但是，如果你个人想在本地部署搭建一个私有化模型，那选择其实很少。
而在这其中，Gemma就值得你关注。
它的优势是：
它是一个开源的模型
想要在本地部署一个大模型，类似ChatGPT这种专有的模型肯定不行，所以只能选择开源模型。随着这两年开源模型的发展，国外以Meta的Lllama，Gooogle的Gemma， 国内有阿里的QWen，还有最近非常火爆的DeepSeek，这些都是可以选择的。
但如果把范围收缩到小参数模型，那显然Google的Gemma，微软phi这些更值得你关注。虽然Qwen这样的也有小参数，但Gemma与phi这一类是只做小模型。相比较而言，Gemma和phi在小模型领域表现会更为优质。
非常适合在个人电脑上部署
部署一个AI模型，通常需要极大的资源，特别是显卡GPU的需求。大多数场景下，不要说个人电脑，就算是企业面临这种资源需求也非常有压力。动辙需要几十万才能购买到合适的资源硬件，远不是个人能做的事情。
而Gemma 3这样的模型则完全不同，Gemma 3有1B, 4B, 12B, 27B几个级别的参数大小。这其中，除了27B可能稍微需要显存多一点（约20-40GB）以外，其它几个则对显存的需求会非常少。
如果你有M芯片的Mac硬件，或电脑有几GB的显存的显卡, 在你的电脑上运行12B是完全没有问题的。硬件再稍微好一点，跑27B也是可行的。
这意味着你可以用Gemma搭建一个本地的AI模型，也许这对你会非常有价值。毕竟很多时候，使用API并不是好的选择。
性能表现较优
对于小参数模型，比较令人忧虑的事情就是因为它的参数不足，AI模型的表现会非常差，甚至到无法满足个人需求的地步。
但这不是Gemma 3的现实。其实Google的Gemma系列，微软的PHI系列，专注于小参数，在性能表现也令人惊喜。
从Google官方公布的AI性能测试结果来看，Gemma 27B的性能表现已优于DeepSeek V3，略差于DeepSeek R1, 这个结果对于一个27B的参数量大小的模型来说，已经非常好了。
多模态模型
Gemma 3虽然是小参数模型，但其还有一个令人惊喜的地方在于它居然是一个多模态模型。
所谓多模型模型是指相比较大多数文本类模型，它还支持图片，甚至是视频等。按照Gemma 3官方的博客， Gemma 3甚至支持你上传图片，视频，它也能理解你的图片或视频，在这之上继续和你聊天沟通。
相较于纯文本，这是一个更好的场景。
个人私有化部署AI
我认为，随着类似的小模型越来越多，越来越优秀。这意味着个人能私有化在本地跑一个AI模型会越来越成为一种可能与主流。
而随着这种个人AI部署的增加，有可能极大的提高个人产出效率。
而现阶段，你已经完全可以尝试在本地跑Gemma 3和PHI-4, 另外国内的QWEN也有2.5B,7B这种级别的小模型参数模型。再结合一些本地能部署的AI工具，也许这个本地化AI助手，能成为你最大的助手。