Google DeepMind hat mit Gemma 3 eine neue Generation seiner Open-Modelle vorgestellt. Die Modelle sind auf hohe Effizienz und Flexibilität ausgelegt und laufen auf einer Vielzahl von Geräten – von Smartphones über Workstations bis hin zu Cloud-Plattformen.
Optimierte Leistung für Entwickler
Gemma 3 kommt in vier Modellgrößen (1B, 4B, 12B und 27B) und wurde so konzipiert, dass es auf einer einzelnen GPU oder TPU läuft. In ersten Tests übertrifft es Konkurrenten wie Llama-405B, DeepSeek-V3 und o3-mini in menschlichen Präferenzbewertungen. Zudem unterstützt es 140 Sprachen und bietet 128.000 Tokens Kontextfenster, wodurch komplexe Aufgaben mit großem Datenvolumen besser verarbeitet werden können.
Die Modelle sind für Anwendungen mit Text- und Bildverständnis optimiert und ermöglichen unter anderem die automatisierte Verarbeitung von Bildern, Texten und Videos. Zudem unterstützt Gemma 3 funktionales Programmieren und strukturierten Output, wodurch sich KI-gestützte Workflows effizienter gestalten lassen.
Neue Sicherheitsfunktionen mit ShieldGemma 2
Mit der Einführung von Gemma 3 bringt Google DeepMind auch ShieldGemma 2 auf den Markt – ein 4B-Modell für Bildsicherheit, das Inhalte in drei Kategorien filtert: gefährliche Inhalte, sexuelle Darstellungen und Gewalt. Das Open-Source-Modell kann individuell angepasst werden und zielt darauf ab, die Entwicklung sicherer KI-Anwendungen zu erleichtern.
Einfache Integration und optimierte Hardware-Nutzung
Gemma 3 lässt sich nahtlos in bestehende Entwicklungsumgebungen integrieren. Es unterstützt Plattformen wie Hugging Face Transformers, PyTorch, Google AI Edge und vLLM. Entwickler können die Modelle über Google AI Studio, Hugging Face oder Kaggle herunterladen und für ihre spezifischen Anforderungen anpassen.
Zur Optimierung der Leistung arbeitet Google mit NVIDIA und AMD zusammen. Die Modelle wurden speziell für NVIDIA GPUs sowie für Google Cloud TPUs optimiert und lassen sich mit der Open-Source-ROCm™-Plattform auch auf AMD-GPUs ausführen.
Unterstützung für Forschung und Community
DeepMind fördert den Einsatz von Gemma 3 in der akademischen Forschung und hat das Gemma 3 Academic Program gestartet. Wissenschaftler können sich um Google Cloud Credits im Wert von 10.000 US-Dollar (rund 9.200 Euro) bewerben, um ihre Projekte mit Gemma 3 zu realisieren.
Mit der neuen Generation der Gemma-Modelle will Google DeepMind Entwicklern mehr Flexibilität und Leistung bieten, um KI-Anwendungen effizienter und sicherer zu gestalten.
