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const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
apiKey: '',
});
const main = async () => {
const result = await api.chat.completions.create({
model: 'google/gemma-3n-e4b-it',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'Tell me, why is the sky blue?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(`Assistant: ${message}`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.ai.cc/v1",
api_key="",
)
response = client.chat.completions.create(
model="google/gemma-3n-e4b-it",
messages=[
{
"role": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
Produktdetails
Gemma 3n 4B Googles innovatives, mobiles und multimodales KI-Modell wurde speziell für den effizienten Einsatz auf Geräten entwickelt und bringt KI-Funktionen auf Unternehmensniveau direkt auf Smartphones und Tablets. Durch die Nutzung seiner hochmodernen MatFormer-Architektur Und PLE-CachingGemma 3n 4B bietet eine hohe Leistung bei bemerkenswert geringem Ressourcenverbrauch.
⚙️ Technische Spezifikationen
Leistungsbenchmarks
Gemma 3n 4B ist sorgfältig für den mobilen Einsatz optimiert und verfügt über fortschrittliche multimodale Verarbeitungsfunktionen:
- Kontextfenster: 8K Token
- Ausgangskapazität: Bis zu 2.000 Tokens pro Antwort
- Gedächtnisspur: Bietet einen dynamischen Betrieb von 2 GB bis 3 GB, beeindruckend für seine 5 bis 8 Milliarden Parameter.
- Verarbeitungsgeschwindigkeit: 1,5-mal schneller als sein Vorgänger, Gemma 3 4B, auf Mobilgeräten
API-Preise
FREI
🚀 Leistungskennzahlen
Basierend auf den Elo-Wertungen der Chatbot Arena zeigt Gemma 3n mit einer Punktzahl von außergewöhnliche Leistungen. 1283Damit belegt es einen bemerkenswerten zweiten Platz, dicht hinter Claude 3.7 Sonett (1287). Diese Leistung ist besonders bemerkenswert, da Gemma 3n eine so hohe Performance mit nur 4B Parametern im Speicher erzielt.
💡 Wichtigste Fähigkeiten
Gemma 3n 4B wurde entwickelt, um eine hocheffiziente multimodale KI-Verarbeitung zu ermöglichen, insbesondere in Umgebungen mit begrenzten Ressourcen:
- MatFormer-Architektur: Nutzt die selektive Parameteraktivierung, wodurch die Rechenkosten deutlich reduziert und die Reaktionszeiten verbessert werden.
- PLE-Caching (Einbettung pro Schicht): Optimiert die Speichernutzung durch strategisches Auslagern von Parametern auf schnelle Speichermedien.
- Bedingtes Laden von Parametern: Lädt dynamisch nur die notwendigen Parameter (Text, Bild oder Ton), wodurch die Speicheroptimierung weiter verbessert wird.
- Mehrsprachige Unterstützung: Trainiert auf über 140 Sprachenermöglicht vielseitigen globalen Einsatz.
- Datenschutzorientiertes Design: Funktioniert vollständig offline und gewährleistet so einen höheren Datenschutz und mehr Datensicherheit, ohne dass eine Internetverbindung erforderlich ist.
🎯 Optimale Anwendungsfälle
- Mobile Anwendungen: Ermöglicht fortschrittliche KI-Funktionen auf Smartphones und Tablets, selbst bei begrenztem Arbeitsspeicher.
- Edge Computing: Ermöglicht die Echtzeit-KI-Verarbeitung direkt auf IoT-Geräten und eingebetteten Systemen.
- Offline-KI-Lösungen: Ideal für datenschutzorientierte Anwendungen, die eine robuste lokale Verarbeitung erfordern.
💻 Codebeispiele
Entdecken Sie praktische Codebeispiele zur Integration von Gemma 3n 4B in Ihre Entwicklungsprojekte:
⚖️ Vergleich mit anderen Modellen
- Gegen Gemma 3 4B: Liefert 50 % schnellere Verarbeitungsgeschwindigkeitverbunden mit überlegener Ausgabequalität und reduziertem Speicherbedarf.
- Im Vergleich zu Standardmodellen 5B-8B: Es benötigt effektiv nur 2-4 GB Arbeitsspeicher (2-3 GB RAM), deutlich weniger als die üblicherweise benötigten 6-16 GB bei vergleichbaren Modellen.
- Gegen Qwen 3 4B: Zeigt überlegene Leistung bei Klassifizierungsaufgaben und der Extraktion strukturierter JSON-Daten, wobei die Ergebnisse bei Codierungs- und RAG-Anwendungen variieren können.
🚫 Einschränkungen
Gemma 3n 4B ist zwar leistungsstark, hat aber auch gewisse Einschränkungen:
- Keine integrierten Bildverarbeitungsfunktionen.
- Fehlende Unterstützung für Feineinstellungen.
- Vorwiegend auf textbasierte Aufgaben beschränkt.
🔗 API-Integration
Gemma 3n 4B ist vollständig über die KI/ML-API zugänglich. Ausführliche Dokumentation und Integrationsleitfäden finden Sie hier: Hier erhältlichDie
❓ Häufig gestellte Fragen (FAQ)
1. Was ist der Hauptzweck von Gemma 3n 4B?
Gemma 3n 4B ist als mobiles, multimodales KI-Modell konzipiert, das darauf optimiert ist, KI-Funktionen auf Unternehmensebene mit hoher Effizienz und minimalem Ressourcenverbrauch auf Smartphones und Tablets bereitzustellen.
2. Wie erreicht Gemma 3n 4B seine hohe Effizienz und seinen geringen Speicherbedarf?
Es nutzt die innovative MatFormer-Architektur zur selektiven Parameteraktivierung, Per-Layer Embedding (PLE)-Caching zum Auslagern von Parametern und Conditional Parameter Loading, um dynamisch nur die notwendigen Komponenten zu laden, was alles zu seiner überlegenen Effizienz beiträgt.
3. Kann Gemma 3n 4B ohne Internetverbindung betrieben werden?
Ja, Gemma 3n 4B zeichnet sich durch ein datenschutzorientiertes Design aus und kann daher vollständig offline betrieben werden. Dies macht es ideal für datenschutzsensible Anwendungen und Edge-Computing-Szenarien, in denen die Internetverbindung eingeschränkt sein kann.
4. Was sind die wichtigsten Einschränkungen von Gemma 3n 4B?
Zu den wichtigsten Einschränkungen gehören das Fehlen von Bildverarbeitungsfunktionen, die fehlende Unterstützung für Feineinstellungen durch die Benutzer und die Tatsache, dass sich die Funktionsweise hauptsächlich auf textbasierte Aufgaben beschränkt.
5. Wie schneidet Gemma 3n 4B im Vergleich zu seinem Vorgänger Gemma 3 4B ab?
Gemma 3n 4B übertrifft seinen Vorgänger Gemma 3 4B deutlich, indem es eine 50% höhere Verarbeitungsgeschwindigkeit bietet und gleichzeitig eine überlegene Ausgabequalität beibehält und weniger Speicher benötigt.
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