谷歌开源两款「小钢炮」AI模型，2.7亿参数模型挑战行业技术标杆
（图片来自网络）
谷歌在人工智能领域再次发力，一口气开源了两款轻量化小模型——T5Gemma 2和FunctionGemma！其中，参数达2.7亿的FunctionGemma在端侧任务中表现出色，挑战行业技术标杆，开启AI轻量化新篇章。
这两款小模型都来自Gemma 3家族，与Gemini等大模型不同的是，它们属于「小模型」，但在特定领域展现出强大能力。
一、T5Gemma 2：架构回归，多模态与效率双提升
T5Gemma 2采用经典的Encoder-Decoder架构（回归传统架构），在多模态处理、效率提升等方面表现出色。它提供270M、1B、4B等不同参数规模的预训练模型，在代码、推理、多语言等任务上，超越同参数的Gemma 3模型，且具备卓越长上下文能力。
架构优势：在当前以Decoder-only为主的AI领域，T5Gemma 2回归经典架构，优势在于更严谨的「先理解-再执行」逻辑，减少幻觉问题，且在多模态（如图像处理）上有天然优势，效率更高，在移动端等资源受限场景表现优异。
二、FunctionGemma：专为「干活」设计的2.7亿参数模型
FunctionGemma是谷歌专为函数调用（Function Calling）和智能体（Agent）优化设计的小模型，参数达2.7亿，可在手机、浏览器等设备上高效运行。它不追求通用知识，而是专注于函数调用能力，通过微调实现高准确率。
功能特点：能精准输出结构化数据（如JSON），调用外部API和工具，支持多步骤推理和任务执行，在手机语音助手、家庭自动化等端侧场景应用广泛，彻底解决云端大模型在延迟、隐私、成本上的问题。
部署优势：通过量化技术（Int8/Int4），模型大小可压缩至135MB-540MB，适配手机、嵌入式设备等场景，实现「智能体下沉到边缘设备」，成为未来AI基础设施的重要组成部分。
谷歌的意图：通过开源这两款小模型，推动AI从云端向边缘下沉，强化Android生态在AI领域的控制权，让更多设备具备智能处理能力，开启移动互联网「意图驱动」（Intent-Driven）的新阶段，让AI成为无处不在的基础设施。
技术路线：谷歌采用「模型适配」技术，利用Gemma家族大模型作为种子，优化为小模型，既保留原有语言能力，又实现轻量化，在端侧场景高效运行。
挑战标杆：这两款模型在各自领域表现出色，FunctionGemma在端侧函数调用任务中准确率远超未经微调的基座模型，T5Gemma 2在多模态和推理任务中超越同参数Gemma 3，成为行业新标杆。
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