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　　该版本经过量化感知训练（Quantization-Aware Training，QAT）优化，能在保持高质量的同时显著降低内存需求。

　　Chatbot Arena Elo 得分：更高的分数（最上面的数字）表明更大的用户偏好。点表示模型使用 BF16 数据类型运行时所需的 NVIDIA H100 GPU 预估数量。

　　机器之心在一台配备了 RTX 3070 的电脑上简单测试了其中的 12B 版本，可以看到虽然 Gemma 3 的 token 输出速度不够快，但整体来说还算可以接受。

　　在 AI 模型中，研究者可以使用更少的位数例如 8 位（int8）甚至 4 位（int4）进行数据存储。

　　采用 int4 量化意味着每个数值仅用 4 bit 表示 —— 相比 BF16 格式，数据大小缩减至 1/4。

　　与传统在模型训练完成后才进行量化的方式不同，QAT 将量化过程直接融入训练阶段 —— 通过在训练中模拟低精度运算，使模型在后续被量化为更小、更快的版本时，仍能保持准确率损失最小化。

　　具体实现上，谷歌基于未量化的 checkpoint 概率分布作为目标，进行了约 5,000 步的 QAT 训练。当量化至 Q4_0（一种常见的量化格式） 时，困惑度下降了 54%。

　　此图仅表示加载模型权重所需的 VRAM。运行该模型还需要额外的 VRAM 用于 KV 缓存，该缓存存储有关正在进行的对话的信息，并取决于上下文长度。

　　现在看来，用户在消费级设备上就能运行更大、更强的 Gemma 3 模型，其中：

　　Ollama：从今天起，只需一个简单命令即可原生支持 Gemma 3 QAT 模型。LM Studio：通过用户友好界面，轻松下载并在桌面上运行 Gemma 3 QAT 模型。MLX：利用 MLX 在苹果芯片上对 Gemma 3 QAT 模型进行高效推理。Gemma.cpp：使用专用的 C++ 实现，直接在 CPU 上进行高效推理。llama.cpp：得益于对 GGUF 格式 QAT 模型的原生支持，可轻松集成到现有工作流程中。

　　激动的网友已经无法抑制内心的喜悦：「我的 4070 就能运行 Gemma 3 12B，这次谷歌终于为即将破产的开发者做了一些事情。」

　　这个可以本地运行的 Gemma 3 你用了吗，效果如何，欢迎大家评论区留言。

　　小不点挠头，而后站在石碑前，一切都感觉那么的新奇，但是却有点无从下手的感觉，比划了半天也没写出什么。

　　乡村两级干部都要增强工作的主动性、积极性和前瞻性，随着农村一系列、全方位改革的不断深化，这就要求我们必须转变传统的思维方式和工作方法，以全新的思维方式来谋划工作，以灵活工作方法来解决工作中的难题，要切实转变以前那种按部就班、思维置后、工作被动的状况，要紧密结合本村、本单位的实际，创造性地开展工作，从现在起就要干当前、想明年，及早考虑，超前谋划明年工作的思路和重点，力争使各项工作取得新的更大的成绩。这次会议之后，各村、各单位的一个重要任务就是尽快召开会议，结合各村、各单位实际讨论研究制定下半年的工作思路和目标任务，切实解决当前存在的影响工作进度的问题。

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　　小不点落泪，伸出一只手，主动抓住了那只小手，用力的握紧，而后一起放在了老人那粗糙的大手中，轻声道：“祖爷爷请放心，我会照顾好他的！”

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