Gemma 3-270M
Gemma 3-270Mは、Google DeepMindによって開発された基盤モデルです。コンパクトなサイズながら128Kの広いコンテキストウィンドウを備えています。
パラメータ
2.0B
コンテキスト長
128K
ライセンス
Gemma License
リリース日
2025-08-14
API料金
このモデルのAPI料金情報は現在未公開です
強み
- ・軽量で効率的なモデルサイズ
- ・128Kの長いコンテキスト対応
- ・Google DeepMindによる開発
弱み
- ・パラメータ数が少なく複雑な処理に不向き
- ・大規模モデルに比べ知識量が限定的
- ・高度な推論能力の不足
活用例
- ・エッジデバイスでの低遅延動作
- ・小規模なテキスト生成タスク
- ・効率的な文書コンテキスト処理
深度分析
パラメータ
270M
170M embedding + 100M transformer blocks
語彙
256K tokens
Large vocabulary for handling rare/specific tokens
リリース日
August 14, 2025
Part of Gemma 3 family expansion
バッテリー使用量
0.75% per 25 conversations
Tested on Pixel 9 Pro SoC with INT4 quantization
量子化
INT4 QAT
Quantization-Aware Trained checkpoints available
ライセンス
Gemma Terms of Use
Gemma Terms of Use
IFEval
Best-in-class for size
New level of instruction-following performance for 270M class
強み
- ・極めて高い省電力効率: Pixel 9 Proで25回の会話に0.75%のバッテリー消費
- ・すぐに使える高い指示追従性（同サイズクラスで最高のIFEval）
- ・256K語彙で希少・ドメイン固有のトークンを効果的に処理
- ・エッジデプロイメント向けの本番環境対応INT4 QAT量子化
- ・タスク特化型ファインチューニングに優れたベースモデル
弱み
- ・複雑な対話ユースケース向けに設計されていない
- ・一般的な知識と推論能力が極めて限定的
- ・テキストのみ（マルチモーダル非対応）
- ・大規模モデルと比較してコンテキストウィンドウが小さい
- ・特定タスクでの本番品質にはファインチューニングが必要
競合比較
| Model | Arena | SWE | GPQA | Price |
|---|---|---|---|---|
| Gemma 3 270M | N/A | N/A | N/A | Free (open weights) |
| Phi-3.5 Mini (3.8B) | ~1100 | N/A | ~55% | Free (open weights) |
| SmolLM2 (1.7B) | N/A | N/A | N/A | Free (open weights) |
| Qwen2.5 (0.5B) | N/A | N/A | N/A | Free (open weights) |
Gemma 3 270Mは、Googleの最もコンパクトなオープンモデルであり、タスク特化型のファインチューニングと強力な指示追従能力のために設計されています。わずか270Mパラメータと極度の省電力性（Pixel 9 Proでの25回の会話あたりバッテリー消費0.75%）により、オンデバイスAI、IoT、および専門的な分類・抽出タスクを対象としています。
出典
分析生成日: 2026-05-30