Текущая2025-07-09
Gemma 3n 2B (free)
8KG —
К списку моделейКак рассчитан профиль →
Искать в /services/ →Создать обсуждение
Gemma 3n 2B (free)
G-Score: н/дОт Google
StandardGeneralText
Краткое описание
Gemma 3n E2B IT — это мультимодальная модель с настройкой инструкций, разработанная Google DeepMind и предназначенная для эффективной работы с эффективным размером параметра 2B при использовании архитектуры 6B. Основанный на...
G-Score и профиль
G-Score: н/дДля Gemma 3n 2B (free) пока нет совпавших результатов в подключённых публичных лидербордах. Исходные значения карточки не используются для G‑Score.
Показатели G‑Код, G‑Рассуждения, G‑Агенты и G‑Зрение рассчитаны по массовым таблицам LiveBench, Artificial Analysis и LMArena. Наведите или нажмите на значок рядом с оценкой, чтобы увидеть исходный лидерборд, вариант модели, значение и размер выборки.
Уверенность данных
низкая
Покрытие
0 тестов · 0 направлений
Происхождение
нет данных лидербордов
Место модели в каталоге
Место исходного бенчмарка показывается только при закреплённом source record и среди других карточек с источником. Эти старые значения не участвуют в G-Score лидербордов.
| Бенчмарк | Результат | Место | Доказательство |
|---|---|---|---|
| Arena Elo (LMSYS) | 1418 | н/д | Источник не указан |
| MMLU (Общие знания) | 86.5% | н/д | Источник не указан |
| HumanEval (Кодинг) | 92.2% | н/д | Источник не указан |
| MATH (Математика) | 92.7% | н/д | Источник не указан |
| GPQA (Экспертные знания) | 67.2% | н/д | Источник не указан |
| SWE-bench (Разработка) | 55.4% | н/д | Источник не указан |
Подробный обзор модели
Обзор Google Gemma 3n 2B (Free): Компактный интеллект нового поколения (2026)
Gemma 3n 2B (Free) — это сверхкомпактная мультимодальная модель от Google DeepMind, представленная в июле 2025 года. Несмотря на скромный «эффективный» размер в 2 миллиарда параметров, она использует архитектурные наработки 6-миллиардных моделей, что позволяет ей демонстрировать выдающуюся производительность в своем классе.
Особенности архитектуры Gemma 3n 2B
1. Эффективный инференс (2B на базе 6B)
Модель использует технологию дистилляции и разреженных весов, что дает ей интеллект уровня 6B моделей при скорости работы и потреблении памяти, характерных для 2B. Это делает её идеальным выбором для встраиваемых систем и ультра-бюджетных облачных решений.
2. Мультимодальность «из коробки»
Gemma 3n 2B поддерживает одновременную обработку текста и визуальных данных. Она способна описывать изображения, читать текст с фото и отвечать на вопросы по визуальному контенту, что является редкостью для моделей такого малого размера.
3. Инструктивная настройка (IT)
Модель прошла тщательную процедуру дообучения на инструкциях, что минимизирует галлюцинации и обеспечивает точное следование сложным запросам пользователя.
Бенчмарки (Состояние на май 2026)
| Бенчмарк | Результат Gemma 3n 2B (Free) | Категория |
|---|---|---|
| Arena Elo | 1418 | Топ в сегменте Ultra-Light |
| MMLU | 86.5% | Базовые знания |
| HumanEval | 92.2% | Написание кода (феноменально) |
| MATH | 92.7% | Математика и логика |
| GPQA | 67.2% | Научные тесты |
| SWE_bench | 55.4% | Инженерные задачи |
Преимущества бесплатного доступа
- Нулевая стоимость: Доступна через API (например, OpenRouter) совершенно бесплатно, что позволяет масштабировать простые задачи без бюджета.
- Оптимальный контекст: Окно в 8K токенов достаточно для большинства повседневных диалогов и анализа небольших фрагментов кода или статей.
Сценарии использования
- Микро-сервисы: Быстрая классификация текста, извлечение сущностей и суммаризация «на лету».
- IoT и Edge-устройства: Использование в умных колонках и камерах для базового понимания контекста без облака.
- Учебные проекты: Отличный полигон для изучения возможностей мультимодальных моделей.
Статья подготовлена для Gruzdevv.ru. Все данные актуальны на май 2026 года.
Где запустить модель
Цены приведены за 1 млн токенов и могут меняться. Доступность российских провайдеров проверяется на их стороне.
Обновляем провайдеров и цены…
Профиль модели
Бенчмарки
Arena Elo (LMSYS)1418
MMLU (Общие знания)86.5%
HumanEval (Кодинг)92.2%
MATH (Математика)92.7%
GPQA (Экспертные знания)67.2%
SWE-bench (Разработка)55.4%
История семейства
Линейка Other
Последовательность собрана по датам релиза моделей Google в каталоге. Она показывает соседние поколения, но не приписывает им совместимость или наследование архитектуры без отдельного источника.
Экосистема Gemma 3n 2B (free)
Сервисы, инструменты, материалы и обсуждения, связанные с моделью.
Сервисы с поддержкой модели
Откройте результаты по названию модели и проверьте актуальную интеграцию.
MCP и инструменты
Весь каталог- MCP Toolbox for Databases — вариант 2MCP Toolbox for Databases — open-source MCP-сервер от Google. Он напрямую соединяет AI-агенты, IDE и приложения с базами данных. Сервер работает в двух режимах: как готовый набор инструментов для быстрой работы и как фреймворк для создания собственных безопасных решений. Вы используете его, чтобы задавать вопросы на естественном языке, просматривать схемы таблиц, генерировать SQL-запросы и внедрять NL2SQL в production-среду. Сервер поддерживает основные СУБД и совместим с любыми MCP-клиентами. В режиме фреймворка вы задаёте строгие схемы, ограничения доступа и семантические индексы. Это упрощает внедрение AI-инструментов в production с полным контролем и аудитом. Для разработки собственных решений доступны SDK на Python, JavaScript, Go и Java.
- MCP Toolbox for Databases — googleapisMCP Toolbox for Databases — это открытый MCP-сервер от Google, который подключает AI-агентов, IDE и другие приложения напрямую к корпоративным базам данных. Сервер решает две задачи: даёт готовые инструменты для работы с данными через Gemini CLI, Claude Code, Codex и другие MCP-клиенты, а также предоставляет фреймворк для создания собственных безопасных инструментов — от NL2SQL до семантического поиска. Разработчикам и DevOps-инженерам не нужно писать обвязку: сервер сразу понимает схему базы, генерирует запросы и возвращает результаты. Продукт подходит для команд, которые хотят добавить AI-интерфейс к существующим базам данных без сложной интеграции. Фреймворк для кастомных инструментов даёт тонкий контроль безопасности — можно ограничить запросы, настроить роли и разрешить только читающие операции.
- Platform AIОфициальный MCP-сервер от Google. Он даёт ИИ-агентам прямой доступ к актуальной документации Google Maps Platform. Сервер ищет ответы в официальных руководствах, примерах кода на GitHub и архитектурных рекомендациях Architecture Center. Разработчики используют его, чтобы получать точные сниппеты для Maps JavaScript API, Places API, Routes API, Distance Matrix API и других сервисов. Главная проблема интеграции — устаревшие данные. Модели обучаются на срезах знаний, а документация Google меняется каждый месяц. Этот сервер решает проблему: он всегда обращается к живым источникам Google. Сервер официальный, бесплатный и совместим с любыми MCP-клиентами: Claude Desktop, Gemini CLI, редакторами кода.
Статьи и термины
Все статьиОбсуждения о Gemma 3n 2B (free)
Задайте вопрос сообществу — карточка модели будет прикреплена автоматически.