Ngày 12/3, Google chính thức trình làng Gemma 3 – mô hình AI mã nguồn mở thế hệ thứ 3 với hiệu suất vượt trội và khả năng vận hành linh hoạt trên mọi thiết bị, từ điện thoại thông minh đến các máy trạm hiệu suất cao. Đây được xem là lời đáp trả rõ ràng của Google trước các đối thủ trong ngành, đặc biệt là DeepSeek, bằng một mô hình AI tập trung vào tính “siêu nhẹ” và đa dụng.
Hiệu suất mạnh mẽ, vận hành đơn giản
Gemma 3 được phát triển với 4 biến thể, lần lượt có kích thước 1 tỷ, 4 tỷ, 12 tỷ và 27 tỷ tham số. Điểm đặc biệt của mô hình này là khả năng hoạt động trên một GPU hoặc TPU duy nhất, thay vì yêu cầu cụm máy tính lớn như nhiều mô hình AI khác. Điều này mở ra cơ hội triển khai trực tiếp trên các thiết bị di động, đặc biệt là điện thoại Pixel, nhờ tích hợp với lõi xử lý Tensor (TPU). Đây cũng là cách mà Google từng áp dụng với mô hình Gemini Nano.
So với các mô hình AI của Google trước đây, Gemma 3 mang lại lợi thế lớn nhất ở tính mã nguồn mở. Điều này cho phép các nhà phát triển dễ dàng tùy chỉnh và triển khai trên các ứng dụng di động hoặc phần mềm máy tính, đáp ứng nhu cầu đa dạng của người dùng. Bên cạnh đó, mô hình hỗ trợ hơn 140 ngôn ngữ, trong đó có 35 ngôn ngữ đã được cung cấp dưới dạng gói huấn luyện sẵn.
Đối thủ đáng gờm của DeepSeek
Với khả năng xử lý văn bản, hình ảnh và video, Gemma 3 nhanh chóng trở thành đối thủ mạnh mẽ của các mô hình AI mã nguồn mở phổ biến khác, bao gồm DeepSeek, OpenAI o3-mini và Llama-405B của Meta. Trong các bài kiểm tra hiệu năng, phiên bản 27 tỷ tham số của Gemma 3 đã vượt qua nhiều mô hình hiện có, khẳng định vị thế dẫn đầu trong thị trường AI mã nguồn mở.
Bên cạnh đó, Gemma 3 hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh lên đến 128.000 token, tương đương với một cuốn sách dày 200 trang. Mặc dù vẫn còn kém hơn so với cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token của Gemini 2.0 Flash Lite, đây vẫn là một bước tiến lớn cho các mô hình AI nhỏ gọn.
Tích hợp linh hoạt và triển khai dễ dàng
Một điểm mạnh khác của Gemma 3 là khả năng tích hợp với các tập dữ liệu bên ngoài và hoạt động như một tác nhân tự động. Điều này giúp mô hình hỗ trợ công việc trên các nền tảng như Gmail và Google Docs một cách mượt mà, tương tự như các mô hình Gemini trước đó.
Ngoài ra, Google đã cung cấp Gemma 3 trên nhiều nền tảng, bao gồm Google AI Studio, Hugging Face, Ollama, và Kaggle, giúp các nhà phát triển dễ dàng tiếp cận và triển khai. Người dùng cũng có thể triển khai mô hình này cục bộ hoặc thông qua các dịch vụ đám mây như Vertex AI.
Xu hướng AI “siêu nhẹ” trong ngành
Gemma 3 là một phần trong chiến lược phát triển song song cả mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM) của Google. Trong đó, các mô hình ngôn ngữ nhỏ như Gemma 3 hay Phi (mô hình mã nguồn mở của Microsoft) đang được đánh giá cao về hiệu suất sử dụng tài nguyên. Nhờ khả năng vận hành trên thiết bị di động với độ trễ thấp, các mô hình này đang trở thành lựa chọn lý tưởng cho các ứng dụng di động.
Với Gemma 3, Google không chỉ mang đến một mô hình AI mạnh mẽ và linh hoạt mà còn khẳng định vị trí tiên phong trong thị trường AI mã nguồn mở. Đây chắc chắn là một bước tiến lớn, giúp Google tiếp tục nâng cao cạnh tranh trong ngành công nghiệp AI ngày càng khốc liệt.
