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ai/gemma3n
为低资源设备提供高效多模态AI，支持文本、图像、音频和视频处理。
让 AI 帮你使用轩辕镜像？ · 展开查看说明
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链，可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。
Gemma 3n Docker镜像文档
!https://github.com/docker/model-cards/raw/refs/heads/main/logos/***
镜像概述
Gemma 3n是Google DeepMind推出的紧凑型多模态AI模型，专为低资源设备设计，具备高效运行能力。该模型支持文本、图像、音频和视频输入，提供开放权重，支持超过140种语言。通过优化参数使用和强化安全特性，Gemma 3n在Gemma系列基础上进一步扩展了轻量级、高性能的基础模型能力。
核心功能与特性
基础特性
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 提供者 | Google DeepMind |
| 架构 | Gemma 3n |
| 数据截止日期 | 2024年6月 |
| 支持语言 | 140+ 种 |
| 工具调用能力 | ❌ 不支持 |
| 输入模态 | 文本 |
| 输出模态 | 文本 |
| 许可证 | Gemma使用条款 |
使用场景
Gemma 3n模型适用于以下场景：
- 文本生成：创作诗歌、代码、脚本、摘要等内容
- 对话式AI：驱动虚拟助手和客户服务聊天机器人
- 文本摘要：生成文章、论文或转录文本的简洁概述
- 语言学习：提供语法建议和写作反馈
- 教育研究：辅助数据分析、问答及多语言资源探索
可用模型变体
| 模型变体 | 参数规模 | 量化方式 | 上下文窗口 | 显存需求¹ | 大小 |
|---|---|---|---|---|---|
ai/gemma3n:4B-F16 | 6.9B | MOSTLY_F16 | 33K tokens | 9.32 GiB | 12.79 GB |
¹：显存需求基于模型特性估算
使用方法
前提条件
需安装支持模型运行的Docker环境（推荐使用Docker Desktop，需启用Model Runner功能）。
步骤1：拉取镜像
bashdocker model pull ai/gemma3n
步骤2：运行模型
bashdocker model run ai/gemma3n
详细使用说明参见Docker Model Runner文档
性能基准
| 类别 | 基准测试 | 2B模型结果 | 4B模型结果 |
|---|---|---|---|
| 通用能力 | MMLU | 60.1 | 64.9 |
| DROP | 53.9 | 60.8 | |
| BIG-Bench Hard | 44.3 | 52.9 | |
| ARC-Challenge (25-shot) | 51.7 | 61.6 | |
| 多语言能力 | Global-MMLU | 55.1 | 60.3 |
| MGSM | 53.1 | 60.7 | |
| STEM与代码 | HumanEval | 66.5 | 75.0 |
| MBPP | 56.6 | 63.6 | |
| GPQA (Diamond) | 24.8 | 23.7 |
相关链接
- Gemma 3n模型官方页面
- 负责任AI工具包
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。
DockerHub 原生拉取命令
docker model pull ai/gemma3n:<标签>
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5
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