模型对决
Gemma 3n vs. Llama 3
效率与性能的结合。我们深入分析两个领先的开源模型，帮助你为特定需求做出正确选择。
一览：关键差异
| 特性 | Gemma 3n (E4B) | Llama 3 (8B) |
|---|---|---|
| 架构 | MatFormer (动态扩展) | 标准Transformer |
| 有效参数 | ~40亿 | 80亿 |
| 核心优势 | 设备端性能，效率 | 原始推理与编程能力 |
| 硬件要求 | 低 (现代笔记本) | 中等 (需要好的GPU) |
| 多模态能力 | 原生文本、音频、图像支持 | 仅文本 |
性能基准测试
mmlu
Gemma 3n
74.5
Llama 3
79.5
gsm8k
Gemma 3n
86.5
Llama 3
92.0
HumanEval
Gemma 3n
72.0
Llama 3
85.1
coding
Gemma 3n
80.0
Llama 3
92.0
reasoning
Gemma 3n
85.0
Llama 3
94.0
*基准测试分数基于公开汇总数据的说明性结果。
深入分析
🏆 Gemma 3n的优势
- ✓
效率与可访问性
在消费级硬件（笔记本电脑、手机）上平稳运行，RAM使用量显著降低，非常适合边缘应用。
- ✓
原生多模态
从底层构建，在单一模型中理解文本、音频和图像，解锁Llama无法单独处理的新应用类型。
- ✓
动态架构
MatFormer架构允许动态扩展计算，在不使用大量静态参数的情况下提供均衡性能。
🏆 Llama 3的优势
- ✓
原始推理与编程能力
拥有更多专用参数，Llama 3在复杂逻辑推理、数学问题和代码生成方面表现出色，在纯文本基准测试中经常优于Gemma。
- ✓
成熟的微调生态系统
作为更成熟的架构，社区贡献了大量针对特定任务的Llama 3微调版本。
- ✓
可预测性能
其标准Transformer架构意味着非常可预测的性能扩展和在更强大硬件上的可理解行为。
结论：哪一个适合你？
你的选择完全取决于项目的核心目标。
选择Gemma 3n如果...
- 你正在为**移动或边缘设备**构建应用。
- 你的应用需要**多模态能力**（音频/视觉）。
- **资源效率**和低RAM使用量至关重要。
- 你需要一个平衡的、全能的通用任务模型。
选择Llama 3如果...
- 你的主要用例是**复杂编程或推理**。
- 你拥有**强大的GPU硬件**。
- 你需要在**纯文本任务**上的绝对最佳性能。
- 你想利用庞大的社区微调模型库。