Gemma 3n

Spec

Attribute	Value
Developer	Google DeepMind
Released	2026-05-12 (얼리 프리뷰)
Announced	2026-05-12
Context window	unknown
Pricing	unknown
License	unknown
Availability	Google AI Studio (얼리 프리뷰); Qualcomm / MediaTek / Samsung 기기 목표
Parameters	5B / 8B (원시)
Active Memory	2 GB / 3 GB (PLE 경유)
Modalities	텍스트, 이미지, 오디오, 비디오
Deployment Target	모바일·온디바이스 + 클라우드 라이브스트림

Release Date

얼리 프리뷰 2026-05-12 공개.

Architecture Innovation: Per-Layer Embeddings (PLE)

Gemma 3n 의 핵심 엔지니어링 기여: Per-Layer Embeddings (PLE) 가 임베딩 테이블을 한꺼번에 올리는 기존 방식 대비 RAM 사용량을 크게 줄인다.

• Gemma 3n 5B: 파라미터 5B → RAM 2 GB 만
• Gemma 3n 8B: 파라미터 8B → RAM 3 GB 만
• 절감: 기존 방식 대비 RAM 약 3분의 1

8B 변형은 중첩된 2B 서브모델을 품고 있어, 활성 메모리 사용량을 2B 와 4B 사이에서 실시간으로 전환할 수 있다 — 별도 모델을 따로 호스팅하지 않고도 성능·품질을 적응적으로 절충한다.

Capabilities

• 오디오: ASR(전사) + 음성 번역 (음성 → 번역된 텍스트)
• 이미지: 멀티모달 이해
• 비디오: 향상된 비디오 이해
• 다국어: 일본어, 독일어, 한국어, 스페인어, 프랑스어 (WMT24++ ChrF 50.1%)

Performance

• 모바일에서 Gemma 3 4B(이전 세대) 대비 1.5배 빠름
• WMT24++: 50.1% (ChrF 다국어 벤치마크)
• 기기 최적화를 위해 Qualcomm Technologies, MediaTek, Samsung System LSI 와 함께 만들었다

Benchmarks

Benchmark	Score
WMT24++ (ChrF)	50.1%
Gemma 3 4B 대비 모바일 속도	1.5배 빠름
정식 출시 시 벤치마크 추가 예정.

Use Cases

• 스마트폰용 온디바이스 AI (Qualcomm / MediaTek / Samsung)
• 기기에서의 실시간 ASR 및 번역
• 저지연 멀티모달 처리를 쓰는 클라우드 라이브스트리밍
• Google AI Studio 를 통한 개발자 실험

Compared To

Model	Parameters	RAM	Deployment	Notes
Gemma 3n 5B	원시 5B	2 GB	모바일·엣지	PLE 아키텍처
Gemma 3n 8B	원시 8B	3 GB	모바일·엣지	중첩 2B 서브모델
Gemma 3 4B	4B	~4 GB+	엣지·클라우드	이전 세대
Devstral Small 2	24B	~14 GB	RTX/DGX Spark	코딩 특화
Phi-4 (Microsoft)	14B	~8 GB	엣지·PC	범용 역량

Sources

• Developer guide: deepmind.google/blog/introducing-gemma-3n-the-developer-guide/ (local snapshot)
• Google Developers Blog: developers.googleblog.com/en/introducing-gemma-3n/
• Google DeepMind X: x.com/GoogleDeepMind/status/1925916216083779774

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