เคยไหม แอป AI บนมือถือช้า, กินทรัพยากรเครื่อง, หรือแปลงเสียงไม่ออกเลยเวลาสำคัญ ปัญหาเหล่านี้จะหมดไป Gemma 3n ของ Google AI ขนาดเล็กแต่แรง, ทำงานออฟไลน์ได้จริง, รองรับการใช้งานหลากหลายจากเสียงไปจนถึงภาพ

26 มิถุนายน 2568 Gemma 3n ปล่อยรุ่นเต็มแล้ว มือถือก็ทำงานระดับคลาวด์ได้ ไม่ต้องจ่ายค่าเซิร์ฟเวอร์ ดาวน์โหลดฟรี น้ำหนักเบา แต่ความสามารถเกินตัว

Introducing of Gemma 3n

ทำไมน่าสนใจ

– สถาปัตยกรรม MatFormer ซ่อน การทำงาน AI ย่อยไว้ข้างใน สลับใช้ตามกำลังเครื่องได้ แถม PLE ประหยัด VRAM ครึ่งต่อครึ่ง

– ใช้งานได้บนมือถือระดับกลาง

– ไม่ต้องเชื่อมเน็ตก็ใช้งานได้

– ปรับแต่งได้หลากหลาย ไม่ว่าจะเป็นแอปแปลงเสียง, วิเคราะห์ภาพ, หรือแม้แต่สอนภาษา

– มีเครื่องมือสนับสนุนมากมาย เช่น Hugging Face, Ollama, llama.cpp

ฟีเจอร์

รองรับหลายภาษา – 140 ภาษาในตัว
เหมาะกับนักพัฒนาที่ต้องการสร้างแอปสำหรับตลาดโลก รวมถึงเข้าใจข้อมูลแบบหลายสื่อ (Multimodal) ใน 35 ภาษา

MatFormer Architecture – ปรับขนาดโมเดลได้ตามต้องการ
สามารถเลือกใช้เวอร์ชัน E2B (2 พันล้าน effective parameters) หรือ E4B (4 พันล้าน effective parameters) หรือแม้แต่ปรับเองได้ผ่าน Mix-n-Match

Per-Layer Embeddings (PLE) – ประหยัด VRAM บน GPU/TPU
ช่วยให้โหลดโมเดลใหญ่ ๆ ได้โดยไม่เปลืองหน่วยความจำ โดยแยกบางส่วนไปประมวลผลบน CPU แทน

KV Cache Sharing – ประมวลผลยาวนานได้รวดเร็วขึ้น 2 เท่า
เหมาะกับงานที่ต้องฟังเสียงยาว ๆ หรือดูวิดีโอแล้วแปลงเป็นข้อความ เช่น แปลงคลิปสัมภาษณ์เป็นบทความ

Audio & Vision Encoder ใหม่ – รองรับเสียงและภาพได้สมจริง

ใช้ MobileNet-V5-300M สำหรับวิเคราะห์ภาพ ทำงานได้ 60 เฟรมต่อวินาทีบน Pixel

ใช้ USM Encoder แปลงเสียงเป็นข้อความได้ 6 token ต่อวินาที

ประโยชน์

  • เหมาะกับแอปที่ต้องการเข้าใจข้อมูลหลายประเภท
  • พัฒนาแอปแปลภาษาแบบไม่ต้องมี SIM
  • สร้างแอปเก็บข้อมูลภาคสนามที่ไม่มีสัญญาณอินเทอร์เน็ต

ราคาและการใช้งาน

  • ฟรี 100% ดาวน์โหลดและใช้งานได้ทันที
  • รองรับการ fine-tune และ deploy บนอุปกรณ์ได้ง่าย
  • เครื่องมือเสริม เช่น MatFormer Lab เปิดให้ใช้ฟรีเช่นกัน

ข้อสรุป:

Gemma 3n AI ขนาดเล็กที่ออกแบบมา เพื่อใช้งานจริงบนมือถือและอุปกรณ์ Edge ไม่ต้องพึ่ง Cloud หรือ เน็ต ใช้ทรัพยากรน้อย แต่ความสามารถไม่แพ้โมเดลใหญ่ ๆ เหมาะทั้งสำหรับงานส่วนตัว, SME, หรือ Startup ที่มองหา AI ขนาดเล็กที่ปรับแต่งได้และเข้าใจข้อมูลหลายประเภท

Source:

Blog Google Developers, Youtube