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#gemma

6 篇文章
ai deep-dive 認識 AI 模型

開源 AI 授權地雷指南:MIT、Apache 2.0、Llama License 到底差在哪

AI 的「開源」不等於軟體的開源。MIT 和 Apache 2.0 真的隨便用;Llama License 超過 7 億月活要另外談;舊版 Gemma 授權 Google 可以片面修改(Gemma 4 已改 Apache 2.0)。這篇按授權類型整理你能做什麼、不能做什麼。

tech deep-dive AI 模型家族

Ornith:小團隊用自我改進 RL 做出的開源 Coding 黑馬

DeepReinforce 用 self-improvement RL 訓練的 Ornith 1.5 家族:397B 旗艦在 SWE-bench Verified 拿 86.0 追平 Claude Opus 4.8,35B-A3B 每 token 只啟用 3B 參數卻在同量級 coding benchmark 全面領先,9B 版本可以跑在手機上。MIT 授權、完全開源。

ai guide Cloudflare AI Stack

Gemma on Cloudflare Workers AI:繁中應用的務實選擇

在 Cloudflare Workers AI 上跑繁中 LLM,Gemma 系列的指令跟隨比同級 Llama 穩定。gemma-3-12b-it 已於 2026-05-30 標為 deprecated,現在的對應選項是 gemma-4-26b-a4b-it:256K context、Vision、Function calling,$0.10 / $0.30 per M tokens。

ai guide

能在手機上跑的小模型:2026 年的選擇與限制

2026 年行動端 LLM 主力是 Gemma 3n、Qwen 3.5 Small、Llama 3.2、Phi-4-mini、Ministral 3 和 SmolLM3。3B 以下量化模型在 8GB RAM 手機上能跑到 30–50 tokens/sec,但 RAM、散熱和 context window 仍是硬限制。

ai project

2026 Q1 開源 LLM 全景圖:從前沿大模型到手機端,完整盤點

2026 Q1 開源模型全面爆發:LLM 方面 GLM-5、Kimi K2.5、Qwen3.5 追上閉源;Embedding 和 Reranker 由 Qwen3 和 BGE 主導;語音有 Voxtral TTS 和 Whisper V3;圖像有 FLUX.2;影片有 Wan 2.2 追平 Sora。這篇是完整導覽地圖。

NobodyClimb AI 架構:在 Cloudflare Workers 上打造 20 節點 RAG Pipeline

用 Cloudflare Workers AI(gemma-3-12b-it + bge-m3)打造可動態組裝的 RAG pipeline,14 個基礎 step + 6 個 LangGraph 專屬節點,三種策略圖(Baseline / Agentic / Plan-Execute)動態切換。