用户可在桌面（NVIDIA RTX 3090）或笔记本（NVIDIA RTX 4060 Laptop GPU）上运行强大 AI 模型，甚至手机也能支持小型模型。
为避免量化导致性能下降，谷歌采用量化感知训练（QAT）技术，在训练过程中模拟低精度运算，确保模型在压缩后仍保持高准确性。Gemma 3 QAT 模型在约 5000 步训练中，将困惑度下降减少了 54%。
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Ollama、LM Studio 和 llama.cpp 等主流平台已集成该模型，用户可通过 Hugging Face 和 Kaggle 获取官方 int4 和 Q4_0 模型，轻松在 Apple Silicon 或 CPU 上运行。此外，Gemmaverse 社区提供了更多量化选项，满足不同需求。黑料不打烊永久进入方法
