TranslateGemma 4B
翻译大模型TranslateGemma 4B
模型基本信息
是否支持推理过程
不支持
最高上下文输入长度
128K tokens
最长输出结果
8192 tokens
模型类型
翻译大模型
发布时间
2026-01-15
模型预文件大小
10GB
推理模式
开源和体验地址
官方介绍与博客
API接口信息
接口速度（满分5分）
接口价格
TranslateGemma 4B模型在各大评测榜单的评分
发布机构
TranslateGemma 4B模型解读
TranslateGemma 是 Google DeepMind 发布的一系列基于 Gemma 3 架构的最先进开放翻译模型。本模型为 4B 参数版本，专为移动设备和边缘计算环境优化，实现了在受限资源下运行高性能翻译任务。
1. 模型简介与核心特点
- 发布机构: Google DeepMind
- 发布时间: 2026年1月15日
- 定位: Gemma 3 家族中的专用翻译模型。
- 核心目标: 提供轻量级、高质量的开源翻译解决方案，打破语言障碍，支持在本地设备上离线运行。
2. 架构与技术规格
- 模型参数: 约 50 亿 (HuggingFace 标注 5B，对应 4B 命名)。
- 架构特点: 基于 Gemma 3 基础模型，经历了两个阶段的微调：首先使用包含人类翻译和 Gemini 生成的合成数据的海量平行语料进行监督微调 (SFT)，然后使用 MetricX-QE 和 AutoMQM 等奖励模型进行强化学习 (RL) 优化。
- 上下文窗口: 128K (基于 Gemma 3 架构推断)。
3. 核心能力与支持模态
- 多模态支持: 支持 文本-文本 翻译以及 图像-文本 翻译（可直接翻译图像中的文字）。
- 语言覆盖: 核心支持 55 种语言（涵盖西班牙语、法语、中文、印地语等主要语言及部分低资源语言），并在训练中接触了超过 500 个语言对。
- 输入格式: 采用“高度固执”（highly opinionated）的 Chat Template，要求严格的 JSON 格式输入（包含 type, source_lang_code, target_lang_code 等）。
4. 性能与基准评测
- 性能表现: 尽管参数较小，但通过蒸馏 Gemini 的能力，其翻译质量在多项基准测试中表现优异，特定场景下误差率显著低于基线模型。
5. 应用场景
- 推荐用例: 移动应用内置翻译、实时聊天翻译、旅行助手、离线文档翻译。
- 部署优势: 适合在手机、平板等端侧设备部署。
6. 访问与许可
- 开源协议: Gemma Terms of Use (允许商用，但在特定高风险领域受限)。
- 访问方式: 可通过 Hugging Face、Kaggle 下载权重，或在 Vertex AI 上部署。
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