TranslateGemma是什麼？怎麼用？Google最新翻譯模型重點一次看

翻譯一直是 AI 最成熟、也最常被使用的功能之一，但高品質翻譯往往得仰賴大型雲端模型，不只成本高，也難以在本地端即時運作。最近 Google 開源全新翻譯模型 TranslateGemma，不只支援多達 55 種語言，還把翻譯能力濃縮進能在手機、筆電執行的小模型中，為 AI 翻譯的實用性與部署彈性，帶來關鍵突破。

TranslateGemma 是什麼？有什麼特色？

TranslateGemma 是一套以 Gemma 3 為基礎打造的開放式翻譯模型，提供 4B（4 億）、12B（12 億）、27B（27 億）三種參數規模，對應不同效能與使用場景。Google 針對 55 組語言配對進行嚴謹訓練與評估，不只涵蓋西班牙文、法文、中文、印地文等主流語言，也顧及多種低資源語言。
此外，模型還額外訓練近 500 組語言配對，讓研究人員能持續微調特定語言方向。即便未特別進行多模態訓練，TranslateGemma 仍保留文字翻譯圖片中文字的能力，展現出 Gemma 架構本身的延展性。

▲TranslateGemma 12B 的錯誤率比 Gemma 3 27B 來得低，整體表現也更加出色。（圖片來源：Google）

TranslateGemma 怎麼使用？

TranslateGemma 已在 Kaggle 與 Hugging Face 開放下載，開發者可以直接部署在本地端、伺服器，或透過 Vertex AI) 上線使用。
TranslateGemma 最大優勢在於「可依裝置規模選擇模型」，針對不同運算環境提供多種版本：

• 4B（4 億）版本：已針對行動裝置與邊緣設備最佳化，適合做離線翻譯或內建於 App 中即時使用。
• 12B（12 億）版本：可在筆電或地端環境順暢運行，把研究等級的翻譯能力帶進本機。
• 27B（27 億）版本：主打追求最高保真度，適合部署於雲端 GPU 或 TPU 環境，例如單顆 NVIDIA H100 或 Google TPU。開發者可依需求下載模型自行部署、微調，或整合進既有服務中，快速打造多語言翻譯功能。
  

▲TranslateGemma 不僅在 Kaggle 與 Hugging Face 開放下載，也可以透過 Vertex AI) 上線使用。
整體來看，TranslateGemma 並不是追求「最大模型」，而是用更精緻的訓練流程，將 Gemini 的翻譯能力濃縮進開放式架構中。這讓高品質翻譯不再只屬於雲端服務，也能真正走進手機與地端應用。對開發者與使用者來說，TranslateGemma 是一個讓 AI 翻譯更實用、更可控的重要里程碑。

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