不管花言巧語如何，谷歌的開源GEMMA肯定是一件好事。 無論是感受到 Meta Mistral 的壓力，還是當初 2 月**動態激勵計畫開源計畫，Google 這次重新加入開源陣營，都會讓開源社群的生態更加繁榮，也可以站在道德制高點上，在一定程度上譴責 CloseAI，給 OpenAI 打眼藥。 
之前談到 Meta 的 LLAMA 2 時，我分析了一下，一方面 Meta 團隊願意開源，樂村天吹開源，保證 AI 安全; 另一方面，主要是因為它處於落後的位置，而閉源產品無法擊敗它，所以最好開放它，這樣不僅可以得到社群的支援，還可以聚集大家的力量與openAI抗衡。 （像 Qianwen、Yi 和 GLM 這樣的國內開源工作都做得很好）。
這個gemma主要有2b和7b兩種尺寸，雖然不如駱駝那麼完整，但工具鏈比較完整，易於部署。 可惜的是，技術報告還是模仿了OpenAI的風格，說了點什麼，卻說不多。
公告的評價與LLAMA-2進行了對比，甚至顯示了7B可以對抗13B的姿態：
技術報告來回新增了Mistral-7B：
值得注意的是，有人指出，Mistral在這份技術報告中的得分仍然偏低，與之前的Qwen 15 公布時的資料彙總：
咱們說幾句個人意見：就目前而言，對普通國內使用者沒有直接影響。
這種開源主要是基礎模式，沒有聊天版，只有英文版，對於國內使用者和一般愛好者來說意義不大。 在這個階段，在相同尺寸下，在效能方面超越LLAMA-2 7B不再是一項成就。
公尺斯特拉爾已經大大超過了LLAMA-2，並且將比公尺斯特拉爾更客觀。 而被刷掉的SOTA就沒有那麼有意義了，它仍然取決於社群生態和大家的認可。 小型模型將進一步提高資料質量，今年將看到更多執行在裝置端的應用和模型。
谷歌之前曾表示要把這個模型安裝到手機裡執行，現在有越來越多的小模型可用，05b、1.8b、2b…相比之下，似乎Microsoft的phi-2效果更好，模型越小，資料質量越重要。 最後丟擲乙個**體驗的鏈結，畢竟是7b模型....如果過多地使用閉源商業模式，你會覺得7b效應相當差：
Stability AI 發布了 Stable Diffusion 3，提高了多主題提示的效能、影象質量和拼寫能力。 加入候補名單：
prompt：epic **artwork of a wizard atop a mountain at night casting a cosmic spell into the dark sky that says "stable diffusion 3" made out of colorful energy
Stable Diffusion 3 系列型號的範圍從 800m 到 8b，為使用者提供了多種可擴充套件性和質量選擇。 Stable Diffusion 3 將 Diffusion Transformer 架構 （DIT） 與 Flow Matching 相結合，並將在不久的將來以技術報告的形式發布。 
負責任的 AI 安全措施貫穿於模型訓練、測試、評估和部署的整個過程中。 感覺有OpenAI這樣的鲶魚，國外的AI公司一直在不停地飛。 對於 Stability AI：2022 年 8 月 10 日 SD 10；
2022 年 12 月 1 日，SD 20 ；12 月 7 日，SD 21 ；
2023 年 4 月 13 日，SDXL 測試版; 6 月 22 日， SDXL 09；7 月 26 日，SDXL 10；
2023 年 11 月 21 日，SVD ** 生成模型; 11 月 28 日，SDXL Turbo;
2024 年 2 月 12 日，穩定級聯