備註請放最後面 違者新聞文章刪除 1.媒體來源:ET ※ 例如蘋果日報、自由時報（請參考版規下方的核准媒體名單） ※ Yahoo、MSN、LINE等非直接官方新聞連結不被允許 2.記者署名: 吳立言／綜合報導 ※ 若新聞沒有記者名字或編輯名字，請勿張貼，否則會被水桶14天 ※ 外電至少要有來源或編輯 如:法新社 3.完整新聞標題: Google DeepMind推出TranslateGemma　開源翻譯模型支援55種語言 ※ 標題沒有完整寫出來 ---> 依照板規刪除文章 4.完整新聞內文: Google DeepMind 今（16日）正式推出全新開源翻譯模型系列 TranslateGemma，主打「高 效率、不犧牲品質」，鎖定行動裝置與邊緣運算場景。該模型建構於 Gemma 3 架構之上， 支援多達 55 種語言，並提供 4B、12B 與 27B 三種參數規模，讓開發者可依不同硬體環境 靈活部署。 Google DeepMind 執行長 Demis Hassabis 也在社群平台表示，TranslateGemma 是一套「 專為邊緣裝置打造的開源翻譯模型」，在多語言翻譯任務上的表現，甚至能超越參數量大上 一倍的模型，令人期待社群後續的應用與延伸開發。 主打效率：小模型也能有高品質翻譯 根據官方技術說明，TranslateGemma 的一大突破在於模型效率。以 12B 版本為例，在 WMT 24++ 基準測試中，使用 MetricX 評估時，其翻譯品質已超越 Gemma 3 的 27B 基準模型； 而 4B 版本的整體表現，則可與過去 12B 級模型相抗衡，特別適合行動裝置或本地端推論 使用。 訓練方法：承襲 Gemini 的「翻譯直覺」 TranslateGemma 採用兩階段微調流程。第一階段為監督式微調（SFT），結合人工翻譯資料 與來自 Gemini 系列模型的高品質合成語料，補足低資源語言的訓練缺口；第二階段則引入 強化學習（RL），透過多種評分機制（如 MetricX-QE、AutoMQM）引導模型生成更自然、符 合語境的翻譯結果。 語言涵蓋與延展性、保留多模態能力 目前 TranslateGemma 已針對 55 種語言完成嚴謹訓練與評估，涵蓋主流語言與多種低資源 語言。此外，研究團隊也同步針對近 500 組額外語言配對進行訓練，並在技術報告中完整 公開，作為研究社群進一步微調與探索的基礎。 官方指出，TranslateGemma 延續 Gemma 3 的多模態潛力。在影像文字翻譯測試（Vistra b enchmark）中，即便未針對影像進行額外微調，模型仍展現出不錯的跨模態翻譯效果，顯示 其在實際應用場景中的彈性。 部署彈性：從手機到雲端 在實際部署上，4B 版本鎖定手機與邊緣裝置，12B 版本可於一般消費級筆電順暢運行，而 27B 版本則適合雲端環境，能在單張 H100 GPU 或 TPU 上執行，兼顧最高翻譯品質需求。 ※ 社論特稿都不能貼！違者刪除（政治類水桶3個月)，貼廣告也會被刪除喔！可詳看版規 5.完整新聞連結 (或短網址)不可用YAHOO、LINE、MSN等轉載媒體: https://www.ettoday.net/news/20260116/3102223.htm ※ 當新聞連結過長時，需提供短網址方便網友點擊 6.備註: google的翻譯系統會大升級嗎？ ※ 一個人一天只能張貼一則新聞(以天為單位)，被刪或自刪也算額度內，超貼者水桶，請? ※ 備註請勿張貼三日內新聞(包含連結、標題等) --

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