Gemma 3 270Mとは？
Gemma 3 270Mは、GoogleのGemma 3ファミリーで最小のモデルです。Google DeepMindが開発した、パラメータ数268Mのテキスト専用モデルで、Geminiモデルを支える研究と技術を基に構築されています。特徴的なのは、学習に投入されたデータ量です。Googleはこのモデルを6兆トークンで学習させました。これは同じファミリーの1Bに使われた2兆トークンの3倍で、4Bの4兆トークンも上回ります。これほど少ないパラメータ数に対して大量の学習を行っていることが、ローカルで使ううえで重要な理由です。手持ちのほぼどのマシンでも動作します。
| 仕様 | Gemma 3 270M |
|---|---|
| 総パラメータ数 | 268M (0.27B) |
| アーキテクチャ | Gemma 3、テキスト専用版 |
| コンテキスト長 | 32Kトークン |
| モダリティ | テキスト入力、テキスト出力 |
| 学習データ | 6兆トークン、知識のカットオフは2024年8月 |
| 言語 | 140を超える言語のコンテンツで学習 |
| リリース日 | 2025年8月5日 |
| ライセンス | Gemma |
学習データはウェブ文書、コード、数学を組み合わせたもので、140を超える言語のコンテンツを含み、知識のカットオフは2024年8月です。同じファミリーの4B、12B、27Bとは異なり、270Mは画像入力に対応していません。また、コンテキスト長は大型モデルの128Kに対して32Kトークンです。Googleはこのファミリーを、リソースが限られた環境、ノートPC、デスクトップPC、自前のクラウドインフラ向けに位置づけています。270Mはその中でも最も軽量な側に位置し、指示チューニング済みモデルの量子化していないF16 GGUFは、ファイルサイズが0.54 GBです。
Gemma 3 270Mのベンチマーク
Gemma 3のモデルカードでGoogleが公開している数値は、270Mの事前学習済み（PT）と指示チューニング済み（IT）のチェックポイントを対象としています。提供元の表には他のモデルとの比較がないため、ランキングではなく、この規模での能力の下限を示すものとして読んでください。
| ベンチマーク | Gemma 3 270M PT | Gemma 3 270M IT |
|---|---|---|
HellaSwag 常識に基づく文の補完 | 40.9 | 37.7 |
BoolQ 二択の質問 | 61.4 | - |
PIQA 物理的な常識 | 67.7 | 66.2 |
TriviaQA 雑学知識の想起 | 15.4 | - |
ARC-c 科学の質問 | 29.0 | 28.2 |
WinoGrande 常識に基づく推論 | 52.0 | 52.3 |
BIG-Bench Hard 難度の高い推論 | - | 26.7 |
IF Eval 指示への追従 | - | 51.2 |
スコアは、パラメータ数268Mのモデルとして想定される水準に収まっています。物理的な常識はまずまず（PIQA 67.7）ですが、難度の高い推論は弱く（BIG-Bench Hard 26.7）、蓄えられた世界に関する知識はほとんどありません（TriviaQA 15.4）。実用上注目すべき数値は、IF Evalの51.2です。指示チューニング済みのチェックポイントは指示への追従で健闘しています。これは、自由な会話よりも、明確なプロンプトと指示で範囲を定めたタスクで最も力を発揮するという、Google自身の説明とも一致します。
Gemma 3 270Mのハードウェア要件
確認すべきシステム要件はメモリですが、このモデルではほとんど負担になりません。ビルドはコミュニティのリポジトリで提供されています。ggml-org/gemma-3-270m-GGUFにはQ8_0が1種類あり、unsloth/gemma-3-270m-it-GGUFには全段階のビルドが揃っています。以下のサイズは、unslothが提供する指示チューニング済みモデルのファイルサイズです。
| メモリ | 選ぶビルド | ファイルサイズ |
|---|---|---|
| 2 GB | Q4_K_M | 0.25 GB |
| 4 GB | Q8_0 | 0.29 GB |
| 8 GB以上 | F16 | 0.54 GB |
全ビルドのファイルサイズは0.18 GBから0.54 GBの範囲なので、低ビット量子化で節約できるのは、多くても数百メガバイト程度です。Q8_0またはF16のファイルを選び、品質を保ちましょう。この形式に馴染みがなければ、まずGGUFとは何かをご覧ください。
Atomic ChatでGemma 3 270Mを実行する方法
Atomic Chatは、macOS、Windows、Linux向けの無料のローカルアプリです。Hugging Faceのモデルブラウザーとチャット機能を内蔵しており、llama.cppを手動でビルドする必要はありません。
- お使いのプラットフォーム向けのAtomic Chatをダウンロードして起動します。
- モデルブラウザーでGemma 3 270Mを検索し、Download Optionsを開きます。
- 搭載メモリに合うビルドを選び、チャットを開始します。
同じファミリーのほかのモデルについては、ローカルで実行できるGemmaモデルの一覧、または1つ上のサイズのGemma 3 1Bをご覧ください。
Gemma 3 270Mのライセンス
Gemma 3 270Mは、Apache 2.0ではなく、GoogleのGemmaライセンスで提供されています。事前学習済み版と指示チューニング済み版の両方で重みが公開されており、利用にはGoogleの利用規約とGemma禁止用途ポリシーが適用されます。利用時の注意点として、Hugging Faceのリポジトリにはアクセス制限があります。ログインしてGoogleの利用ライセンスに同意すると、すぐにアクセスが許可されます。