备注请放最後面 违者新闻文章删除 1.媒体来源:ET ※ 例如苹果日报、自由时报（请参考版规下方的核准媒体名单） ※ Yahoo、MSN、LINE等非直接官方新闻连结不被允许 2.记者署名: 吴立言／综合报导 ※ 若新闻没有记者名字或编辑名字，请勿张贴，否则会被水桶14天 ※ 外电至少要有来源或编辑 如:法新社 3.完整新闻标题: Google DeepMind推出TranslateGemma　开源翻译模型支援55种语言 ※ 标题没有完整写出来 ---> 依照板规删除文章 4.完整新闻内文: Google DeepMind 今（16日）正式推出全新开源翻译模型系列 TranslateGemma，主打「高 效率、不牺牲品质」，锁定行动装置与边缘运算场景。该模型建构於 Gemma 3 架构之上， 支援多达 55 种语言，并提供 4B、12B 与 27B 三种参数规模，让开发者可依不同硬体环境 灵活部署。 Google DeepMind 执行长 Demis Hassabis 也在社群平台表示，TranslateGemma 是一套「 专为边缘装置打造的开源翻译模型」，在多语言翻译任务上的表现，甚至能超越参数量大上 一倍的模型，令人期待社群後续的应用与延伸开发。 主打效率：小模型也能有高品质翻译 根据官方技术说明，TranslateGemma 的一大突破在於模型效率。以 12B 版本为例，在 WMT 24++ 基准测试中，使用 MetricX 评估时，其翻译品质已超越 Gemma 3 的 27B 基准模型； 而 4B 版本的整体表现，则可与过去 12B 级模型相抗衡，特别适合行动装置或本地端推论 使用。 训练方法：承袭 Gemini 的「翻译直觉」 TranslateGemma 采用两阶段微调流程。第一阶段为监督式微调（SFT），结合人工翻译资料 与来自 Gemini 系列模型的高品质合成语料，补足低资源语言的训练缺口；第二阶段则引入 强化学习（RL），透过多种评分机制（如 MetricX-QE、AutoMQM）引导模型生成更自然、符 合语境的翻译结果。 语言涵盖与延展性、保留多模态能力 目前 TranslateGemma 已针对 55 种语言完成严谨训练与评估，涵盖主流语言与多种低资源 语言。此外，研究团队也同步针对近 500 组额外语言配对进行训练，并在技术报告中完整 公开，作为研究社群进一步微调与探索的基础。 官方指出，TranslateGemma 延续 Gemma 3 的多模态潜力。在影像文字翻译测试（Vistra b enchmark）中，即便未针对影像进行额外微调，模型仍展现出不错的跨模态翻译效果，显示 其在实际应用场景中的弹性。 部署弹性：从手机到云端 在实际部署上，4B 版本锁定手机与边缘装置，12B 版本可於一般消费级笔电顺畅运行，而 27B 版本则适合云端环境，能在单张 H100 GPU 或 TPU 上执行，兼顾最高翻译品质需求。 ※ 社论特稿都不能贴！违者删除（政治类水桶3个月)，贴广告也会被删除喔！可详看版规 5.完整新闻连结 (或短网址)不可用YAHOO、LINE、MSN等转载媒体: https://www.ettoday.net/news/20260116/3102223.htm ※ 当新闻连结过长时，需提供短网址方便网友点击 6.备注: google的翻译系统会大升级吗？ ※ 一个人一天只能张贴一则新闻(以天为单位)，被删或自删也算额度内，超贴者水桶，请? ※ 备注请勿张贴三日内新闻(包含连结、标题等) --

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