不管花言巧语如何，谷歌的开源GEMMA肯定是一件好事。 无论是感受到 Meta Mistral 的压力，还是当初 2 月**动态激励计划开源计划，Google 这次重新加入开源阵营，都会让开源社区的生态更加繁荣，也可以站在道德制高点上，在一定程度上谴责 CloseAI，给 OpenAI 打眼药。 
之前谈到 Meta 的 LLAMA 2 时，我分析了一下，一方面 Meta 团队愿意开源，乐村天吹开源，保证 AI 安全; 另一方面，主要是因为它处于落后的位置，而闭源产品无法击败它，所以最好开放它，这样不仅可以得到社区的支持，还可以聚集大家的力量与openAI抗衡。 （像 Qianwen、Yi 和 GLM 这样的国内开源工作都做得很好）。
这个gemma主要有2b和7b两种尺寸，虽然不如骆驼那么完整，但工具链比较完整，易于部署。 可惜的是，技术报告还是模仿了OpenAI的风格，说了点什么，却说不多。
公告的评价与LLAMA-2进行了对比，甚至显示了7B可以对抗13B的姿态：
技术报告来回添加了Mistral-7B：
值得注意的是，有人指出，Mistral在这份技术报告中的得分仍然偏低，与之前的Qwen 15 公布时的数据汇总：
咱们说几句个人意见：就目前而言，对普通国内用户没有直接影响。
这种开源主要是基础模式，没有聊天版，只有英文版，对于国内用户和一般爱好者来说意义不大。 在这个阶段，在相同尺寸下，在性能方面超越LLAMA-2 7B不再是一项成就。
米斯特拉尔已经大大超过了LLAMA-2，并且将比米斯特拉尔更客观。 而被刷掉的SOTA就没有那么有意义了，它仍然取决于社区生态和大家的认可。 小型模型将进一步提高数据质量，今年将看到更多运行在设备端的应用和模型。
谷歌之前曾表示要把这个模型安装到手机里运行，现在有越来越多的小模型可用，05b、1.8b、2b…相比之下，似乎Microsoft的phi-2效果更好，模型越小，数据质量越重要。 最后抛出一个**体验的链接，毕竟是7b模型....如果过多地使用闭源商业模式，你会觉得7b效应相当差：
Stability AI 发布了 Stable Diffusion 3，提高了多主题提示的性能、图像质量和拼写能力。 加入候补名单：
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 系列型号的范围从 800m 到 8b，为用户提供了多种可扩展性和质量选择。 Stable Diffusion 3 将 Diffusion Transformer 架构 （DIT） 与 Flow Matching 相结合，并将在不久的将来以技术报告的形式发布。 
负责任的 AI 安全措施贯穿于模型训练、测试、评估和部署的整个过程中。 感觉有OpenAI这样的鲶鱼，国外的AI公司一直在不停地飞。 对于 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 测试版; 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，稳定级联