近期，谷歌发布了全新的开源模型Gemma，同时智谱AI和清华大学KEG实验室合作推出了ChatGLM3-6B。这两个模型都是先进的对话预训练模型，本文将对它们进行对比，并分享使用体验。
先上效果
ChatGLM3-6B:
ChatGLM3
Gemma(20亿参数)：
ChatGLM3
模型概述
Gemma:
Gemma 是谷歌推出的一种先进的轻量级开放模型系列。 受到Gemini模型启发，采用了与创建Gemini相同的研究和技术。
名称来自拉丁语中意为“宝石”的单词"gemma"，象征着该模型的珍贵和价值。
ChatGLM3-6B:
ChatGLM3-6B是智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的一款开源对话预训练模型。
作为ChatGLM3系列中的一员，ChatGLM3-6B拥有大约60亿个参数。 该模型旨在提供更智能、更流畅的对话生成能力。
对比评测
文本生成能力 Gemma: Gemma可能在轻量级的设置下表现出色，但其生成能力可能不如参数更多的模型。 ChatGLM3-6B: 作为参数更多的模型，ChatGLM3-6B在文本生成方面可能更具优势，尤其在复杂对话场景下可能表现更佳。 资源消耗 Gemma: 由于是轻量级模型，Gemma可能在资源消耗方面更为节省，适用于嵌入式设备和资源受限环境。 ChatGLM3-6B: ChatGLM3-6B可能需要更多的计算资源来运行，适用于更大规模的应用场景。 对话质量 Gemma: 由于轻量级模型可能在对话质量方面表现较弱，特别是在处理复杂语境和多轮对话时可能不如参数更多的模型。 ChatGLM3-6B: ChatGLM3-6B可能在对话质量方面表现更好，尤其是在更复杂的对话场景和需要更多上下文理解的情况下。使用体验
Gemma Gemma可能在资源受限的环境下运行效果更好，适用于一些嵌入式设备和轻量级应用场景。 由于其轻量级的特点，Gemma可能更容易部署和集成到各种应用中，在12GB显存运行飞快。使用时还遇到Gemma在中文支持方面存在一些问题，并且可能忽略用户提示。
ChatGLM3-6B ChatGLM3-6B可能在对话质量方面表现更出色，适用于需要更高水平对话交互的应用场景。 由于其参数更多，ChatGLM3-6B可能需要更多的计算资源，在我的12GB显存运行，我不能忍受他的运行速度。
结论
综上所述，Gemma和ChatGLM3-6B都是优秀的对话预训练模型，但在不同的应用场景和任务中可能表现出不同的优势。Gemma适用于资源受限的环境和轻量级应用场景，而ChatGLM3-6B可能更适用于需要更高水平对话交互和更复杂对话理解的场景。选择适合自己需求的模型需要综合考虑其特点、应用场景和资源要求。
