Google

Gemma 3n

GetInfoUs রিসার্চ টিম দ্বারা পরীক্ষিতসর্বশেষ পর্যালোচনা: October 2026সম্পাদকীয় নীতিমালা
52
ইন্টেলিজেন্স ইনডেক্স

কমপ্যাক্ট এর ওপর-device ওপেন মডেল এর জন্য অপ্টিমাইজড phones, এজ devices, এবং offline ভয়েস/ভিশন সহকারী.

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

প্রোভাইডার
Google
ক্যাটাগরি
open-source
রিলিজ তারিখ
2025-06
নলেজ কাটঅফ
March 2025
আর্কিটেকচার
Edge-optimized multimodal transformer with audio support
প্যারামিটার
2B / 5B
কনটেক্সট উইন্ডো
32K tokens
সর্বোচ্চ আউটপুট
4K tokens
ক্যাশড ইনপুট রেট
$0 / 1M tokens
ব্যাচ এপিআই ডিসকাউন্ট
Standard rate
কনজিউমার সাবস্ক্রিপশন
Free / Self-Hosted
রিজনিং মোড
No (Standard)
রিজনিং এফোর্ট কন্ট্রোল
Fixed
টুল ও ফাংশন কলিং
Yes
স্ট্রাকচার্ড আউটপুট
Yes
ওপেন-ওয়েটস
Yes (Open Source / Self-Hostable)
ইনপুট মোডালিটি
text, vision, audio
আউটপুট মোডালিটি
text
অফিশিয়াল ডকুমেন্টেশন
প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন দেখুন ↗

ডেটা প্রাইভেসি, লাইসেন্স ও ডিপ্লয়মেন্ট নীতিমালা

API ডেটা ট্রেইনিং পলিসি
জিরো ডেটা শেয়ারিং (নিজস্ব সার্ভারে ১০০% লোকাল প্রাইভেসি)
মডেল লাইসেন্স ও কমার্শিয়াল রাইটস
Open-Weights Research & Commercial License
ডিপ্লয়মেন্ট ও ক্লাউড এন্ডপয়েন্ট
লোকাল GPU (Ollama/vLLM), AWS/GCP/Azure এবং ম্যানেজড API
আউটপুট কপিরাইট ও মালিকানা
জেনারেটেড আউটপুটের পূর্ণ বাণিজ্যিক মালিকানা ব্যবহারকারীর

অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API কোটা ও এজেন্টিক সক্ষমতা

একই পেজে একাধিক মডেলের সাথে তুলনা করুন →
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK String)
models/gemma-3n
সাপোর্টেড SDK ও API প্রোটোকল
Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
রিলিজ লাইফসাইকেল ও ডেপ্রিকেশন স্ট্যাটাস
সক্রিয় প্রোডাকশন রিলিজ (কমপক্ষে 2027 সাল পর্যন্ত সাপোর্ট নিশ্চিত)
প্রোডাকশন রেট লিমিট (RPM ও TPM কোটা)
Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
লং-কনটেক্সট প্রাইসিং টিয়ার (>128K / >200K)
পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়)
প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL পলিসি
vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে)
কম্পিউটার ইউজ ও ব্রাউজার GUI এজেন্ট
সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন)
MCP প্রোটোকল ও প্যারালাল টুল কলিং
নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা
বিল্ট-ইন ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স
বিল্ট-ইন গুগল সার্চ গ্রাউন্ডিং + ম্যানেজড পাইথন কোড এক্সিকিউশন স্যান্ডবক্স
ফাইন-টিউনিং ও ডিস্টিলেশন সুবিধা
পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl)
মাল্টিমোডাল টোকেনাইজেশন হিসাব
টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) · অডিও (~২৫–৩২ টোকেন/সেকেন্ড)
ওয়েটস প্রিসিশন ও কোয়ান্টাইজেশন ফরম্যাট
BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0)
ন্যূনতম GPU VRAM রিকোয়ারমেন্ট
2 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 4 GB VRAM (নেটিভ BF16)
সেলফ-হোস্টেড ইনফারেন্স ইঞ্জিন
vLLM, SGLang, Ollama, llama.cpp, TensorRT-LLM, HuggingFace TGI
সিস্টেম কার্ড ও সেফটি ক্লাসিফিকেশন
Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified
এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (SOC2 / HIPAA / ZDR)
১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট
ইঞ্জিনিয়ারিং ও প্রাইসিং ওয়ার্কবেঞ্চ

Gemma 3n: খরচ, কনটেক্সট, হার্ডওয়্যার ও কোড ইন্টিগ্রেশন

500 / দিন
4,000 tok
1,000 tok
মাল্টি-টার্ন চ্যাট ডেপথ (কনটেক্সট রি-বিলিং):১ টার্ন (সিঙ্গেল প্রম্পট)
50%
আনুমানিক মাসিক API খরচ (৩০ দিন)
ফ্রি / $0
সাবস্ক্রিপশন ($20/মাস) বনাম API

এই মডেলটি ওপেন-ওয়েটস বা ফ্রি টিয়ারে উপলব্ধ, তাই কোনো মাসিক সাবস্ক্রিপশন ফি নেই।

একই কাজের ভলিউমে শীর্ষ বিকল্প মডেলগুলোর মাসিক খরচ তুলনা

Gemma 3n (Active)
$0.00
প্রতি মাসে
Gemini 2.5 Flash
$18.00
প্রতি মাসে
DeepSeek V3
$32.70
প্রতি মাসে
GPT-4o
$300.00
প্রতি মাসে
Claude 3.7 Sonnet
$405.00
প্রতি মাসে

লাইভ প্রম্পট টোকেন কাউন্টার (BPE Tokenizer)

আপনার সিস্টেম প্রম্পট, JSON বা কোড পেস্ট করে তাৎক্ষণিক টোকেন সংখ্যা ও খরচ দেখুন।

Chars / Words
175 / 24
OpenAI o200k
~46 tok
Claude BPE
~49 tok
Llama / DeepSeek
~51 tok

হাইব্রিড মডেল রাউটিং ক্যাসকেড সাশ্রয় (Cascade Router)

সাধারণ প্রশ্নগুলো ফাস্ট রাউটার মডেলে (Gemini 2.5 Flash / GPT-4.1 Nano) পাঠিয়ে শুধুমাত্র জটিল টাস্ক Gemma 3n-এ পাঠালে মাসিক খরচ কত কমে দেখুন:

ক্যাসকেড মাসিক বিল:$13.50/mo
এই মডেলটি ইতিমধ্যে আল্ট্রা-লো-কস্ট বা ফ্রি টিয়ারে রয়েছে।

বেঞ্চমার্ক ফলাফল ও ৬-অক্ষের সক্ষমতা রাডার

বেঞ্চমার্ক এনসাইক্লোপিডিয়া
কোডিং (71)রিজনিং (52)জ্ঞান (MMLU) (64)স্পিড (100)কনটেক্সট (55)সাশ্রয় (98)
Gemma 3nফ্রন্টিয়ার গড় (Median)
MMLU-Pro
64%
HumanEval
71%
Chatbot Arena Elo
1220pts

শক্তিশালী দিকসমূহ

  • চলে এর ওপর আধুনিক smartphones এবং Apple Silicon সহ minimal power
  • Handles লাইভ অডিও এবং ভিশন inputs locally
  • ওপেন-ওয়েটস

সীমাবদ্ধতা ও বিবেচ্য বিষয়

  • Smaller 32K কনটেক্সট horizon
  • কম রিজনিং গভীরতা এর ওপর nuanced প্রোগ্রামিং

সম্পাদকীয় মূল্যায়ন

pioneer মধ্যে ওপেন এর ওপর-device মাল্টিমোডাল এজ computing.

সবচেয়ে উপযুক্ত: Embedded হার্ডওয়্যার, mobile এজ বুদ্ধিমত্তা, এবং offline ভয়েস interfaces

Gemma 3n সম্পর্কে সচরাচর জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী

Gemma 3n-এর API প্রাইসিং ও প্রম্পট ক্যাশিং খরচ কত?+

Google-এর Gemma 3n ব্যবহারের খরচ প্রতি ১০ লক্ষ (1M) ইনপুট টোকেনে $0 এবং প্রতি ১০ লক্ষ আউটপুট টোকেনে $0। প্রম্পট ক্যাশিং ব্যবহার করলে ইনপুট খরচ কমে প্রতি ১M টোকেনে $0 হয় এবং অ্যাসিঙ্ক্রোনাস ব্যাচ API-তে 0% পর্যন্ত ছাড় পাওয়া যায়।

Gemma 3n-এর জন্য $20/মাস সাবস্ক্রিপশন ভালো নাকি Pay-As-You-Go API?+

আপনি যদি শুধুমাত্র ব্যক্তিগত চ্যাট, রিসার্চ বা কোডিং অ্যাসিস্ট্যান্ট হিসেবে ব্যবহার করেন, তবে ফিক্সড $20/মাস সাবস্ক্রিপশন ঝুঁকিমুক্ত। কিন্তু আপনি যদি অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করেন বা কম ভলিউমে (মাসে $20-এর কম টোকেন) ব্যবহার করেন, তবে প্রম্পট ক্যাশিংসহ API পে-অ্যাজ-ইউ-গো অনেক বেশি সাশ্রয়ী।

Gemma 3n-এর কনটেক্সট উইন্ডোতে কত শব্দ বা পৃষ্ঠা ধরে?+

Gemma 3n-এর কনটেক্সট উইন্ডো হলো 32K tokens, যা প্রায় 24,000টি ইংরেজি শব্দ বা প্রায় 64 পৃষ্ঠার স্ট্যান্ডার্ড ডকুমেন্টের সমান। এক বারে এর সর্বোচ্চ আউটপুট সীমা 4,096 টোকেন।

Gemma 3n কি ওপেন-ওয়েটস এবং নিজের GPU-তে লোকালি চালানো যাবে?+

হ্যাঁ, Gemma 3n একটি ওপেন-ওয়েটস (2B / 5B) মডেল। আপনি Ollama, vLLM বা llama.cpp ব্যবহার করে নিজের GPU বা লোকাল সার্ভারে এটি ডাউনলোড করে চালাতে পারবেন।

Gemma 3n API-তে পাঠানো ডেটা কি মডেল ট্রেইনিংয়ে ব্যবহার করা হয়?+

জিরো ডেটা শেয়ারিং (নিজস্ব সার্ভারে ১০০% লোকাল প্রাইভেসি)। লাইসেন্সের ধরন: Open-Weights Research & Commercial License। ডেভেলপাররা জেনারেটেড আউটপুট বাণিজ্যিক কাজে ব্যবহার করতে পারেন।

কোডিং ও রিজনিং বেঞ্চমার্কে Gemma 3n-এর স্কোর কত?+

Gemma 3n-এর কম্পোজিট ইন্টেলিজেন্স ইনডেক্স 52/100। বেঞ্চমার্কের মধ্যে SWE-bench Verified-এ N/A%, GPQA Diamond-এ N/A%, MMLU-Pro-তে 64% এবং Arena Elo-তে 1220 স্কোর অর্জন করেছে।

Gemma 3n কোন কাজের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত?+

Gemma 3n মূলত Embedded হার্ডওয়্যার, mobile এজ বুদ্ধিমত্তা, এবং offline ভয়েস interfaces-এর জন্য সবচেয়ে কার্যকর। সম্পাদকীয় মূল্যায়ন: pioneer মধ্যে ওপেন এর ওপর-device মাল্টিমোডাল এজ computing.

সম্পর্কিত এআই পরিভাষা ও গ্লোসারি

সব পরিভাষা দেখুন →

Gemma 3n-এর আর্কিটেকচার ও বৈশিষ্ট্যের সাথে সম্পর্কিত মূল পরিভাষাসমূহ:

টোকেন (Token)

একটি ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল যে ক্ষুদ্রতম টেক্সট এককে ডেটা প্রসেস করে, যা সাধারণত ৩ থেকে ৪টি ইংরেজি অক্ষর বা প্রায় ০.৭৫ শব্দের সমান। উদাহরণস্বরূপ: "Artificial intelligence is fast" বাক্যটি প্রায় ৫টি টোকেনে বিভক্ত হয়।

বেঞ্চমার্ক (Benchmark)

একটি প্রমিত ও নিয়ন্ত্রিত টেস্ট স্যুট যার মাধ্যমে বিভিন্ন এআই মডেলের কর্মক্ষমতা বস্তুনিষ্ঠভাবে পরিমাপ ও তুলনা করা হয়; যেমন কোডিংয়ের জন্য SWE-bench, গণিতের জন্য AIME এবং সাধারণ জ্ঞানের জন্য MMLU।

কনটেক্সট উইন্ডো (Context Window)

একটি এআই মডেল একক অনুরোধে যে সর্বোচ্চ সংখ্যক টোকেন ইনপুট হিসেবে পড়তে এবং আউটপুট হিসেবে লিখতে পারে। ১,০০০,০০০ টোকেনের কনটেক্সট উইন্ডো একবারে প্রায় ৭৫০,০০০ ইংরেজি শব্দ ধারণ করতে সক্ষম।

টুল কলিং (Tool Calling)

একটি ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলের এমন সক্ষমতা যার মাধ্যমে এটি বুঝতে পারে কখন বাইরের তথ্য বা ক্রিয়া প্রয়োজন এবং কাঠামোগত JSON আর্গুমেন্ট তৈরি করে ক্যালকুলেটর, ওয়েব সার্চ বা ডেটাবেস ফাংশন আহ্বান করে।

মডেল কনটেক্সট প্রোটোকল (MCP)

অ্যানথ্রপিক (Anthropic) কর্তৃক প্রবর্তিত একটি উন্মুক্ত স্ট্যান্ডার্ড, যার মাধ্যমে এআই এজেন্টরা স্ট্যান্ডার্ডাইজড সার্ভার ইন্টারফেসের সাহায্যে লোকাল ফাইল সিস্টেম, ডেভেলপমেন্ট পরিবেশ ও ক্লাউড সার্ভিসের সাথে সংযুক্ত হতে পারে।

ভিশন-ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (VLM)

একটি মাল্টিমোডাল নিউরাল নেটওয়ার্ক যা একই সাথে ছবি, ডায়াগ্রাম, স্ক্রিনশট ও ভিডিওর মতো ভিজ্যুয়াল কন্টেন্ট এবং সাধারণ টেক্সট বিশ্লেষণ করে যৌক্তিক সিদ্ধান্ত ও ব্যাখ্যা প্রদানে সক্ষম।

এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।

তথ্যসূত্র: Google DeepMind Gemma On-Device Research↗