참고자료 6신뢰도 80%종합 신뢰도: 80%핀의 출처와 참고 자료가 날짜를 얼마나 뒷받침하는지.출처를 포함한 자료 6건이 핀의 시작·종료 시각을 얼마나 강하게 뒷받침하는지에 대한 가중 평균. 자료는 최신 자료보다 180일 오래될 때마다 가중치가 절반이 됩니다신뢰도 75% 이상 핀 모두 보기
첫 번째 항목은 항상 핀의 출처입니다. 전체 신뢰도는 각 자료가 위의 시작·종료 시각을 얼마나 확실히 뒷받침하는지에 대한 가중 평균이며, 자료는 최신 자료보다 180일 오래될 때마다 가중치가 절반이 됩니다.
- [1]90%blog.google/technology/developers/gemma-3blog.google· 게시 2026년 10월 12일· 시작 2025년 3월 12일 ✓· 점수의 30%
Google의 게시글 'Introducing Gemma 3: The most capable model you can run on a single GPU or TPU'와 개발자 블로그 가이드는 모두 2025년 3월 12일자이며, Gemma 3를 같은 날 이용할 수 있다고 밝혔다.
- [2]80%Google: Gemma 3 4B - OpenRouteropenrouter.ai· 추가 2026년 10월 12일· 점수의 30%
Router listing of the 4B instruct model: 131,072-token context, text and image input, $0.05 per 1 million input tokens and $0.10 per 1 million output tokens.[1]
- [3]70%Gemma (language model) - Wikipediaen.wikipedia.org· 추가 2026년 10월 12일· 점수의 30%
Dates the family: Gemma February 2024, Gemma 2 on 27 June 2024, Gemma 3 on 12 March 2025, Gemma 4 on 2 April 2026; 128K context for every size except the 32K 1B.[1]
- [4]90%Gemma 3 Technical Report - arXivarxiv.org· 게재 2025년 3월 25일· 점수의 3%
The technical report: higher local-to-global attention ratio to cut KV-cache memory, distillation, and the claim that Gemma3-4B-IT is competitive with Gemma2-27B-IT; Table 6 holds the instruction-tuned benchmark numbers.[1]
- [5]90%Introducing Gemma 3: The Developer Guide - Google Developers Blogdevelopers.googleblog.com· 게재 2025년 3월 12일· 점수의 3%
Developer guide: four sizes each as pre-trained and instruction-tuned, 128k context, 140+ languages, 2T/4T/12T/14T training tokens, SigLIP vision encoder, distillation plus RLHF, RLMF and RLEF post-training, LMArena 1338 for the 27B.[1]
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