IT 之家 12 月 20 日消息，谷歌于 12 月 18 日发布公告，宣布推出 FunctionGemma，是基于 Gemma 3 270M 微调的专用模型，目的是将强大的函数调用（Function Calling）能力引入手机等边缘设备。

谷歌表示，随着行业从单纯的对话式接口转向主动式智能体（Agent），开发者对模型本地执行任务的需求日益迫切。

FunctionGemma 正是为此而生，它不仅继承了 Gemma 系列的轻量化优势，更通过专项微调，让边缘设备（如智能手机和嵌入式系统）无需依赖云端算力，能够精准理解用户指令并调用相应功能。

与通用大模型不同，FunctionGemma 专为 " 定制化 " 设计。它既能与人类自然对话，也能生成结构化的函数调用代码来指挥计算机。

在 Google 进行的 " 移动操作 "（Mobile Actions）测试中，该模型展现了惊人的可塑性：未经微调的基础版本准确率为 58%，而经过针对性微调后，其执行复杂指令（如 " 明天约午饭并添加到日历 "、" 帮我把昨天拍的美食发给老妈 "）的准确率跃升至 85%。

为了在算力和电池受限的边缘设备上流畅运行，FunctionGemma 采用了极致的轻量化设计。它利用 Gemma 的 256k 词表高效处理 JSON 数据和多语言输入，大幅降低了延迟。

该模型目前已适配 NVIDIA Jetson Nano 等开发板及主流移动设备，甚至能作为 " 交通指挥官 "，处理简单任务并将复杂逻辑路由至更大的 Gemma 3 27B 模型。

为了降低开发门槛，谷歌为 FunctionGemma 构建了广泛的生态支持。开发者现在即可通过 Hugging Face、Kaggle 下载模型，并利用 Unsloth、Keras 或 NVIDIA NeMo 进行微调。

在部署方面，该模型全面支持 LiteRT-LM、vLLM、Llama.cpp 和 Ollama 等工具。谷歌还同步发布了 TinyGarden 游戏演示和 " 移动操作 " 微调指南，展示了如何用自然语言控制虚拟农场或手机系统设置，帮助开发者快速构建属于自己的私有化、低延迟端侧智能体。IT 之家附上演示视频如下：

无论是 " 为明天的午餐创建一个日历事件 "、" 将 John 添加到我的联系人 " 还是 " 打开手电筒 "，该模型都能解析自然语言并识别正确的操作系统工具来执行命令。

在这个互动小游戏中，玩家使用语音指令来管理一块虚拟土地。例如，你可以说 " 在最上面一排种向日葵并浇水 "，模型会将指令分解为具体的应用程序功能，例如针对特定网格坐标的 " 种植作物 " 或 " 浇水作物 "。

使用自然语言解决有趣的物理模拟谜题，款游戏完全在用户浏览器中本地运行，由 FunctionGemma 和 Transformers.js 提供支持。