又一个新里程碑！

就在今天，谷歌 DeepMind 官宣 Gemma 开源全家桶的最新战绩——

累计下载，首破十亿大关。

2024 年 2 月首次上线，从 0 到 10 亿，用了整整两年半的时间。

如今，全球开发者基于 Gemma，爆改出 10 万个衍生变体，入轨 NASA 卫星、接入 1 亿人手机 .......

属于 Gemmaverse 的生态大爆发，真的来了！

AI 找出抗癌通路

4000 种药虚拟试杀

如今，AI 正式向癌症发起了总攻！

在 Gemma 的众多案例中，真正令人震撼的是，AI 开始深度参与探索癌症治疗的新机制。

就在昨天，全球 mRNA 巨头 Moderna 与默沙东用 AI 治疗癌症，轰动全球。

实际上，早在今年 1 月，谷歌便带着 Gemma 悄悄入局。

谷歌 DeepMind、谷歌 Research 和耶鲁大学团队，基于 Gemma 开发了一个 27B 参数模型：

Cell2Sentence-Scale 27B，简称 C2S-Scale。

论文地址：https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.04.14.648850v4

C2S-Scale 只做了一件事：把一个细胞写成一句话。

一直以来，癌症免疫治疗有个卡了很多年的坎，叫冷肿瘤。

通俗讲，免疫系统抓坏细胞，靠的是细胞主动举牌子——

把自己内部的蛋白碎片挂到表面，等于告诉免疫细胞：我这儿不对劲，来查我。

这个动作的学名叫抗原呈递，挂牌子用的那个架子叫 MHC-I。

冷肿瘤的问题就是：它不举牌。

免疫细胞从旁边走过去，什么都看不见。再好的免疫治疗药，也打不到一个隐形的靶子。

干扰素，就是免疫系统的警报信号。但它在真实的肿瘤里，水平通常很低，几乎等同于不存在。

于是，研究团队给 C2S-Scale 出了一道题：

找一种药，它自己不负责拉警报，但只要环境里有一点微弱的警报声，能把这个声音放大到足以让细胞举牌。

这个只在特定条件下起效的要求，是整个实验最难的地方。

把细胞，变成一句话

C2S-Scale 最聪明的地方在于，它做了一个很朴素的转换。

单细胞测序的数据本来是一大坨高维向量，人看不懂，语言模型更看不懂。

它的具体的做法是，把基因名按活跃程度从高到低排成一串，最活跃的排最前面，串成一串。

一个细胞，变成了一句由基因名组成的句子。

这么一转，不用改 Gemma 任何架构，就能直接读细胞了。

而且它还能顺带把论文摘要、细胞元数据这些纯文字的东西一起吃进去，第一次在同一个模型里被同一套机制处理。

接下来，是论文最核心的设计——双上下文虚拟筛选（dual-context virtual screen）。

让 C2S-Scale 同时在两个平行世界里做同一场实验。

世界 A（免疫上下文阳性）：真实患者的原发肿瘤样本，环境里有微弱的干扰素信号。

世界 B（免疫上下文中性）：培养的细胞系数据，完全没有干扰素活动。

然后把 4000 多种药物，一个一个丢进这两个世界里跑一遍。

要找的目标很刁钻：只在 A 里起效、在 B 里毫无动静的药。

C2S-Scale 命中的候选药物中，只有 10%-30% 在过往文献里被提到过。

剩下七成以上，跟这个筛选目标毫无已知关联。

而最终被挑出来的那个，是 silmitasertib（代号 CX-4945），一种 CK2 激酶抑制剂。

模型给它打的标签叫 context split ——上下文劈叉：在世界 A 里效果强烈，在世界 B 里几乎为零。

论文中，团队称 C2S-Scale 真正提出了一个新的、可以被证伪的假设。

活细胞实验，成功验证

假设归假设，真伪要靠活细胞实验验证。

团队采用了人源神经内分泌细胞模型，关键在于，这些细胞模型在模型训练时从未出现过。

三组对照结果如下：单用 silmitasertib：抗原呈递没有变化；单用低剂量干扰素：有轻微提升。

只有当两个一起上：抗原呈递提升约 50%。

这是 AI 第一次，提出全新的机理性治疗通路，并在活细胞中得到验证。

谷歌 Gemma，十亿里程碑

开源 AI，10 亿次下载，还是 Llama 那个时代。

谷歌首次发布 Gemma 时，首批模型只有 2B、7B 两个尺寸。

它和 Gemini 师出同门，但路线完全不同：旗舰 Gemini 主打前沿模型能力，Gemma 则被设计成更轻、更容易本地部署的开放模型。

开发者能够直接拿到权重，在自己的电脑、手机和边缘设备上运行。

自 2024 年之后，Gemma 的增长速度越来越离谱。

2025 年 3 月，Gemma 发布一周年时，下载量刚刚突破 1 亿；到 2025 年 12 月，这个数字已经超过 3 亿。2026 年 4 月 Gemma 4 发布时，累计下载量超过 4 亿；

到了今年第二季度，已超 9 亿下载。

现在，又一个月左右过去，数字正式冲过 10 亿。与此同时，一个庞大的 Gemma 生态诞生了。

除了入局癌症，谷歌 Gemma 还被送上了太空，向地球发送了第一条信息，地球人，你好！

这是历史上第一次，有大模型在太空里的高性能 GPU 上跑起来。

不仅如此，Gemma 还钻入海里，破译了海豚的声音。

这款模型名叫，DolphinGemma。

它直接接收海豚声音，寻找其中重复出现的模式和序列，并尝试预测：下一声海豚叫声会是什么。

Gemma 宇宙，大爆发

今天，在宣布 10 亿下载的同时，谷歌还正式上线了一个新的官方 GitHub 库。

Awesome Gemma，相当于 Gemmaverse 的官方目录。

GitHub 传送门：https://github.com/google-gemma/awesome-gemma

这里集中收录了 AI 社区微调模型、教程、开发者工具，以及各种 Gemma 应用。

过去两年的大模型战争，很容易被理解成一场谁的模型最聪明的比赛。

但 Gemma 的 10 亿下载，展示了另一个维度：

AI 更具颠覆性的路径，是悄无声息地融入每一台硬件。