2026-02-14

FunctionGemma-270M：Google 发布的极致轻量级函数调用模型

本文深入解析 Google DeepMind 发布的 FunctionGemma-270M-IT 超轻量级模型，探讨其专为函数调用任务设计的技术架构、核心特性、性能基准以及在边缘计算和移动设备上的实际应用场景。

前言

在人工智能模型向超大参数规模不断演进的趋势下，Google DeepMind 推出了一个”反其道而行之”的作品 —— FunctionGemma-270M-IT。这是一个仅 270M 参数的超轻量级模型，专为函数调用（Function Calling）任务设计。它证明了小型模型在特定任务上，经过针对性优化后，也能展现出令人惊讶的性能表现。

本文将深入解析 FunctionGemma-270M-IT 的技术架构、核心特性、性能基准以及实际应用场景。

什么是 FunctionGemma-270M-IT？

核心定位

FunctionGemma-270M-IT 是 Google 推出的轻量级函数调用模型，基于 Gemma 3 270M 架构构建。与通用对话模型不同，它专注于将自然语言指令转换为结构化的函数调用，是构建智能 Agent 和自动化工作流的理想基础模型。

模型规格

属性	规格
参数量	270M (2.7 亿)
上下文长度	32K tokens
训练数据	6T tokens
知识截止	2024年8月
基础架构	Gemma 3 270M
模型大小（INT8）	288 MB
峰值内存占用	549 MB

设计理念

FunctionGemma 的核心设计理念是：

“小而精”的专用模型：不是通用对话模型，而是专注于函数调用的专用工具
资源高效：可在笔记本电脑、桌面设备甚至移动设备上部署
可微调增强：作为基础模型，需要针对特定任务进一步微调以达到最佳性能
离线能力：支持完全本地部署，无需服务器连接

技术架构

模型架构

FunctionGemma 基于 Gemma 3 架构，但针对函数调用任务进行了专门优化：

相同的 Transformer 架构：采用 Gemma 3 的核心架构设计
不同的 Chat 格式：使用专为函数调用设计的对话格式
训练技术：采用与 Gemini 模型相同的研究和技术

训练数据集

模型使用了 6T tokens 的高质量训练数据，主要包含：

公开工具定义：网络上常见的 API 定义
工具使用交互数据：
- 提示词
- 函数调用
- 函数响应
- 模型自然语言总结
- 澄清请求（当提示词模糊或不完整时）

数据清洗与安全

训练数据经过了严格的数据清洗和安全过滤：

CSAM 过滤：多层儿童保护内容过滤
敏感数据过滤：去除个人身份信息（PII）
内容质量过滤：基于内容质量和安全性的多维度过滤
符合 Google 负责任 AI 政策

性能基准

函数调用能力评估（BFCL 基准）

测试场景	0-shot 性能
BFCL Simple	61.6%
BFCL Multiple	63.5%
BFCL Parallel	39.0%
BFCL Parallel Multiple	29.5%
BFCL Live Simple	36.2%
BFCL Live Multiple	25.7%
BFCL Live Parallel	22.9%
BFCL Live Parallel Multiple	20.8%
BFCL Relevance	61.1%
BFCL Irrelevance	73.7%

微调后的性能提升

在 Mobile Actions 数据集上进行微调后，模型性能显著提升：

模型版本	准确率
基础 FunctionGemma 模型	58%
Mobile Actions 微调版本	85%

提升幅度：+27 个百分点（46.5% 提升）

这证明了小型模型通过针对性微调，可以在特定任务上达到专业级性能。

实际应用场景

1. Tiny Garden：语音控制游戏

在 Google AI Edge Gallery 应用中展示了一个有趣的用例：

功能：模型驱动一个语音控制的交互式游戏
任务：管理虚拟土地，分解自然语言指令如：
- “在顶行种植向日葵”
- “给第 1 和第 2 块土地浇水”
函数调用：转换为应用特定函数：
- plant_seed
- water_plots
- 坐标目标

优势：

无需服务器连接
完全离线运行
实时响应

2. Mobile Actions：移动设备智能助手

这是更实用的企业级应用场景：

功能：

将用户输入转换为 Android OS 系统工具调用
示例指令：
- “创建一个午餐日历事件”
- “打开手电筒”

资源：

价值：

作为离线、私人的个人设备助手
保护用户隐私（数据不离开设备）
降低延迟（本地处理）

端侧性能表现

测试环境

设备：Samsung S25 Ultra
Backend：CPU using LiteRT XNNPACK delegate
线程数：4 threads
量化方案：dynamic_int8
上下文：512 prefill tokens + 32 decode tokens

Mobile Actions 性能

指标	数值
Prefill 速度	1718 tokens/s
Decode 速度	125.9 tokens/s
Time-to-First-Token	0.3 秒
模型大小	288 MB
峰值内存	551 MB

Tiny Garden 性能

指标	数值
Prefill 速度	1743 tokens/s
Decode 速度	125.7 tokens/s
Time-to-First-Token	0.3 秒
模型大小	288 MB
峰值内存	549 MB

结论：在主流移动设备上，FunctionGemma-270M 能够以 >100 tokens/s 的速度运行，且内存占用小于 600 MB，完全可以作为移动应用的一部分集成。

快速开始

安装依赖

1	pip install torch transformers

基础使用示例

from transformers import AutoProcessor, AutoModelForCausalLM

# 加载模型和处理器
processor = AutoProcessor.from_pretrained("google/functiongemma-270m-it", device_map="auto")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("google/functiongemma-270m-it", dtype="auto", device_map="auto")

# 定义函数模式（JSON Schema）
weather_function_schema = {
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "get_current_temperature",
        "description": "Gets current temperature for a given location.",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "location": {
                    "type": "string",
                    "description": "The city name, e.g. San Francisco",
                },
            },
            "required": ["location"],
        },
    }
}

# 构建消息
message = [
    # 必须的系统提示词：激活函数调用逻辑
    {
        "role": "developer",
        "content": "You are a model that can do function calling with following functions"
    },
    {
        "role": "user",
        "content": "What's the temperature in London?"
    }
]

# 生成输入
inputs = processor.apply_chat_template(
    message,
    tools=[weather_function_schema],
    add_generation_prompt=True,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt"
)

# 生成输出
out = model.generate(**inputs.to(model.device), pad_token_id=processor.eos_token_id, max_new_tokens=128)
output = processor.decode(out[0][len(inputs["input_ids"][0]):], skip_special_tokens=True)

print(output)
# 输出: <start_function_call>call:get_current_temperature{location:<escape>London<escape>}<end_function_call>

关键提示词

重要：必须包含 developer 角色的系统提示词，否则模型不会激活函数调用逻辑：

{
    "role": "developer",
    "content": "You are a model that can do function calling with following functions"
}

模型局限性

设计限制

不是对话模型：FunctionGemma 不是为直接对话设计的，专注于函数调用任务
需要微调：作为基础模型，需要针对特定任务进行微调才能达到最佳性能
单轮性能优先：在单轮场景下性能最佳，多轮任务需要针对性微调

能力限制

训练数据偏见：训练数据的质量和多样性会限制模型能力
任务复杂度：开放性或高度复杂的任务可能表现不佳
语言细微差别：可能难以理解讽刺、隐喻等语言细微差别
事实准确性：基于训练数据生成，可能出现错误或过时信息
常识推理：依赖统计模式，可能缺乏某些常识推理能力

训练与部署

训练硬件

TPU v4p、v5p、v5e：Google 定制的张量处理单元
优势：
- 高性能：专为大规模矩阵运算设计
- 大内存：高带宽内存支持大模型和批次大小
- 可扩展性：TPU Pods 提供分布式训练能力
- 成本效益：相比 CPU 更具成本效益

训练软件

JAX：支持最新硬件的高效训练框架
ML Pathways：Google 的下一代 AI 架构

部署建议

适合环境：

笔记本电脑和桌面设备
自建云基础设施
移动设备（通过量化）
边缘计算设备

量化方案：

推荐使用 dynamic_int8 量化
可显著降低内存占用和推理延迟

安全与伦理

评估方法

结构化评估：针对相关内容政策
内部红队测试：多团队、多目标的人类评估
测试类别：
- 儿童安全
- 内容安全（骚扰、暴力、仇恨言论）
- 代表性伤害（偏见、刻板印象）

评估结果

在所有安全测试类别中，相比之前的 Gemma 模型，FunctionGemma-270M-IT 均有显著改进：

儿童安全：大幅改善
内容安全：大幅改善
代表性伤害：大幅改善
无根据推理：显著改进

局限性：评估仅包含英文提示词。

负责任使用建议

持续监控：使用评估指标和人工审查
去偏技术：在训练、微调和部署过程中探索去偏方法
内容安全机制：实施适当的内容安全措施
隐私保护：使用隐私保护技术，遵守隐私法规
用户教育：提供教育资源，建立滥用报告机制

总结

FunctionGemma-270M-IT 代表了 AI 模型发展的另一种思路：不追求规模，而是追求效率和专精。

核心优势

极致轻量：仅 270M 参数，288MB 模型文件
端侧友好：可在移动设备和笔记本电脑上高效运行
函数调用专家：专门针对函数调用任务优化
可微调增强：作为基础模型，可根据特定需求微调
隐私保护：支持完全离线部署，保护用户隐私

适用场景

✅ 移动应用（Mobile Actions）
✅ 游戏 Agent（Tiny Garden）
✅ 边缘计算设备
✅ 离线智能助手
✅ 自动化工作流
✅ 嵌入式系统

不适用场景

❌ 通用对话（请使用 Gemma 或其他对话模型）
❌ 复杂推理（需要更大的模型）
❌ 多语言场景（仅针对英文优化）

资源链接

官方文档：FunctionGemma on AI Google
模型卡：Hugging Face
Kaggle：FunctionGemma on Kaggle
Vertex AI：Vertex Model Garden
微调教程：GitHub
使用条款：Gemma Terms
负责任 AI：Responsible Generative AI Toolkit

FunctionGemma-270M-IT 展示了小型模型通过专业化和针对性优化，也能在特定任务上达到卓越表现。对于需要端侧部署、隐私保护或资源受限的场景，它提供了一个极具吸引力的解决方案。