TranslateGemma ist eine neue Reihe offener Übersetzungsmodelle, die auf Gemma 3 basieren und in den Größen 4B, 12B und 27B Parameter angeboten werden. Sie markiert einen bedeutenden Fortschritt im Bereich offener Übersetzungsmodelle und ermöglicht präzise Kommunikation über 55 Sprachen, unabhängig von Gerät oder Standort. Durch die Verdichtung des Wissens fortschrittlicher Großmodelle in kompakte, leistungsstarke Open-Source-Modelle wurde eine hohe Effizienz erreicht, ohne Kompromisse bei der Qualität einzugehen. Besonders bemerkenswert ist die Leistungsfähigkeit des 12B-Modells: Es übertrifft die Leistung des größeren Gemma 3 27B-Modells bei der WMT24++-Benchmarks, gemessen mit MetricX. Dies bedeutet, dass Entwickler mit weniger als der Hälfte der Parameter hochwertige Übersetzungen erzielen können – mit höherer Durchsatzleistung und geringerer Latenz. Der 4B-Modell erreicht dabei die Leistung eines größeren 12B-Baselines und eignet sich ideal für mobile Anwendungen. TranslateGemma wurde auf dem WMT24++-Datensatz getestet, der 55 Sprachen aus verschiedenen Sprachfamilien umfasst, darunter Hoch-, Mittel- und Niedrigressourcensprachen. In allen Sprachpaaren zeigte das Modell eine signifikante Reduktion des Fehlergrades im Vergleich zum Basis-Gemma-Modell. Die Entwicklung basiert auf einem zweistufigen Feinjustierungsprozess: Zunächst erfolgte eine überwachte Feinjustierung (SFT) mit einer Vielzahl an Paralleltexten, darunter menschlich übersetzte Inhalte und hochwertige synthetische Übersetzungen aus den fortschrittlichen Gemini-Modellen. Anschließend wurde ein innovativer Reinforcement-Learning-Ansatz eingesetzt, der mit einem Ensemble von Belohnungsmodellen – darunter MetricX-QE und AutoMQM – die Übersetzungen auf Klarheit, Natürlichkeit und Kontextgenauigkeit hin optimierte. Die Sprachabdeckung ist außergewöhnlich umfassend: Neben den wichtigsten Sprachen wie Spanisch, Französisch, Chinesisch und Hindi wurden fast 500 zusätzliche Sprachpaare trainiert. Obwohl die Evaluation für diese Erweiterung noch nicht abgeschlossen ist, wurde die vollständige Liste im technischen Bericht veröffentlicht, um die Forschungsgemeinschaft zu ermutigen, die Modelle weiter zu optimieren, insbesondere für Niedrigressourcensprachen. Zudem behalten die TranslateGemma-Modelle die starken multimodalen Fähigkeiten von Gemma 3 bei. Tests auf dem Vistra-Benchmark zeigen, dass auch die Übersetzung von Texten in Bildern verbessert wird – selbst ohne spezifische multimodale Feinjustierung. TranslateGemma ist für verschiedene Einsatzszenarien konzipiert: von Edge-Geräten bis hin zu Cloud-Umgebungen. Die drei Größenvarianten ermöglichen flexible, effiziente Bereitstellung. Entwickler können die Modelle direkt nutzen, um Sprachbarrieren zu überwinden und kulturellen Austausch zu fördern. Industrieexperten loben die Innovation als Meilenstein für offene KI-Übersetzung. Die Kombination aus hoher Genauigkeit, geringem Ressourcenverbrauch und breiter Sprachabdeckung macht TranslateGemma zu einem zentralen Werkzeug für Forschung und Anwendung. Die Open-Source-Verfügbarkeit stärkt die kollektive Weiterentwicklung der KI-Übersetzungslandschaft. Gemma 3 und seine Ableitungen wie TranslateGemma sind Teil des umfassenden KI-Ökosystems von Google, das auf Transparenz, Zugänglichkeit und Leistungsfähigkeit setzt.