Gemma 2 9B Gemma 2 9B 通用API
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更新時間：2025.04.15
價格 集成

API在線試用與對比

Gemma 2 9B 是由 Google DeepMind 提供的推理模型，基于 Gemma 2 架構，擁有約 9 億個參數。?該模型在多個自然語言處理任務中表現出色，特別是在中文和英文混合場景下，經過精細調優后，顯著提升了邏輯推理、編程、數學及寫作能力。

優質渠道：

試用的同時，橫向對比各API的核心指標，以可視化數據輔助技術選型，確保評估客觀高效。 查看API對比報表 做出明智的決策，數據包括： API性能、 定價、 功能及特性、 企業狀況、 網絡/站點流量、 客服支持、 API試用與評價

Gemma 2 9B驗證工具

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async function aiGemma29b() {
    
    
    let url = 'https://openapi.explinks.com/您的username/v1/ai_gemma_2_9b';
    
    const options = {
        method: 'POST',
        headers: {
            'Content-Type': 'application/json',
            'x-mce-signature': 'AppCode/您的Apikey'
        },
        body: {"prompt":""}
    };
    
    try {
        const response = await fetch(url, options);
        const data = await response.json();
        
        console.log('狀態碼:', response.status);
        console.log('響應數據:', data);
        
        return data;
    } catch (error) {
        console.error('請求失敗:', error);
        throw error;
    }
}

// 使用示例
aiGemma29b()
    .then(result => console.log('成功:', result))
    .catch(error => console.error('錯誤:', error));

更快的集成到AI及應用

無論個人還是企業，都能夠快速的將API集成到你的應用場景，在多個渠道之間輕松切換。

API特性

多個API渠道路由
統一API key調用
標準化接口設計
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產品介紹
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什么是Gemma 2 9B?

Gemma 2 9B 是由 Google DeepMind 推出的輕量級高性能開源語言模型，是 Gemma 系列中的第二代升級版本，擁有約 90 億參數，專為邊緣部署與高效推理場景設計。Gemma 2 在延續前代輕量、快推理的優勢基礎上，在生成質量、推理能力和指令跟隨方面進行了深度優化。

它融合了 Google 在模型對齊、安全控制、多語種支持等方面的研究成果，能夠在低資源條件下保持高質量輸出，廣泛適用于本地部署、智能終端、API云調用等多種環境。

Gemma 2 9B有哪些核心功能？

Gemma 2 9B的技術原理是什么？

 

  • 9B 參數規模設計
    平衡性能與效率，適合運行在中等計算資源上，推理快速，調用成本低。

  • 強化指令對齊機制
    通過 RLHF（強化學習人類反饋）對齊策略優化模型輸出行為，減少幻覺、偏差輸出。

  • 輕量高效 Transformer 架構
    采用優化后的 Transformer 架構，支持快速生成和低延遲響應。

  • 安全輸出策略
    集成了 Google DeepMind 的安全性研究成果，有效避免輸出敏感或不當內容。

 

在哪些場景會用到Gemma 2 9B？

?? 極致性能與低延遲

9B 設計兼顧精度與響應速度，適合實時應用，響應迅速、資源友好。

?? 強指令理解力

對輸入任務的理解精準，尤其適用于工具類應用與智能對話需求。

?? 生成質量穩定

具備較強的語言組織能力，文本生成結構清晰、內容自然。

?? 可本地部署、也可API接入

支持模型本地部署，適合隱私敏感場景；也可通過API快速調用，降低集成成本。

?? 安全性好，適合企業級場景

輸出控制良好，幻覺率較低，適合嵌入面向用戶的業務系統。

API接口列表
AI文本生成
AI文本生成
1.1 簡要描述
AI文本生成API是一種基于人工智能的大模型接口，能夠根據用戶輸入的提示詞生成高質量的文本內容。
1.2 請求URL
/chat
1.3 請求方式
post
1.4 入參
參數名 參數類型 默認值 是否必傳 描述
prompt string 是 提示詞
1.5 出參
參數名 參數類型 默認值 描述
choices array
1.6 錯誤碼
錯誤碼 錯誤信息 描述
1.7 示例 
請求參數{
    "prompt": ""
}

返回參數
{
    "choices": ""
}

錯誤碼
{}