新智元报道
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。
参考资料：
https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/gemma-one-billion-downloads/
https://github.com/google-gemma/awesome-gemma
编辑：桃子
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