来自 Huhu 同学的帖子：https://meta.appinn.net/t/topic/84954

谷歌Chrome在未征得同意的情况下，悄悄地在你的设备上安装了一个 4GB 的人工智能模型

Gemini Nano 模型文件说明

核心文件

• • 文件名：weights.bin
• • 大小：约 4 GB
• • 类型：Gemini Nano 模型权重（谷歌专为本地运行设计的小型大语言模型）。

存储路径
该文件位于 Chrome 用户数据目录的 OptGuideOnDeviceModel 文件夹中：

• • Windows: %LOCALAPPDATA%\Google\Chrome\User Data\OptGuideOnDeviceModel
• • macOS: ~/Library/Application Support/Google/Chrome/OptGuideOnDeviceModel

相关辅助文件
同级目录下还包含以下支持组件：

• • 缓存文件：adapter_cache.bin、encoder_cache.bin
• • 配置文件：on_device_model_execution_config.pb（模型执行配置）
• • 元数据：_metadata/verified_contents.json
• • 其他：文本安全过滤及提示词路由（Prompt Routing）相关模型文件。

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C 盘空间告急……—

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青小蛙的想法是…既然已经强塞了，那么为什么是 Gemini Nano 而不是 Gemma 4 呢？

你看，我去找了性能对比图：

项目	Gemma 4 2B	Gemini Nano
参数规模	~2B	未公开（通常更小或高度压缩）
模型定位	通用小模型	端侧任务模型
MMLU（知识能力）	~60 左右	~45–55（估计区间）
GSM8K（数学推理）	~45–55	~20–35
HumanEval（代码）	~20–30	基本不可用
多轮对话	✔ 可用	✔ 但较弱
工具调用 / Agent	✔ 支持	❌ 很弱
上下文长度	较长（取决实现）	通常较短
延迟	中	低
功耗	略高	很低
运行环境	本地 / 浏览器 / PC	手机 / 系统内置

况且，Gemini Nano 是2023年12月发布的，Gemma 4 是2026年4月2号发布的。

在大模型一天一个样的时代，你都已经强塞了，何不塞一个更强的？

但终究，不经过用户同意搞这么大的模型在电脑里，还是不好的。

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原文：https://www.appinn.com/google-chrome-gemini-nano-4gb-ai-model-download/