Google在Chrome开发者版里集成了Gemini Nano，支持离线使用内置AI模型进行简单的任务，即使在断网情况下依然可

Google在Chrome开发者版里集成了Gemini Nano，支持离线使用内置AI模型进行简单的任务，即使在断网情况下依然可以正常使用。on-device AI不仅保证了数据安全，响应速度也非常快。 体验流程 1.安装Chrome开发者版本：https:// 并登录账号 2.在Chrome开发者版访问"chrome://flags/#prompt-api-for-gemini-nano"并设置为"Enabled" 3.访问"chrome://flags/#optimization-guide-on-device-model"并设置为"Enabled BypassPerfRequirement" 4.访问"chrome://components"，搜索"Optimization Guide On Device Model"组件，检查更新并确保是最新版本 5.完成以上步骤后即可在console里调用window.ai，或访问我做的网页https:// 进行体验 对Chrome built-in AI做了些优化： 1.用对话的形式和Chrome内置AI交互 2.支持本地缓存历史生成纪录 3.支持实时对话模式，AI响应时间在200-300毫秒 4.支持离线使用，不会存储任何数据（项目已开源）

Google Chrome浏览器将内置本地运行的AI助手Gemini Nano

Google Chrome浏览器将内置本地运行的AI助手Gemini Nano Gemini Nano是Google去年引入Pixel 8 Pro和Pixel 8手机的轻量级大型语言模型。为了将其带入Chrome浏览器，Google对模型进行了优化调整，并确保浏览器能够快速加载该AI模型。得益于这项新功能，用户将能在Chrome浏览器中直接生成产品评论、社交媒体帖子等内容。这与微软在Edge浏览器中集成Copilot AI助手的做法类似，不过不同的是Copilot需要连接云端服务器，而Gemini Nano则是在本地运行。此外，Google还透露，Gemini AI将会集成到Chrome DevTools开发工具中，为开发者提供错误信息解释和编码问题修复建议等功能。我们期待在Chrome 126版本中亲自体验这项新功能，感受Gemini AI助手的魅力。 ... PC版： 手机版：

ℹ3 种方式抢先体验 Chrome 内建的免费 Gemini Nano AI，没连上网也能用#

ℹ3 种方式抢先体验 Chrome 内建的免费 Gemini Nano AI，没连上网也能用# Google 已经确定会把 Gemini Nano AI 内置在 Chrome 浏览器，虽然目前稳定版还没有，但 Chrome Canar...

:最新的Chrome 已经内置大模型(Gemini Nano)了，官方推荐的用户是本地和远端大模型混合使用的方案。

: 最新的Chrome 已经内置大模型(Gemini Nano)了，官方推荐的用户是本地和远端大模型混合使用的方案。 使用 chrome 本地模型的好处： 1、本地处理敏感数据； 2、流畅的用户体验； 3、对 AI 的访问权限更高； 4、离线使用 AI。 可以用起来了：

谷歌在Chrome浏览器中内置AI模型可以本地对话 下面是开启方法

谷歌在Chrome浏览器中内置AI模型可以本地对话 下面是开启方法 目前此功能仅在 Chrome Canary 版中测试，下载的 Gemini Nano 模型体积约为 1.4GB 左右，解压后的模型大小为 1.74GB，成功启用模型后可以在 F12 控制台中运行。

谷歌发文解释为什么要在Chrome中内置本地AI模型：为开发者提供设备端应用

谷歌发文解释为什么要在Chrome中内置本地AI模型：为开发者提供设备端应用 谷歌目前已经尝试在 Chrome 浏览器中内置 AI 模型，该模型需要下载到本地后使用，模型版本为 Google Gemini Nano 版。这个模型并不是面向普通用户提供的，主要是给开发者使用，让开发者可以在网站或 PWA 应用里调用本地 AI 模型执行运算，而不需要调用某些云端模型。最重要的是经过谷歌的优化，Gemini Nano 版可以在本地使用硬件加速功能，无论是 GPU、NPU 甚至是 CPU 都可以用来运算。使用本地模型的好处有很多：本地处理敏感数据：设备端 AI 可以改进隐私保护，例如处理敏感数据时可以通过端到端加密为用户提供 AI 功能。流畅的用户体验：在某些情况下无需来回往返服务器即可获得近似实时的回答。对 AI 的访问权限更高：设备端可以承担一些处理负载，以换取对功能的更多访问权限，即如果使用云端 AI 用户可能需要额外付费分摊开发者的 token 费用，如果仅在本地处理那么这些费用就可以省了。离线使用 AI：显然设备端的本地 AI 是可以在离线状态下使用的，这意味着某些 PWA 类应用在离线情况下也可以处理内容。亦或者采用混合架构：对于简单的任务使用本地 AI 处理是可以的，但如果需要进行复杂的任务开发者应当考虑使用服务端实现，也就是继续调用云端 AI。第二种是保持 AI 功能的弹性，当网络连接顺畅的情况下开发者可以调用云端 AI，如果网络不畅或者离线则可以回退到本地 AI 处理。第三种是安全回退：采用内置 AI 的浏览器需要一定的时间，而且某些型号或某些太旧的设备可能无法使用本地 AI，这种情况下开发者可以继续调用云端 AI。Chrome 内置 AI 为所有开发者提供通用模型：现阶段开发者通过浏览器运行 AI 要么直接调用云端 AI 要么需要下载本地模型，而不同的开发者和不同的网站采用的 AI 模型不同，用户可能需要下载一大堆模型。Chrome 内置 AI 模型为所有开发者提供通用模型，这些模型一次下载即可使用，在用户已经下载过模型的情况下，调用模型的 PWA 应用可以做到开箱即用。这种方式应该可以大幅度提高 PWA 应用对 AI 功能的采用率，提高用户体验的同时也可以减少开发者很多繁杂的工作。 ... PC版： 手机版：