發布日期：2025 年 10 月 21 日
內建 AI 功能由基礎模型和專家模型提供技術支援，可為使用者和開發人員帶來流暢體驗。使用內建 AI API 時，系統會在背景自動管理模型。本文說明 Chrome 如何處理 AI 模型下載、更新和清除作業。
初始模型下載
使用者下載或更新 Chrome 時，系統會視需求下載模型，確保 Chrome 下載適合使用者硬體的模型。首次呼叫任何內建 AI API 的 *.create() 函式 (例如 Summarizer.create())，就會觸發初始模型下載作業。發生這種情況時，Chrome 會執行一系列檢查，判斷最佳做法。首先，Chrome 會執行代表性的著色器，估算裝置的 GPU 效能。根據這些結果，系統會決定：
- 下載功能更強大的 Gemini Nano 變體版本 (例如 40 億個參數)。
- 下載更小巧高效的 Gemini Nano 變體 (例如 2B 參數)。
- 如果裝置符合其他靜態需求，請改用以 CPU 為基礎的推論。如果裝置不符合硬體需求，系統就不會下載模型。
下載程序具有高韌性：
- 如果網路連線中斷，系統會在連線恢復後，從中斷的地方繼續下載。
- 如果關閉觸發下載的分頁，下載作業會在背景繼續進行。
- 如果關閉瀏覽器，只要在 30 天內重新開啟，下載作業就會繼續。
有時呼叫 availability() 會觸發模型下載作業。如果通話是在新的使用者設定檔啟動後不久進行，且詐騙偵測功能 (由 Gemini Nano 提供支援) 處於啟用狀態，就會發生這種情況。
下載 LoRA 權重
部分 API (例如 Proofreader API) 會使用套用至基礎模型的低階適應 (LoRA) 權重，以專門執行特定功能。如果 API 依附於 LoRA，系統會連同基礎模型一併下載 LoRA 權重。系統不會主動下載其他 API 的 LoRA 權重。
自動更新模型
我們會定期發布 Gemini Nano 模型更新。Chrome 會在瀏覽器啟動時檢查這些更新。此外，Chrome 每天都會檢查 LoRA 權重等補充資源的更新。雖然無法透過 JavaScript 以程式輔助方式查詢模型版本，但可以手動檢查 chrome://on-device-internals 上安裝的版本。更新程序不會中斷服務，而且設計上相當順暢：
- Chrome 會繼續使用目前模型運作，同時在背景下載新版本。
- 下載更新模型後，系統會熱交換模型，也就是不會停機就切換模型。所有新的 AI API 呼叫都會立即使用新模型。注意：如果提示在切換的當下執行，可能會失敗。
- 每次更新都會下載完整的新模型，而非部分下載。這是因為不同版本之間的模型權重可能差異很大，而計算及套用這類大型檔案的差異可能很慢。
更新須符合與初始下載相同的規定。不過，如果已安裝模型，系統會略過初始磁碟空間檢查。LoRA 權重也可以更新。您可以將新版 LoRA 權重套用至現有基礎模型。不過，新版基礎模型一律需要一組新的 LoRA 權重。
刪除模型
Chrome 會主動管理磁碟空間，確保使用者不會用盡空間。如果裝置的可用磁碟空間低於特定門檻，系統就會自動刪除 Gemini Nano 模型。此外，如果企業政策停用這項功能，或是使用者在 30 天內未符合其他資格條件，系統也會清除模型。資格條件可能包括 API 用量和裝置功能。清除程序具有下列特性：
- 你隨時可以刪除模型，即使是在工作階段中途也沒問題，系統不會考量正在執行的提示。也就是說，工作階段開始時可用的 API 可能會突然無法使用。
- 模型清除後不會自動重新下載。應用程式必須呼叫
*.create()函式，才能觸發新的下載作業。 - 基礎模型遭到清除後，相關的 LoRA 權重也會在 30 天的寬限期過後遭到清除。
您在模型管理中的角色
充分瞭解內建 AI 模型的生命週期，是打造優質使用者體驗的關鍵。您不只要下載模型一次，還需要注意模型可能會因磁碟空間不足而突然消失，或在推出新版本時更新模型。瀏覽器會處理這一切。
請按照模型下載最佳做法操作，確保使用者在初始下載、重新下載和更新時，都能享有良好的體驗。