Kan ik Gemma 2 27B lokaal draaien?

Ja — de gewichten zijn open en gehost op google/gemma-2-27b-it op Hugging Face. Met 27B parameters wil je ongeveer 24 GB VRAM voor comfortabel lokaal gebruik; tools als Ollama of LM Studio kunnen dit aan.

Wat kost Gemma 2 27B via API?

Google rekent $0,65 per miljoen tokens voor zowel input als output, wat aan de betaalbare kant is voor een model van deze grootte. Het contextvenster is 8.192 tokens.

Hoe verschilt Gemma 2 27B van Gemini-modellen?

Gemma 2 27B is gebouwd op hetzelfde onderzoek als Gemini maar is een open-weights release die je kunt downloaden en zelf hosten; Gemini-modellen zijn gesloten en alleen via API beschikbaar. Gemma 2 27B is ook aanzienlijk kleiner dan de toptiers van Gemini.

Gemma 2 27B

3159°

#llm #google #redeneren #samenvatten #onderzoek #lokaal

Draait op Graydient

Voer dit model uit

Aanbiedingen / Advertenties

Easy Creator (Prism) Web

Onbeperkt · vast bedrag

Het beste voor beginners. Krachtige workflows, lage leercurve.

PirateDiffusion Telegram

Onbeperkt · vast bedrag

Maak video's, afbeeldingen, aangepaste chatpersonages en meer.

Pro studio (SpyGlass) Web

Onbeperkt · vast bedrag

Blader door modellen, render en verfijn vanaf elke browser of telefoon.

Discord bot (Vector)

Onbeperkt · vast bedrag

Voeg Vector toe aan je server of sluit je aan bij de Vector Discord. Maak alles wat je wilt!

Unified Editor Web

Onbeperkt · vast bedrag

Editor voor afbeeldingen en video: render, bewerk, schaal op en meer op één pagina.

OpenRouter Terminal / API

Betaal per token

Chat met dit model in de browser of roep het aan vanuit je code met één API-sleutel.

Lokale apps Lokaal

Installatie vereist

Installeer lokale programma's als je computer krachtig genoeg is.

ModelDuel Web

Betaal per gebruik

Genereer dezelfde prompt op maximaal 50 checkpoint-/basismodellen tegelijk.

Huur een GPU in de cloud

Graydient Cloud GPU

Onbeperkt · vast bedrag

Vast bedrag, onbeperkt gebruik. Dit model installeer je met één klik.

RunPod Cloud GPU

Per minuut afgerekend

Huur een GPU per minuut en stel het model zelf in.

Gidsen voor dit model

Ollama vs LM Studio (2026): welke lokale AI-app gebruik je, en welke topmodellen draaien ze

Beste lokale LLM per gebruik (oktober 2026): het juiste open model voor elke klus

Hoeveel VRAM heb ik eigenlijk nodig voor lokale AI?

Wat is een GGUF-bestand? Uitleg over gekwantiseerde modellen (Q4, Q8, fp8, NF4)

Alle gidsen

Google | 8.192 token context | $0.65/M input, $0.65/M output. Gemma 2 27B van Google is een open model gebouwd op dezelfde onderzoek en technologie als de Gemini modellen. Gemma modellen zijn geschikt voor diverse tekstgeneratietaken, waaronder vraagbeantwoording, samenvatting en redeneren. Zie de lanceringsaankondiging voor meer details. Gebruik van Gemma is onderhevig aan Google's Gemma Gebruiksvoorwaarden.

Aantekeningen van de kapitein

Geschreven door Captain, de huisredacteur

Aantekeningen van 2026-10-13

Gemma 2 27B is Google's open-weights 27-miljard-parameters instructiemodel, gebouwd op dezelfde onderzoekslijn als Gemini. Het zit in een nuttig middengebied: groot genoeg om serieus te redeneren, samenvatten en vragen beantwoorden, klein genoeg om lokaal te draaien op hardware met voldoende VRAM. De gewichten zijn te downloaden en de API-prijs is bescheiden.

Bekend om

Open gewichten: download en draai het op je eigen hardware
Stevig algemeen redeneren en vragen beantwoorden voor zijn grootteklasse
Behoorlijke samenvatting over diverse tekstsoorten
Deelt architectonisch onderzoek met Google's Gemini-familie
Beschikbaar via Hugging Face op google/gemma-2-27b-it

Let op

Context van 8.192 tokens is kort volgens huidige maatstaven; lange documenten moeten worden opgesplitst.
Gebruik wordt geregeld door Google's Gemma Terms of Use, geen standaard open-source licentie.
Met 27B parameters vraagt lokaal gebruik om flink wat VRAM — reken op 24 GB of meer.

Het beste voor

Prompts om te proberen

Vat een complex argument samen

Lees de volgende passage en geef me een samenvatting in drie alinea's: eerst de kernclaim; daarna het belangrijkste bewijs; tenslotte het zwakste punt in het argument. Vertel me daarna in één zin of het argument standhoudt. Plak je tekst onder deze regel.

Redeneer door een beslissing

Ik moet beslissen of ik een kleine productie-app migreer van een enkele PostgreSQL-instantie naar een beheerde multi-region setup. De app heeft 50.000 maandelijkse actieve gebruikers, veel leesverkeer en een engineeringteam van twee personen. Loop de afwegingen met me door en geef een duidelijke aanbeveling met je redenering.

Beantwoord een gelaagde vraag

Leg uit waarom centrale banken de rente verhogen om inflatie te bestrijden, leg daarna de belangrijkste manier uit waarop dit kan mislukken, en vertel tenslotte welke indicator een econoom zou volgen om te zien of het werkt. Houd elk deel bij twee of drie zinnen.

Vergelijk met

Gemini 4 Argon
Alleen API-model
1,048,576 token context · $2.00/M invoer, $10.00/M uitvoer
Gemini 2.5 Pro Preview 06-05
Alleen API-model
1,048,576 token context · $1.25/M invoer, $10.00/M uitvoer
Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)
Alleen API-model
131,072 token context · $2.00/M invoer, $12.00/M uitvoer
Gemini 3.1 Flash Lite Preview
Alleen API-model
1,048,576 token context · $0.25/M invoer, $1.50/M uitvoer

Meer tekstmodellen van google

Veelgestelde vragen

Kan ik Gemma 2 27B lokaal draaien?: Ja — de gewichten zijn open en gehost op google/gemma-2-27b-it op Hugging Face. Met 27B parameters wil je ongeveer 24 GB VRAM voor comfortabel lokaal gebruik; tools als Ollama of LM Studio kunnen dit aan.
Wat kost Gemma 2 27B via API?: Google rekent $0,65 per miljoen tokens voor zowel input als output, wat aan de betaalbare kant is voor een model van deze grootte. Het contextvenster is 8.192 tokens.
Hoe verschilt Gemma 2 27B van Gemini-modellen?: Gemma 2 27B is gebouwd op hetzelfde onderzoek als Gemini maar is een open-weights release die je kunt downloaden en zelf hosten; Gemini-modellen zijn gesloten en alleen via API beschikbaar. Gemma 2 27B is ook aanzienlijk kleiner dan de toptiers van Gemini.

Oordeel van de kapitein
Een capabel open-weights model tegen een eerlijke prijs — het overwegen waard als lokale implementatie of budget belangrijk is en je geen lang contextvenster nodig hebt.

Modelkaart op Hugging Face

De kapitein schrijft deze aantekeningen op basis van de eigen beschrijving en modelkaart van het model. Prijzen en contextgroottes zijn die van de provider op het moment van schrijven en kunnen veranderen.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Hoe deze score wordt opgebouwd

Dit model heeft nog geen populariteitsgegevens van welke bron dan ook, dus het krijgt een tijdelijke waarde onder 7,000° om de lijsten compleet te houden. Het staat nooit hoger dan een model met data. De uitsplitsing verschijnt hier zodra een bron het rapporteert.

Woordenlijst: de gebruikte termen

Heat-score: Één getal voor hoe veel een model nu gebruikt en gewenst wordt, van 0° tot 9.999°. Elke lijst op deze site die zegt heetste is gesorteerd op deze score en niets anders.
Vloer: De 7.000° waar elk model met echte data mee begint. De schaal loopt van 0° tot 9.999°; het deel onder de vloer is gereserveerd voor plaatsvervangers (modellen zonder data), zodat een model met data altijd hoger scoort dan een zonder. De vloer is voor iedereen gelijk en beslist niets; de graden erboven zijn de meting.
Download-equivalenten: Alles wat de score als een download telt, bij elkaar opgeteld: downloads zelf, elke torrent seeder als 1.000, elke AI Horde-afbeelding en elke run op een generatie-site als één.
Logaritmische schaal: Tellen per tien, niet per één: van 1.000 naar 10.000 downloads voegt evenveel graden toe als van 10.000 naar 100.000. Zo verdringen grote spelers niet alles.
Likes: Duimen omhoog en likes van elke bron, elk de helft van een download waard op de log-schaal.
Adoptiesnelheid: Hoeveel downloads een model nu per dag krijgt, uit het verschil tussen twee metingen van een bron. Een kwart van het gewicht van de downloadterm.
Gemeten en geschat: Gemeten betekent dat er twee metingen van een bron zijn en het verschil echt is. Geschat betekent dat alleen het totaal van vandaag bekend is en het verleden over de levensduur van het model wordt verdeeld; de site geeft aan welke het toont.
Seeder: Iemand die een kopie van de gewichten online houdt zodat anderen die via een torrent kunnen downloaden, of een gehoste mirror die hetzelfde doet. Elk telt als 1.000 downloads.
AI Horde: Een vrijwilligersnetwerk dat gratis beelden genereert op gedoneerde computers. Het aantal beelden dat het met een model heeft gemaakt is openbaar, en elk telt als één download.
Generatiesites: Sites die hun eigen kopieën van een model hosten en mensen laten genereren, zoals PixAI, SeaArt en Yodayo. Hun downloads tellen net als die van Civitai en elke generatie telt als één download.
OpenRouter tokens: Een tekstmodel dat via een API wordt aangeboden, zoals Claude of GPT, heeft geen gewichten om te downloaden, dus het gebruik wordt gemeten in tokens: de tekststukken die het las en schreef via OpenRouter, een gateway die veel apps gebruiken, in de afgelopen 30 dagen. Elke 10,000,000 tokens telt als één download. Bron: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Volledig model (checkpoint): De gewichten zelf, het bestand dat zelfstandig genereert. Het krijgt een bonus omdat add-ons ervan afhangen.
LoRA en embedding: Kleine add-on bestanden die iemands gewichten sturen naar een stijl, een personage of een concept. Ze kunnen niet zelfstandig draaien.
Familie en gewichten: De basis waarop een model is gebouwd, zoals SD 1.5, SDXL, Flux of Wan. Elk model erft de releasedatum van de gewichten van zijn familie.
Leeftijd: Graden afgetrokken voor hoe lang geleden de gewichten van de familie uitkwamen: 150° per jaar, tot 750°. Het houdt oude downloads die jaren hadden om op te lopen door de top van de lijst te bevriezen.
Familie boost: Een kleine, begrensde duw voor LoRA's van een familie die deze site nu naar voren schuift, altijd vermeld in de uitsplitsing.
Stand-in score: Een stabiel getal onder de vloer gegeven aan een model waar nog geen bron over rapporteert, zodat lijsten compleet blijven. Het staat nooit hoger dan een model met data.
Nieuw! (gratieperiode): Een model dat minder dan 7 dagen oud is, toont Nieuw! in plaats van een score en neemt geen plaats in de ranglijst in. De score wordt vanaf dag één berekend, maar een model van één dag oud groeit sneller dan wat dan ook, dus zonder de wachttijd zou de #1 van de week altijd het model zijn dat gisteren uitkwam in plaats van wat een week standhield.
Trend: Hoe de groei van een model over een periode zich verhoudt tot de typische groei van een model over dezelfde periode. Sneller dan typisch betekent stijging, langzamer betekent daling.
Typisch model: Het midden van de catalogus: de helft van de modellen met een cijfer groeide sneller over de periode, de andere helft langzamer.

Vergelijkbare modellen

GLM 4.6

TEXT / LLM

NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B

AI-modellen voor het genereren van afbeeldingen, video en tekst

Gemma 2 27B is een tekstmodel voor de Text / LLM-familie, vermeld op ModelTrends.ai, een alleen-lezen catalogus van open source AI-modellen voor afbeeldingen, video en tekst. Vergelijk het met andere Text / LLM-modellen, bekijk de populariteitsscore om de trend te zien en open het op PirateDiffusion of BitVector om het te proberen.

Meer Text / LLM-modellen Meer Text / LLM Tekst / LLM llm google redeneren samenvatten onderzoek lokaal

Bladeren op modelfamilie