Kann ich Gemma 2 27B lokal ausführen?

Ja – die Gewichte sind offen und bei google/gemma-2-27b-it auf Hugging Face gehostet. Bei 27B Parametern solltest du etwa 24 GB VRAM für komfortables lokales Inferenzieren einplanen; Tools wie Ollama oder LM Studio können das handhaben.

Was kostet Gemma 2 27B über die API?

Google verlangt $0,65 pro Million Tokens für Ein- und Ausgabe, was für ein Modell dieser Größe günstig ist. Das Kontextfenster beträgt 8.192 Tokens.

Worin unterscheidet sich Gemma 2 27B von Gemini-Modellen?

Gemma 2 27B basiert auf derselben Forschung wie Gemini, ist aber ein Open-Weights-Release zum Download und Selbsthosting; Gemini-Modelle sind geschlossen und nur per API verfügbar. Gemma 2 27B ist zudem deutlich kleiner als die Top-Gemini-Stufen.

Gemma 2 27B

3159°

#llm #google #logik #zusammenfassung #forschung #lokal

Läuft auf Graydient

Modell ausführen

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Füge Vector zu deinem Server hinzu oder tritt dem Vector Discord bei. Erschaffe alles!

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Editor für Bilder und Videos: rendern, bearbeiten, hochskalieren und mehr auf einer Seite.

OpenRouter Terminal / API

Bezahlung pro Token

Chatte mit diesem Modell im Browser oder rufe es mit einem API-Schlüssel aus deinem Code auf.

Lokale Apps

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Google | 8.192 Token Kontext | 0,65 $/M Eingabe, 0,65 $/M Ausgabe. Gemma 2 27B von Google ist ein offenes Modell, das auf derselben Forschung und Technologie basiert wie die Gemini-Modelle. Gemma-Modelle eignen sich gut für verschiedene Textgenerierungsaufgaben, einschließlich Fragebeantwortung, Zusammenfassung und logischem Denken. Weitere Details finden Sie in der Ankündigung zur Markteinführung. Die Nutzung von Gemma unterliegt den Gemma-Nutzungsbedingungen von Google.

Captain's Notizen

Geschrieben von Captain, dem Hausredakteur

Notizen vom 2026-10-13

Gemma 2 27B ist Googles Open-Weights-Modell mit 27 Milliarden Parametern, instruction-tuned und basierend auf derselben Forschungslinie wie Gemini. Es nimmt eine nützliche Mittelposition ein: groß genug für ernsthaftes Reasoning, Zusammenfassen und Fragenbeantwortung, klein genug für lokale Nutzung auf Hardware mit ausreichend VRAM. Die Gewichte kannst du herunterladen, und der API-Preis ist moderat.

Bekannt für

Offene Gewichte: herunterladen und lokal auf eigener Hardware ausführen
Solides allgemeines Reasoning und Fragenbeantwortung für seine Größenklasse
Kompetentes Zusammenfassen verschiedener Textarten
Teilt architektonische Forschung mit Googles Gemini-Familie
Verfügbar über Hugging Face unter google/gemma-2-27b-it

Achte auf

8.192 Token Kontext sind kurz nach aktuellem Standard; lange Dokumente müssen geteilt werden.
Nutzung unterliegt Googles Gemma-Nutzungsbedingungen, keine Standard-Open-Source-Lizenz.
Mit 27B Parametern erfordert lokale Nutzung bedeutenden VRAM – plane mit 24 GB oder mehr.

Am besten für

Prompts zum Ausprobieren

Ein dichtes Argument zusammenfassen

Lies den folgenden Abschnitt und gib mir eine dreiteilige Zusammenfassung: zuerst die Kernthese; zweitens die wichtigsten Belege; drittens den schwächsten Punkt im Argument. Sag mir dann in einem Satz, ob das Argument hält. Füge deinen Text unter dieser Linie ein.

Eine Entscheidung durchdenken

Ich muss entscheiden, ob ich eine kleine Produktions-App von einer einzelnen PostgreSQL-Instanz auf ein verwaltetes Multi-Region-Setup migriere. Die App hat 50.000 monatlich aktive Nutzer, leseintensiven Traffic und ein Zweier-Entwicklerteam. Erkläre mir die Vor- und Nachteile und gib eine klare Empfehlung mit Begründung.

Eine mehrschichtige Frage beantworten

Erkläre, warum Zentralbanken die Zinsen erhöhen, um Inflation zu bekämpfen, dann erkläre die Hauptgefahr, dass das nach hinten losgehen kann, und nenne schließlich, welchen Indikator ein Ökonom beobachtet, um zu wissen, ob es wirkt. Halte jeden Teil bei zwei bis drei Sätzen.

Vergleichen mit

Gemini 4 Argon
Nur API-Modell
1,048,576 Token Kontext · $2.00/M Eingabe, $10.00/M Ausgabe
Gemini 2.5 Pro Preview 06-05
Nur API-Modell
1,048,576 Token Kontext · $1.25/M Eingabe, $10.00/M Ausgabe
Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)
Nur API-Modell
131,072 Token Kontext · $2.00/M Eingabe, $12.00/M Ausgabe
Gemini 3.1 Flash Lite Preview
Nur API-Modell
1,048,576 Token Kontext · $0.25/M Eingabe, $1.50/M Ausgabe

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Häufig gestellte Fragen

Kann ich Gemma 2 27B lokal ausführen?: Ja – die Gewichte sind offen und bei google/gemma-2-27b-it auf Hugging Face gehostet. Bei 27B Parametern solltest du etwa 24 GB VRAM für komfortables lokales Inferenzieren einplanen; Tools wie Ollama oder LM Studio können das handhaben.
Was kostet Gemma 2 27B über die API?: Google verlangt $0,65 pro Million Tokens für Ein- und Ausgabe, was für ein Modell dieser Größe günstig ist. Das Kontextfenster beträgt 8.192 Tokens.
Worin unterscheidet sich Gemma 2 27B von Gemini-Modellen?: Gemma 2 27B basiert auf derselben Forschung wie Gemini, ist aber ein Open-Weights-Release zum Download und Selbsthosting; Gemini-Modelle sind geschlossen und nur per API verfügbar. Gemma 2 27B ist zudem deutlich kleiner als die Top-Gemini-Stufen.

Captain's Urteil
Ein fähiges Open-Weights-Modell zu einem fairen Preis – eine Überlegung wert, wenn lokale Bereitstellung oder Budget wichtig sind und du kein langes Kontextfenster brauchst.

Model Card auf Hugging Face

Der Captain schreibt diese Notizen basierend auf der Beschreibung und Model Card des Modells. Preise und Kontextgrößen sind vom Anbieter zum Zeitpunkt der Erstellung und können sich ändern.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

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Wie sich dieser Wert zusammensetzt

Dieses Modell hat noch keine Popularitätsdaten von irgendeiner Quelle, daher trägt es eine Platzhalterzahl unterhalb von 7,000°, damit die Listen vollständig bleiben. Es rangiert niemals über einem Modell mit Daten. Die Aufschlüsselung erscheint hier, sobald eine Quelle sie meldet.

Glossar: die hier verwendeten Begriffe

Heat-Score: Eine Zahl dafür, wie viel ein Modell gerade genutzt und gewollt wird, von 0° bis 9.999°. Jede Liste auf dieser Seite, die „heißeste“ sagt, ist danach sortiert und nach nichts anderem.
Grundwert: Die 7.000°, mit denen jedes Modell mit echten Daten startet. Die Skala reicht von 0° bis 9.999°; der Bereich unter dem Grundwert ist für Platzhalter reserviert (Modelle ohne Daten), damit ein Modell mit Daten immer über einem ohne steht. Der Grundwert ist für alle gleich und entscheidet nichts; die Grade darüber sind die Messung.
Download-Äquivalente: Alles, was der Score als Download zählt, zusammengefasst: Downloads selbst, jeder Torrent-Seeder als 1.000, jedes AI Horde-Bild und jeder Lauf auf einer Generierungsseite als eins.
Logarithmische Skala: Gezählt in Zehnerschritten, nicht einzeln: Der Sprung von 1.000 auf 10.000 Downloads bringt genauso viele Grade wie von 10.000 auf 100.000. So verdrängen Riesen nicht alles andere.
Likes: Daumen hoch und Likes von allen Quellen, jeweils halb so viel wert wie ein Download auf der Log-Skala.
Verbreitungsrate: Wie viele Downloads ein Modell gerade pro Tag bekommt, aus dem Unterschied zwischen zwei Messungen einer Quelle. Ein Viertel der Gewichtung des Download-Begriffs.
Gemessen und geschätzt: Gemessen bedeutet, dass es zwei Messwerte einer Quelle gibt und der Unterschied echt ist. Geschätzt heißt, es ist nur die heutige Gesamtsumme bekannt und die Vergangenheit wird über die Lebensdauer des Modells verteilt; die Seite sagt, welche Variante angezeigt wird.
Seeder: Jemand, der eine Kopie der Gewichte online hält, damit andere sie über einen Torrent herunterladen können, oder ein gehosteter Spiegel, der dasselbe macht. Jeder davon zählt als 1.000 Downloads.
AI Horde: Ein Freiwilligennetzwerk, das kostenlos Bilder auf gespendeten Computern generiert. Die Anzahl der Bilder, die es mit einem Modell erstellt hat, ist öffentlich und jedes zählt als ein Download.
Generierungsseiten: Seiten, die eigene Kopien eines Modells hosten und Leute damit generieren lassen, wie PixAI, SeaArt und Yodayo. Ihre Downloads zählen wie bei Civitai und jeder Generierungslauf als ein Download.
OpenRouter Tokens: Ein Textmodell, das über eine API bereitgestellt wird, wie Claude oder GPT, hat keine Gewichte zum Herunterladen, daher wird seine Nutzung in Tokens gemessen: die Textstücke, die es über OpenRouter gelesen und geschrieben hat, einem Gateway, das viele Apps nutzen, in den letzten 30 Tagen. Je 10,000,000 Tokens zählen als ein Download. Quelle: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Vollständiges Modell (Checkpoint): Die Gewichte selbst, die Datei, die eigenständig generiert. Sie bekommt einen Bonus, weil Add-ons davon abhängen.
LoRA und Embedding: Kleine Zusatzdateien, die die Gewichte von jemand anderem in Richtung eines Stils, Charakters oder Konzepts lenken. Sie können nicht alleine laufen.
Familie und Gewichte: Die Basis, auf der ein Modell aufgebaut ist, wie SD 1.5, SDXL, Flux oder Wan. Jedes Modell erbt das Veröffentlichungsdatum der Gewichte seiner Familie.
Alter: Abzüge je nachdem, wie lange die Gewichte der Familie schon draußen sind: 150° pro Jahr, bis zu 750°. Alte Downloads, die Jahre zum Ansammeln hatten, bleiben oben in der Liste eingefroren.
Familien-Boost: Ein kleiner, begrenzter Schub für LoRAs einer Familie, die diese Seite gerade vorantreibt, immer in der Aufschlüsselung aufgeführt.
Stand-in-Wert: Eine stabile Zahl unter der Mindestgrenze, die einem Modell gegeben wird, über das noch keine Quelle berichtet hat, damit die Listen vollständig bleiben. Sie rangiert nie über einem Modell mit Daten.
Neu! (Schonfrist): Ein Modell, das weniger als 7 Tage alt ist, zeigt Neu! statt einer Punktzahl und nimmt keinen Platz in den Rankings ein. Seine Punktzahl wird ab dem ersten Tag berechnet, aber ein Modell, das einen Tag alt ist, wächst schneller als alles andere, daher wäre ohne die Wartezeit das #1 Modell der Woche immer das, das gestern herauskam, statt das, das sich eine Woche gehalten hat.
Trend: Wie das Wachstum eines Modells über einen Zeitraum im Vergleich zum typischen Wachstum eines Modells im gleichen Zeitraum ist. Schneller als üblich bedeutet Anstieg, langsamer bedeutet Rückgang.
Typisches Modell: Die Mitte des Katalogs: Die Hälfte der Modelle mit einer Zahl wuchs schneller im Zeitraum, die andere Hälfte langsamer.

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Gemma 2 27B ist ein Textmodell für die Familie Text / LLM und wird auf ModelTrends.ai gelistet, einem reinen Lesekatalog für Open-Source-KI-Modelle für Bild, Video und Text. Vergleiche es mit anderen Text / LLM-Modellen, prüfe den Hitzewert, um den Trend zu sehen, und öffne es auf PirateDiffusion oder BitVector, um es auszuprobieren.

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