Model
.ai
memantau model AI terbuka

Gemma 2 27B

3159°
Gemma 2 27B
Panduan untuk model ini
Semua panduan
Google | konteks 8.192 token | $0.65/M input, $0.65/M output. Gemma 2 27B oleh Google adalah model terbuka yang dibangun dari riset dan teknologi yang sama dengan model Gemini. Model Gemma cocok untuk berbagai tugas generasi teks, termasuk menjawab pertanyaan, merangkum, dan penalaran. Lihat pengumuman peluncuran (buka di tab baru) untuk detail lebih lanjut. Penggunaan Gemma tunduk pada Ketentuan Penggunaan Gemma Google (buka di tab baru).
Gemma 2 27B adalah model instruksi-tuned 27 miliar parameter dengan bobot terbuka dari Google, dibangun dari garis riset yang sama dengan Gemini. Model ini berada di posisi tengah yang berguna: cukup besar untuk menangani penalaran, ringkasan, dan tanya jawab secara serius, cukup kecil untuk dijalankan secara lokal pada perangkat dengan VRAM yang memadai. Bobotnya bisa Anda unduh sendiri, dan harga API-nya terjangkau.

Dikenal untuk

  • Bobot terbuka: unduh dan jalankan di perangkat Anda sendiri
  • Penalaran umum dan tanya jawab yang solid untuk kelas ukurannya
  • Ringkasan yang kompeten di berbagai jenis teks
  • Berbagi riset arsitektur dengan keluarga Google Gemini
  • Tersedia di Hugging Face di google/gemma-2-27b-it

Waspadai

  • Jendela konteks 8.192 token tergolong pendek menurut standar saat ini; dokumen panjang perlu dipotong-potong.
  • Penggunaan diatur oleh Ketentuan Penggunaan Gemma Google, bukan lisensi open-source standar.
  • Dengan 27B parameter, penggunaan lokal membutuhkan VRAM yang cukup besar — siapkan sekitar 24 GB atau lebih.

Prompt untuk dicoba

Ringkas argumen padat
Baca kutipan berikut dan berikan ringkasan tiga paragraf: pertama, klaim inti; kedua, bukti utama yang diberikan; ketiga, titik terlemah dalam argumen. Kemudian katakan dalam satu kalimat apakah argumen tersebut kuat. Tempelkan teks Anda di bawah garis ini.
Penalaran keputusan
Saya perlu memutuskan apakah akan memigrasi aplikasi produksi kecil dari satu instance PostgreSQL ke setup multi-region terkelola. Aplikasi ini memiliki 50.000 pengguna aktif bulanan, trafik baca berat, dan tim engineering dua orang. Jelaskan pertukaran yang terjadi dan berikan rekomendasi jelas dengan alasan Anda.
Jawab pertanyaan berlapis
Jelaskan mengapa bank sentral menaikkan suku bunga untuk melawan inflasi, lalu jelaskan cara utama hal ini bisa berbalik merugikan, dan akhirnya sebutkan indikator apa yang akan dipantau ekonom untuk mengetahui apakah cara ini berhasil. Setiap bagian dijelaskan dalam dua atau tiga kalimat.

Bandingkan dengan

Model teks lain dari google

Pertanyaan yang sering diajukan

Bisakah saya menjalankan Gemma 2 27B secara lokal?
Ya — bobotnya terbuka dan tersedia di google/gemma-2-27b-it di Hugging Face. Dengan 27B parameter, Anda akan membutuhkan sekitar 24 GB VRAM untuk inferensi lokal yang nyaman; alat seperti Ollama atau LM Studio dapat menangani ini.
Berapa biaya Gemma 2 27B lewat API?
Google mematok harga $0,65 per juta token untuk input dan output, yang termasuk terjangkau untuk model sebesar ini. Jendela konteksnya 8.192 token.
Apa bedanya Gemma 2 27B dengan model Gemini?
Gemma 2 27B dibangun dari riset yang sama dengan Gemini tapi merupakan rilis bobot terbuka yang bisa Anda unduh dan hosting sendiri; model Gemini tertutup dan hanya lewat API. Gemma 2 27B juga jauh lebih kecil dibanding tier tertinggi Gemini.
Putusan Kapten
Model bobot terbuka yang mumpuni dengan harga wajar — layak dipertimbangkan jika deployment lokal atau anggaran penting dan Anda tidak butuh jendela konteks panjang.
Kartu model di Hugging Face
Kapten menulis catatan ini dari deskripsi model dan kartu model itu sendiri. Harga dan ukuran konteks adalah milik penyedia pada saat penulisan dan dapat berubah.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Gemma 2 27B di ModelTrends.ai: Heat 3,159°
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Bagaimana skor ini dihitung
Model ini belum punya data popularitas dari sumber mana pun, jadi memakai angka pengganti di bawah 7,000° supaya daftar tetap lengkap. Model ini tidak pernah berada di atas model yang punya data. Rinciannya akan muncul di sini segera setelah ada laporan dari sumber.
Glosarium: istilah yang dipakai di sini
Skor heat
Satu angka untuk seberapa banyak model dipakai dan diinginkan sekarang, dari 0° sampai 9.999°. Setiap daftar di situs ini yang bilang terpanas diurutkan berdasarkan ini dan tidak ada yang lain.
Lantai
7.000° yang jadi titik awal semua model dengan data nyata. Skala dari 0° sampai 9.999°; bagian di bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data selalu di atas yang tanpa. Lantai sama untuk semua dan tidak menentukan apa-apa; derajat di atasnya yang dihitung.
Setara unduhan
Semua yang dihitung skor sebagai unduhan, dijumlahkan: unduhan itu sendiri, setiap torrent seeder dihitung 1.000, setiap gambar AI Horde dan setiap run di situs generasi dihitung satu.
Skala log
Menghitung per puluhan, bukan per satuan: naik dari 1.000 ke 10.000 unduhan menambah derajat yang sama dengan naik dari 10.000 ke 100.000. Ini mencegah raksasa mendominasi semuanya.
Suka
Jempol ke atas dan suka dari semua sumber, bernilai setengah unduhan di skala log.
Tingkat adopsi
Berapa banyak unduhan per hari yang didapat model sekarang, dari selisih dua pembacaan sumber. Bobot seperempat dari istilah unduhan.
Diukur dan diperkirakan
Diukur berarti ada dua pembacaan dari sumber dan perbedaannya nyata. Diperkirakan berarti hanya total hari ini yang diketahui dan masa lalu dibagi selama umur model; situs memberitahu mana yang sedang ditampilkan.
Seeder
Seseorang yang menyimpan salinan bobot secara online agar orang lain bisa mengunduh lewat torrent, atau mirror yang dihosting melakukan hal yang sama. Setiap satu dihitung sebagai 1.000 unduhan.
AI Horde
Jaringan sukarelawan yang menghasilkan gambar secara gratis di komputer yang disumbangkan. Jumlah gambar yang dibuat dengan model tertentu bersifat publik, dan setiap gambar dihitung sebagai satu unduhan.
Situs generasi
Situs yang menyimpan salinan model sendiri dan membiarkan orang menghasilkan gambar dengannya, seperti PixAI, SeaArt, dan Yodayo. Unduhan mereka dihitung seperti di Civitai dan setiap kali generasi dihitung sebagai satu unduhan.
Token OpenRouter
Model teks yang dilayani melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak memiliki bobot untuk diunduh, jadi penggunaannya diukur dalam token: potongan teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, gateway yang digunakan banyak aplikasi, selama 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dihitung sebagai satu unduhan. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint)
Bobot itu sendiri, file yang bisa menghasilkan secara mandiri. Mendapat bonus karena add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding
File add-on kecil yang mengarahkan bobot orang lain ke gaya, karakter, atau konsep tertentu. Tidak bisa dijalankan sendiri.
Keluarga dan bobot
Dasar yang dipakai model, seperti SD 1.5, SDXL, Flux, atau Wan. Setiap model mewarisi tanggal rilis bobot keluarganya.
Usia
Pengurangan nilai berdasarkan seberapa lama bobot keluarga itu dirilis: 150° per tahun, sampai maksimal 750°. Ini menjaga unduhan lama yang sudah bertahun-tahun menumpuk agar tetap di atas daftar.
Dorongan keluarga
Dorongan kecil dan terbatas untuk LoRA dari keluarga yang sedang didorong situs ini sekarang, selalu tercantum dalam rincian.
Skor pengganti
Angka stabil di bawah batas yang diberikan pada model yang belum ada laporan sumbernya, supaya daftar tetap lengkap. Tidak pernah lebih tinggi dari model yang punya data.
Baru! (masa tenggang)
Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan label Baru! bukan skor dan tidak masuk peringkat. Skornya dihitung sejak hari pertama, tapi model yang baru sehari tumbuh lebih cepat dari apa pun, jadi tanpa masa tunggu model #1 minggu ini selalu yang baru kemarin, bukan yang bertahan seminggu.
Tren
Bagaimana pertumbuhan model selama periode tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa di periode yang sama. Lebih cepat dari biasanya berarti naik, lebih lambat berarti turun.
Model biasa
Tengah katalog: setengah model dengan angka tumbuh lebih cepat selama periode itu, setengahnya lebih lambat.