Posso eseguire Gemma 2 27B localmente?

Sì — i pesi sono aperti e ospitati su google/gemma-2-27b-it su Hugging Face. Con 27B parametri serviranno circa 24 GB di VRAM per un'inferenza locale confortevole; strumenti come Ollama o LM Studio lo gestiscono.

Quanto costa Gemma 2 27B via API?

Google lo prezza a $0,65 per milione di token sia in input che in output, un costo contenuto per un modello di queste dimensioni. La finestra di contesto è di 8.192 token.

In cosa Gemma 2 27B differisce dai modelli Gemini?

Gemma 2 27B è costruito sulla stessa ricerca di Gemini ma è un rilascio a pesi aperti che puoi scaricare e ospitare autonomamente; i modelli Gemini sono chiusi e solo API. Gemma 2 27B è anche considerevolmente più piccolo dei livelli top di Gemini.

Gemma 2 27B

3159°

#llm #google #ragionamento #sommari #ricerca #locale

Funziona su Graydient

Esegui questo modello

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Unified Editor Web

Illimitato · tariffa fissa

Editor per immagini e video: rendi, modifica, migliora e altro tutto in una pagina.

OpenRouter Terminale / API

Paga per token

Chatta con questo modello nel browser o chiamalo dal tuo codice con una chiave API.

App locali Locale

Richiede configurazione

Installa programmi locali se il tuo computer ha l’hardware adatto.

ModelDuel Web

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Genera lo stesso prompt su fino a 50 modelli checkpoint/base contemporaneamente.

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Graydient Cloud GPU

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Guide per questo modello

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Tutte le guide

Google | contesto da 8.192 token | $0.65/M input, $0.65/M output. Gemma 2 27B di Google è un modello open costruito sulla stessa ricerca e tecnologia usata per creare i modelli Gemini. I modelli Gemma sono adatti a una varietà di compiti di generazione testo, inclusi question answering, riassunti e ragionamento. Vedi l’annuncio di lancio (si apre in una nuova scheda) per maggiori dettagli. L’uso di Gemma è soggetto ai Termini di utilizzo Gemma di Google (si apre in una nuova scheda).

Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

Gemma 2 27B è il modello a pesi aperti da 27 miliardi di parametri di Google, istruito su istruzioni, costruito sulla stessa linea di ricerca di Gemini. Si colloca in una posizione utile: abbastanza grande per gestire seriamente ragionamento, sintesi e risposta a domande, abbastanza piccolo da poter essere eseguito localmente su hardware con VRAM sufficiente. I pesi sono scaricabili e il prezzo API è modesto.

Conosciuto per

Pesi aperti: scaricalo ed eseguilo sul tuo hardware
Solido ragionamento generale e risposta a domande per la sua classe di dimensione
Sintesi competente su vari tipi di testo
Condivide la ricerca architetturale con la famiglia Gemini di Google
Disponibile su Hugging Face come google/gemma-2-27b-it

Attenzione a

La finestra di contesto da 8.192 token è corta rispetto agli standard attuali; documenti lunghi richiederanno suddivisione.
L'uso è regolato dai Termini di Utilizzo Gemma di Google, non da una licenza open source standard.
Con 27B parametri, l'uso locale richiede VRAM significativa — prevedi almeno 24 GB.

Ideale per

Prompt da provare

Riassumi un argomento complesso

Leggi il seguente passaggio e dammi un riassunto in tre paragrafi: primo, la tesi centrale; secondo, la principale evidenza offerta; terzo, il punto più debole dell'argomento. Poi dimmi in una frase se l'argomento regge. Incolla il testo sotto questa linea.

Ragiona su una decisione

Devo decidere se migrare una piccola app di produzione da un'istanza PostgreSQL singola a una configurazione multi-regione gestita. L'app ha 50.000 utenti attivi mensili, traffico prevalentemente in lettura e un team di due ingegneri. Guidami nei compromessi e dammi una raccomandazione chiara con le motivazioni.

Rispondi a una domanda articolata

Spiega perché le banche centrali alzano i tassi per combattere l'inflazione, poi spiega il principale modo in cui questo può ritorcersi contro, e infine indica quale indicatore un economista guarderebbe per capire se funziona. Mantieni ogni parte in due o tre frasi.

Confronta con

Gemini 4 Argon
Modello solo API
Contesto di 1,048,576 token · Input $2.00/M, output $10.00/M
Gemini 2.5 Pro Preview 06-05
Modello solo API
Contesto di 1,048,576 token · Input $1.25/M, output $10.00/M
Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)
Modello solo API
Contesto di 131,072 token · Input $2.00/M, output $12.00/M
Gemini 3.1 Flash Lite Preview
Modello solo API
Contesto di 1,048,576 token · Input $0.25/M, output $1.50/M

Altri modelli di testo da google

Domande frequenti

Posso eseguire Gemma 2 27B localmente?: Sì — i pesi sono aperti e ospitati su google/gemma-2-27b-it su Hugging Face. Con 27B parametri serviranno circa 24 GB di VRAM per un'inferenza locale confortevole; strumenti come Ollama o LM Studio lo gestiscono.
Quanto costa Gemma 2 27B via API?: Google lo prezza a $0,65 per milione di token sia in input che in output, un costo contenuto per un modello di queste dimensioni. La finestra di contesto è di 8.192 token.
In cosa Gemma 2 27B differisce dai modelli Gemini?: Gemma 2 27B è costruito sulla stessa ricerca di Gemini ma è un rilascio a pesi aperti che puoi scaricare e ospitare autonomamente; i modelli Gemini sono chiusi e solo API. Gemma 2 27B è anche considerevolmente più piccolo dei livelli top di Gemini.

Verdetto del capitano
Un modello a pesi aperti capace a un prezzo equo — da considerare se ti interessa il deployment locale o il budget e non ti serve una finestra di contesto lunga.

Scheda modello su Hugging Face

Il capitano scrive queste note dalla descrizione e dalla scheda modello. Prezzi e dimensioni del contesto sono quelli del provider al momento della scrittura e possono cambiare.

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Updated Oct 22, 2026

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Come si calcola questo punteggio

Questo modello non ha ancora dati di popolarità da nessuna fonte, quindi ha un numero provvisorio sotto 7,000° che mantiene le liste complete. Non supera mai un modello con dati. La suddivisione appare qui appena una fonte la segnala.

Glossario: i termini usati qui

Punteggio heat: Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
Soglia minima: I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
Equivalenti di download: Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
Scala logaritmica: Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
Like: Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
Tasso di adozione: Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
Misurato e stimato: Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
Seeder: Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
AI Horde: Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
Siti di generazione: Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
Token OpenRouter: Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modello completo (checkpoint): I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
LoRA e embedding: Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
Famiglia e pesi: La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
Età: Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
Boost famiglia: Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
Punteggio stand-in: Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
Novità! (periodo di grazia): Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
Tendenza: Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
Modello tipico: Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.

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Modelli di IA per generare immagini, video e testo

Gemma 2 27B è un modello di testo per la famiglia Text / LLM presente su ModelTrends.ai, un catalogo in sola lettura di modelli di IA open source per immagini, video e testo. Confrontalo con gli altri modelli Text / LLM, controlla il punteggio di calore per vedere la tendenza e aprilo su PirateDiffusion o BitVector per provarlo.

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