Bolehkah saya jalankan Gemma 2 27B secara tempatan?

Ya — berat model adalah terbuka dan dihoskan di google/gemma-2-27b-it di Hugging Face. Pada 27B parameter anda memerlukan sekitar 24 GB VRAM untuk inferens tempatan yang selesa; alat seperti Ollama atau LM Studio boleh mengendalikannya.

Berapa kos Gemma 2 27B melalui API?

Google mengenakan harga $0.65 setiap sejuta token untuk input dan output, yang agak berpatutan untuk model sebesar ini. Tetingkap konteks adalah 8,192 token.

Bagaimana Gemma 2 27B berbeza daripada model Gemini?

Gemma 2 27B dibina atas penyelidikan yang sama dengan Gemini tetapi adalah keluaran berat terbuka yang anda boleh muat turun dan hos sendiri; model Gemini adalah tertutup dan hanya API. Gemma 2 27B juga jauh lebih kecil daripada tahap tertinggi Gemini.

Gemma 2 27B

3159°

#llm #google #penalaran #ringkasan #penyelidikan #tempatan

Berjalan di Graydient

Jalankan model ini

Tawaran / Iklan

Easy Creator (Prism) Web

Tanpa had · yuran tetap

Terbaik untuk pemula. Aliran kerja yang kuat, lengkung pembelajaran rendah.

PirateDiffusion Telegram

Tanpa had · yuran tetap

Cipta video, imej, persona sembang tersuai, dan banyak lagi.

Pro studio (SpyGlass) Web

Tanpa had · yuran tetap

Layari model, render dan perbaiki dari mana-mana pelayar atau telefon.

Discord bot (Vector)

Tanpa had · yuran tetap

Tambah Vector ke pelayan anda atau sertai Discord Vector. Cipta apa sahaja!

Unified Editor Web

Tanpa had · yuran tetap

Editor untuk imej dan video: render, sunting, tingkatkan dan banyak lagi dalam satu halaman.

OpenRouter Terminal / API

Bayar setiap token

Bual dengan model ini dalam pelayar atau panggil ia dari kod anda dengan satu kunci API.

Aplikasi tempatan

Perlu tetapan

Pasang program tempatan kalau komputer kau cukup kuat.

ModelDuel Web

Bayar ikut guna

Jana arahan yang sama pada sehingga 50 model checkpoint/asas sekaligus.

Sewa GPU di awan

Graydient Cloud GPU

Tanpa had · yuran tetap

Bayaran tetap, penggunaan tanpa had. Model ini dipasang dengan satu klik.

RunPod Cloud GPU

Caj mengikut minit

Sewa GPU mengikut minit dan pasang model sendiri.

Panduan untuk model ini

Ollama vs LM Studio (2026): aplikasi AI tempatan mana yang patut digunakan, dan model teratas yang dijalankan oleh setiap satu

LLM tempatan terbaik mengikut kegunaan (Oktober 2026): model terbuka yang sesuai untuk setiap kerja

Berapa banyak VRAM yang saya perlukan untuk AI tempatan?

Apakah fail GGUF? Model kuantisasi diterangkan (Q4, Q8, fp8, NF4)

Semua panduan

Google | 8,192 token context | $0.65/M input, $0.65/M output. Gemma 2 27B oleh Google adalah model terbuka yang dibina dari penyelidikan dan teknologi yang sama digunakan untuk mencipta model Gemini. Model Gemma sesuai untuk pelbagai tugasan penjanaan teks, termasuk menjawab soalan, meringkaskan, dan penaakulan. Lihat pengumuman pelancaran untuk maklumat lanjut. Penggunaan Gemma tertakluk kepada Terma Penggunaan Gemma Google.

Nota Kapten

Ditulis oleh Captain, editor rumah

Nota dari 2026-10-13

Gemma 2 27B adalah model 27 bilion parameter yang ditala arahan dengan berat terbuka dari Google, dibina atas garis penyelidikan yang sama dengan Gemini. Ia berada di tengah yang berguna: cukup besar untuk menangani penalaran, ringkasan dan menjawab soalan dengan serius, cukup kecil untuk dijalankan secara tempatan pada perkakasan dengan VRAM mencukupi. Berat model boleh dimuat turun, dan harga API adalah sederhana.

Dikenali untuk

Berat terbuka: muat turun dan jalankan pada perkakasan sendiri
Penalaran umum dan menjawab soalan yang mantap untuk kelas saiznya
Ringkasan yang cekap merentas pelbagai jenis teks
Berkongsi penyelidikan seni bina dengan keluarga Gemini Google
Tersedia melalui Hugging Face di google/gemma-2-27b-it

Berhati-hati dengan

Konteks 8,192 token adalah pendek mengikut piawaian semasa; dokumen panjang perlu dipecah.
Penggunaan dikawal oleh Terma Penggunaan Gemma Google, bukan lesen sumber terbuka standard.
Pada 27B parameter, penggunaan tempatan memerlukan VRAM yang besar — rancang sekurang-kurangnya 24 GB.

Terbaik untuk

Penalaran

Ringkasan

Penyelidikan

Jalankan secara tempatan

Arahan untuk cuba

Ringkaskan hujah padat

Baca petikan berikut dan berikan saya ringkasan tiga perenggan: pertama, tuntutan utama; kedua, bukti utama yang diberikan; ketiga, titik paling lemah dalam hujah. Kemudian beritahu saya dalam satu ayat sama ada hujah itu kukuh. Tampal teks anda di bawah garis ini.

Fikirkan keputusan

Saya perlu membuat keputusan sama ada untuk memindahkan aplikasi produksi kecil dari satu instans PostgreSQL ke setup multi-wilayah yang diurus. Aplikasi ini mempunyai 50,000 pengguna aktif bulanan, trafik baca berat, dan pasukan kejuruteraan dua orang. Terangkan pertukaran dan berikan saya cadangan jelas dengan alasan anda.

Jawab soalan berlapis

Terangkan mengapa bank pusat menaikkan kadar faedah untuk melawan inflasi, kemudian terangkan cara utama ia boleh gagal, dan akhirnya beritahu saya penunjuk apa yang ahli ekonomi akan pantau untuk tahu jika ia berkesan. Kekalkan setiap bahagian dalam dua atau tiga ayat.

Bandingkan dengan

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

Lebih banyak model teks dari google

Soalan yang sering ditanya

Bolehkah saya jalankan Gemma 2 27B secara tempatan?: Ya — berat model adalah terbuka dan dihoskan di google/gemma-2-27b-it di Hugging Face. Pada 27B parameter anda memerlukan sekitar 24 GB VRAM untuk inferens tempatan yang selesa; alat seperti Ollama atau LM Studio boleh mengendalikannya.
Berapa kos Gemma 2 27B melalui API?: Google mengenakan harga $0.65 setiap sejuta token untuk input dan output, yang agak berpatutan untuk model sebesar ini. Tetingkap konteks adalah 8,192 token.
Bagaimana Gemma 2 27B berbeza daripada model Gemini?: Gemma 2 27B dibina atas penyelidikan yang sama dengan Gemini tetapi adalah keluaran berat terbuka yang anda boleh muat turun dan hos sendiri; model Gemini adalah tertutup dan hanya API. Gemma 2 27B juga jauh lebih kecil daripada tahap tertinggi Gemini.

Keputusan Kapten
Model berat terbuka yang mampu dengan harga berpatutan — patut dipertimbangkan jika penggunaan tempatan atau bajet penting dan anda tidak perlukan tetingkap konteks panjang.

Kad model di Hugging Face

Kapten menulis nota ini berdasarkan penerangan model dan kad model itu sendiri. Harga dan saiz konteks adalah dari penyedia pada masa penulisan dan boleh berubah.

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

Bagaimana skor ini dijumlahkan

Model ini belum ada data populariti dari mana-mana sumber lagi, jadi ia membawa nombor gantian di bawah 7,000° yang memastikan senarai lengkap. Ia tidak pernah menduduki tempat lebih tinggi daripada model yang ada data. Pecahan muncul di sini sebaik sahaja sumber melaporkannya.

Glosari: istilah yang digunakan di sini

Skor heat: Satu nombor untuk seberapa banyak model digunakan dan diingini sekarang, dari 0° hingga 9,999°. Setiap senarai di laman ini yang kata paling panas disusun mengikutnya dan tiada yang lain.
Lantai: 7,000° yang setiap model dengan data sebenar bermula. Skala dari 0° hingga 9,999°; bahagian bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data sentiasa lebih tinggi dari yang tiada. Lantai sama untuk semua dan tidak tentukan apa-apa; darjah di atasnya adalah ukuran.
Setara muat turun: Semua yang skor anggap sebagai muat turun, dijumlahkan: muat turun sendiri, setiap torrent seeder sebagai 1,000, setiap imej AI Horde dan setiap larian di laman generasi sebagai satu.
Skala log: Mengira dengan puluhan, bukan satuan: dari 1,000 ke 10,000 muat turun tambah darjah sama seperti dari 10,000 ke 100,000. Ini elak gergasi menindas yang lain.
Suka: Jempol dan suka dari semua sumber, bernilai separuh muat turun pada skala log.
Kadar penerimaan: Berapa banyak muat turun sehari model dapat sekarang, dari beza dua bacaan sumber. Berat suku dari terma muat turun.
Diukur dan dianggarkan: Diukur bermaksud ada dua bacaan dari satu sumber dan perbezaannya adalah nyata. Dianggarkan bermaksud hanya jumlah hari ini yang diketahui dan masa lalu diagihkan sepanjang hayat model; laman web akan memberitahu yang mana satu ia tunjukkan.
Seeder: Seseorang yang menyimpan salinan berat secara dalam talian untuk dimuat turun oleh orang lain melalui torrent, atau cermin yang dihoskan melakukan perkara yang sama. Setiap satu dikira sebagai 1,000 muat turun.
AI Horde: Rangkaian sukarelawan yang menjana imej secara percuma pada komputer yang didermakan. Bilangan imej yang telah dihasilkan dengan model adalah awam, dan setiap satu dikira sebagai satu muat turun.
Laman penjanaan: Laman yang menghoskan salinan model mereka sendiri dan membenarkan orang menjana dengannya, seperti PixAI, SeaArt dan Yodayo. Muat turun mereka dikira seperti Civitai dan setiap sesi penjanaan dikira sebagai satu muat turun.
Token OpenRouter: Model teks yang disediakan melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak mempunyai berat untuk dimuat turun, jadi penggunaannya diukur dalam token: bahagian teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, pintu masuk yang digunakan oleh banyak aplikasi, dalam 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dikira sebagai satu muat turun. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint): Berat itu sendiri, fail yang menjana secara sendiri. Ia mendapat bonus kerana add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding: Fail add-on kecil yang mengarahkan berat orang lain ke arah gaya, watak atau konsep. Ia tidak boleh dijalankan sendiri.
Keluarga dan berat: Asas yang model dibina, seperti SD 1.5, SDXL, Flux atau Wan. Setiap model mewarisi tarikh keluaran berat keluarganya.
Umur: Darjah yang ditolak berdasarkan berapa lama berat keluarga itu dikeluarkan: 150° setahun, sehingga 750°. Ia mengekalkan muat turun lama yang mempunyai masa bertahun-tahun untuk terkumpul dengan membekukan di bahagian atas senarai.
Peningkatan keluarga: Dorongan kecil dan terhad untuk LoRA dari keluarga yang laman ini sedang galakkan sekarang, sentiasa disenaraikan dalam pecahan.
Skor gantian: Nombor stabil di bawah paras yang diberikan kepada model yang belum ada laporan sumber, supaya senarai kekal lengkap. Ia tidak pernah mendahului model yang ada data.
Baru! (tempoh kelonggaran): Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan Baru! dan tidak mempunyai skor serta tidak menduduki tempat dalam kedudukan. Skornya dikira dari hari pertama, tetapi model yang berumur satu hari berkembang lebih cepat daripada apa pun, jadi tanpa menunggu, #1 minggu ini akan sentiasa menjadi apa sahaja yang keluar semalam dan bukan yang bertahan selama seminggu.
Trend: Bagaimana pertumbuhan model dalam tempoh tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa dalam tempoh yang sama. Lebih cepat dari biasa bermaksud naik, lebih perlahan bermaksud turun.
Model biasa: Tengah katalog: separuh model dengan angka tumbuh lebih cepat dalam tempoh itu, separuh lagi lebih perlahan.

Model serupa

Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo

TEXT / LLM

Kimi K2.7 Code

TEXT / LLM

Model AI untuk penjanaan imej, video dan teks

Gemma 2 27B ialah model teks untuk keluarga Text / LLM yang disenaraikan di ModelTrends.ai, katalog baca sahaja untuk model AI imej, video dan teks sumber terbuka. Bandingkannya dengan model Text / LLM lain, semak skor habanya untuk melihat trendnya, dan bukanya di PirateDiffusion atau BitVector untuk mencubanya.

Lagi model Text / LLM Lagi Teks / LLM Text / LLM llm google penalaran ringkasan penyelidikan tempatan

Layari mengikut keluarga model