Gemma 3 27B
6168°
Rulează modelul
Oferte / Reclame
Google | context de 131.072 tokeni | 0,08$/M input, 0,45$/M output. Gemma 3 introduce multimodalitate, suportând input vizual-lingvistic și output text. Gestionează ferestre de context de până la 128k tokeni, înțelege peste 140 de limbi și oferă capacități îmbunătățite de matematică, raționament și chat, inclusiv output-uri structurate și apelare de funcții. Gemma 3 27B este cel mai recent model open source de la Google, succesor al Gemma 2.
Ghiduri pentru acest model
Ollama vs LM Studio (2026): ce aplicație AI locală să folosești și ce modele de top rulează fiecare
De câțiva GB de VRAM am nevoie cu adevărat pentru AI local?
Greutăți deschise vs open source vs doar API: ce ai voie să faci cu adevărat
Ce este un fișier GGUF? Modele cuantificate explicate (Q4, Q8, fp8, NF4)
Notele căpitanului
Note din 2026-10-13
Gemma 3 27B este modelul multimodal cu greutăți deschise al Google, capabil să citească imagini și text în peste 140 de limbi. Cu 27 miliarde de parametri, se încadrează într-o mărime practică pentru utilizare locală, iar prețul API-ului este suficient de mic pentru rulare la scară. Se potrivește dezvoltatorilor și cercetătorilor care vor un model capabil, implementabil, fără blocaj sursă închisă.
Cunoscut pentru
- Intrare vizual-limbaj: atașează o imagine și pune întrebări despre ea.
- Fereastră de context de 128k tokeni pentru documente și conversații lungi.
- Acoperire multilingvă largă, peste 140 de limbi.
- Ieșiri structurate și apel de funcții pentru fluxuri agentice.
- Greutăți deschise: descarcă și rulează singur.
Atenție la
- 27B parametri necesită VRAM serios local; planifică cel puțin 24 GB.
- Greutățile sunt deschise, dar verifică licența Google Gemma înainte de orice implementare comercială.
- Capacitatea vizuală este doar de intrare; citește imagini, dar produce text, nu imagini.
Cel mai bun pentru
Sugestii de încercat
Analizează o imagine atașată
Atașez o captură de ecran a unui tabel de date. Listează fiecare antet de coloană pe care îl vezi, descrie ce pare să măsoare tabelul și semnalează orice celule care par anomalii sau erori. Fii specific privind pozițiile pe rând și coloană.
Rezumat document multilingv
Următorul text este o clauză de răspundere pentru produse dintr-un contract în limba spaniolă. Rezumă obligațiile și limitările cheie pe care le impune furnizorului, apoi identifică orice termeni care ar fi neobișnuiți conform dreptului comun englez. Text: [lițează clauza aici]
Plan apelare funcții
Am trei unelte: search_web(query), read_file(path) și send_email(to, subject, body). Un utilizator cere: 'Găsește online cel mai recent rezumat al Regulamentului UE privind AI, salvează punctele cheie în notes.txt, apoi trimite-le prin email la legal@example.com.' Scrie secvența ordonată de apeluri de unelte cu argumente pentru a îndeplini această sarcină.
Compară cu
- Gemini 2.5 Flash LiteModel doar APIcontext de 1,048,576 tokeni · $0.10/M intrare, $0.40/M ieșire
- Gemini 3.1 Flash LiteModel doar APIcontext de 1,048,576 tokeni · $0.25/M intrare, $1.50/M ieșire
- Gemini 3.5 Flash LiteModel doar APIcontext de 1,048,576 tokeni · $0.30/M intrare, $2.50/M ieșire
- Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image)Model doar APIcontext de 65,536 tokeni · $0.25/M intrare, $1.50/M ieșire
Mai multe modele text de la google
Întrebări frecvente
- Pot rula Gemma 3 27B local?
- Da, greutățile sunt deschise și disponibile pe Hugging Face la google/gemma-3-27b-it. La 27 miliarde de parametri vei dori cel puțin 24 GB VRAM pentru inferență confortabilă; versiunile cuantizate GGUF reduc această cerință.
- Care este costul Gemma 3 27B prin API?
- Prețul este 0,08 USD per milion de tokeni de intrare și 0,45 USD per milion de tokeni de ieșire, ceea ce îl plasează clar în categoria bugetară pentru un model cu această capacitate. Fereastra de context este de 131.072 tokeni.
- Cum diferă Gemma 3 27B de Gemma 2?
- Gemma 3 adaugă intrare multimodală vizual-limbaj, o fereastră de context mult mai lungă și suport multilingv mai larg comparativ cu Gemma 2, care era doar text.
Verdictul căpitanuluiO combinație rară: greutăți deschise, intrare vizuală, context lung și un preț care nu te penalizează pentru utilizare.
Fișa modelului pe Hugging Face
Căpitanul scrie aceste note pe baza descrierii modelului și a fișei modelului. Prețurile și dimensiunile contextului sunt cele ale furnizorului la momentul scrierii și pot varia.
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.
Cum se adună acest scor
Acest model nu are încă date de popularitate de la nicio sursă, așa că are un număr provizoriu sub 7,000° care menține listele complete. Nu va fi niciodată clasat mai sus decât un model cu date. Descompunerea apare aici imediat ce o sursă o raportează.
Glosar: termenii folosiți aici
- Scor de căldură
- Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
- Prag
- 7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
- Echivalente descărcări
- Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
- Scară logaritmică
- Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
- Aprecieri
- Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
- Rata de adoptare
- Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
- Măsurat și estimat
- Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
- Seeder
- Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
- AI Horde
- O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
- Site-uri de generare
- Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
- Tokeni OpenRouter
- Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Model complet (checkpoint)
- Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
- LoRA și embedding
- Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
- Familie și greutăți
- Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
- Vârstă
- Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
- Boost de familie
- Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
- Scor de rezervă
- Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
- Nou! (perioadă de grație)
- Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
- Tendință
- Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
- Model tipic
- Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.
Gemma 3 27B este un model de text pentru familia Text / LLM, listat pe ModelTrends.ai, un catalog doar pentru citire al modelelor AI open source pentru imagini, video și text. Compară-l cu alte modele Text / LLM și verifică-i scorul de căldură pentru a vedea cât este de popular.
Răsfoiește după familia de modele
Modele Text / LLM
434
Modele Anima
528
Modele Chroma
19
Modele Fibo
2
Modele Flux
1,496
Modele Flux 2 / Klein
1,239
Modele Flux 3
3
Modele Moss
3
Modele Iris
1
Modele MiniMax H3
364
Modele Hunyuan
204
Modele Ideogram
20
Modele Krea2
717
Modele Qwen
20
Modele Qwen2
47
Modele Ltx2
153