¿Puedo ejecutar Gemma 2 27B localmente?

Sí — los pesos son abiertos y están alojados en google/gemma-2-27b-it en Hugging Face. Con 27B parámetros necesitarás alrededor de 24 GB de VRAM para inferencia local cómoda; herramientas como Ollama o LM Studio pueden manejarlo.

¿Cuánto cuesta Gemma 2 27B vía API?

Google lo cobra a $0.65 por millón de tokens tanto de entrada como de salida, lo que es asequible para un modelo de este tamaño. La ventana de contexto es de 8,192 tokens.

¿En qué se diferencia Gemma 2 27B de los modelos Gemini?

Gemma 2 27B está construido sobre la misma investigación que Gemini pero es una versión con pesos abiertos que puedes descargar y alojar; los modelos Gemini son cerrados y solo API. Gemma 2 27B también es considerablemente más pequeño que los niveles superiores de Gemini.

Gemma 2 27B

3159°

#llm #google #razonamiento #resumen #investigación #local

Funciona en Graydient

Ejecutar este modelo

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Pago por token

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Guías para este modelo

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Todas las guías

Google | contexto de 8,192 tokens | $0.65/M entrada, $0.65/M salida. Gemma 2 27B de Google es un modelo abierto construido a partir de la misma investigación y tecnología usada para crear los modelos Gemini. Los modelos Gemma son adecuados para una variedad de tareas de generación de texto, incluyendo preguntas y respuestas, resumen y razonamiento. Consulta el anuncio de lanzamiento para más detalles. El uso de Gemma está sujeto a los Términos de Uso de Gemma de Google.

Notas del capitán

Escrito por Captain, el editor de la casa

Notas del 2026-10-13

Gemma 2 27B es el modelo de 27 mil millones de parámetros afinado por instrucciones de Google con pesos abiertos, construido sobre la misma línea de investigación que Gemini. Se sitúa en un punto medio útil: lo suficientemente grande para manejar razonamiento, resumen y preguntas serias, y lo suficientemente pequeño para ejecutarse localmente en hardware con suficiente VRAM. Los pesos son descargables y el precio de la API es modesto.

Conocido por

Pesos abiertos: descárgalo y ejecútalo en tu propio hardware
Razonamiento general sólido y respuestas a preguntas para su clase de tamaño
Resumen competente en diversos tipos de texto
Comparte investigación arquitectónica con la familia Gemini de Google
Disponible en Hugging Face en google/gemma-2-27b-it

Cuidado con

La ventana de contexto de 8,192 tokens es corta según los estándares actuales; documentos largos requerirán fragmentación.
El uso está regido por los Términos de Uso de Gemma de Google, no por una licencia estándar de código abierto.
Con 27B parámetros, el uso local demanda VRAM significativa — planea 24 GB o más.

Mejor para

Prompts para probar

Resume un argumento denso

Lee el siguiente pasaje y dame un resumen de tres párrafos: primero, la afirmación central; segundo, la evidencia principal ofrecida; tercero, el punto más débil del argumento. Luego dime en una frase si el argumento se sostiene. Pega tu texto debajo de esta línea.

Razonar una decisión

Necesito decidir si migrar una pequeña aplicación en producción de una instancia única de PostgreSQL a una configuración gestionada multi-región. La app tiene 50,000 usuarios activos mensuales, tráfico mayormente de lectura y un equipo de ingeniería de dos personas. Guíame por los pros y contras y dame una recomendación clara con tu razonamiento.

Responde una pregunta en capas

Explica por qué los bancos centrales suben las tasas de interés para combatir la inflación, luego explica la principal forma en que esto puede salir mal, y finalmente dime qué indicador observaría un economista para saber si está funcionando. Mantén cada parte en dos o tres oraciones.

Comparar con

Gemini 4 Argon
Modelo solo API
Contexto de 1,048,576 tokens · $2.00/M entrada, $10.00/M salida
Gemini 2.5 Pro Preview 06-05
Modelo solo API
Contexto de 1,048,576 tokens · $1.25/M entrada, $10.00/M salida
Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)
Modelo solo API
Contexto de 131,072 tokens · $2.00/M entrada, $12.00/M salida
Gemini 3.1 Flash Lite Preview
Modelo solo API
Contexto de 1,048,576 tokens · $0.25/M entrada, $1.50/M salida

Más modelos de texto de google

Preguntas frecuentes

¿Puedo ejecutar Gemma 2 27B localmente?: Sí — los pesos son abiertos y están alojados en google/gemma-2-27b-it en Hugging Face. Con 27B parámetros necesitarás alrededor de 24 GB de VRAM para inferencia local cómoda; herramientas como Ollama o LM Studio pueden manejarlo.
¿Cuánto cuesta Gemma 2 27B vía API?: Google lo cobra a $0.65 por millón de tokens tanto de entrada como de salida, lo que es asequible para un modelo de este tamaño. La ventana de contexto es de 8,192 tokens.
¿En qué se diferencia Gemma 2 27B de los modelos Gemini?: Gemma 2 27B está construido sobre la misma investigación que Gemini pero es una versión con pesos abiertos que puedes descargar y alojar; los modelos Gemini son cerrados y solo API. Gemma 2 27B también es considerablemente más pequeño que los niveles superiores de Gemini.

Veredicto del capitán
Un modelo con pesos abiertos capaz y a buen precio — vale la pena considerarlo si el despliegue local o el presupuesto importan y no necesitas una ventana de contexto larga.

Ficha del modelo en Hugging Face

El capitán escribe estas notas a partir de la descripción y ficha del modelo. Los precios y tamaños de contexto son los del proveedor al momento de escribir y pueden cambiar.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

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Cómo se suma esta puntuación

Este modelo aún no tiene datos de popularidad de ninguna fuente, así que lleva un número provisional por debajo de 7,000° que mantiene las listas completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos. El desglose aparece aquí tan pronto como una fuente lo reporte.

Glosario: los términos usados aquí

Puntuación heat: Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
Piso: Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
Equivalentes a descargas: Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
Escala logarítmica: Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
Likes: Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
Tasa de adopción: Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
Medido y estimado: Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
Seeder: Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
AI Horde: Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
Sitios de generación: Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
Tokens de OpenRouter: Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modelo completo (checkpoint): Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
LoRA y embedding: Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
Familia y pesos: La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
Antigüedad: Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
Impulso de familia: Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
Puntaje provisional: Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
¡Nuevo! (periodo de gracia): Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
Tendencia: Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
Modelo típico: El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.

Modelos similares

Modelos de IA para generar imagen, vídeo y texto

Gemma 2 27B es un modelo de texto para la familia Text / LLM listado en ModelTrends.ai, un catálogo de solo lectura de modelos de IA de imagen, vídeo y texto de código abierto. Compáralo con otros modelos Text / LLM, consulta su puntuación de calor para ver su tendencia y ábrelo en PirateDiffusion o BitVector para probarlo.

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