Maaari ko bang patakbuhin ang Gemma 2 27B nang lokal?

Oo — bukas ang weights at naka-host sa google/gemma-2-27b-it sa Hugging Face. Sa 27B parameters, kakailanganin mo ng mga 24 GB ng VRAM para sa komportableng lokal na inference; kaya ito ng mga tool tulad ng Ollama o LM Studio.

Magkano ang Gemma 2 27B sa API?

Pinapresyo ito ng Google sa $0.65 kada milyon tokens para sa input at output, na abot-kaya para sa modelong ganito kalaki. Ang context window ay 8,192 tokens.

Paano naiiba ang Gemma 2 27B sa mga Gemini models?

Ang Gemma 2 27B ay ginawa sa parehong research ng Gemini ngunit ito ay open-weights release na maaari mong i-download at i-self-host; ang mga Gemini models ay sarado at API-only. Ang Gemma 2 27B ay mas maliit din kumpara sa pinakamataas na tier ng Gemini.

Gemma 2 27B

3159°

#llm #google #pangangatwiran #pagbubuod #pananaliksik #lokal

Tumatakbo sa Graydient

Patakbuhin ang modelong ito

Alok / Ads

Easy Creator (Prism) Web

Walang limitasyon · flat fee

Pinakamainam para sa mga baguhan. Malalakas na workflows, madaling matutunan.

PirateDiffusion Telegram

Walang limitasyon · flat fee

Gumawa ng mga video, larawan, custom na chat personas, at iba pa.

Pro studio (SpyGlass) Web

Walang limitasyon · flat fee

Mag-browse ng mga modelo, mag-render at mag-refine mula sa kahit anong browser o telepono.

Discord bot (Vector)

Walang limitasyon · flat fee

Idagdag ang Vector sa iyong server o sumali sa Vector Discord. Gumawa ng kahit ano!

Unified Editor Web

Walang limitasyon · flat fee

Editor para sa mga larawan at video: mag-render, mag-edit, mag-upscale at iba pa sa isang pahina.

OpenRouter Terminal / API

Bayad kada token

Makipag-chat sa modelong ito sa browser o tawagan ito mula sa iyong code gamit ang isang API key.

Mga Lokal na App

Kailangang i-setup

Mag-setup ng mga lokal na programa kung kaya ng hardware ng computer mo.

ModelDuel Web

Bayad kada gamit

Gumawa ng parehong prompt sa hanggang 50 checkpoint/base models nang sabay-sabay.

Umarkila ng GPU sa cloud

Graydient Cloud GPU

Walang limitasyon · flat fee

Isang bayad, walang limitasyon sa gamit. Isang click lang para ma-install ang modelong ito.

RunPod Cloud GPU

Singil kada minuto

Umarkila ng GPU kada minuto at ikaw ang mag-setup ng modelo.

Mga gabay para sa model na ito

Ollama vs LM Studio (2026): alin ang local AI app na gagamitin, at alin ang mga top models na pinapatakbo ng bawat isa

Pinakamahusay na lokal na LLM ayon sa gamit (Oktubre 2026): ang tamang open model para sa bawat trabaho

Gaano ba talaga kalaki ang VRAM na kailangan ko para sa local AI?

Ano ang GGUF file? Ipinaliwanag ang mga quantized na modelo (Q4, Q8, fp8, NF4)

Lahat ng gabay

Google | 8,192 token context | $0.65/M input, $0.65/M output. Ang Gemma 2 27B ng Google ay isang open model na ginawa mula sa parehong pananaliksik at teknolohiya na ginamit sa paglikha ng Gemini models. Ang mga Gemma models ay angkop para sa iba't ibang mga gawain sa text generation, kabilang ang pagsagot sa mga tanong, pagbubuod, at pangangatwiran. Tingnan ang launch announcementOpens in new tab para sa karagdagang detalye. Ang paggamit ng Gemma ay sakop ng Google's Gemma Terms of UseOpens in new tab.

Mga tala ng Kapitan

Isinulat ni Captain, ang editor ng bahay

Mga tala mula sa 2026-10-13

Ang Gemma 2 27B ay open-weights na 27-bilyong-parameter na instruction-tuned model ng Google, na ginawa sa parehong research lineage ng Gemini. Ito ay nasa isang kapaki-pakinabang na gitna: sapat na malaki para seryosong mag-handle ng reasoning, summarization, at question answering, sapat na maliit para tumakbo nang lokal sa hardware na may sapat na VRAM. Ang weights ay maaari mong i-download, at ang presyo ng API ay abot-kaya.

Kilalang-kilala sa

Open weights: i-download at patakbuhin sa sarili mong hardware
Matibay na pangkalahatang reasoning at question answering para sa klase ng laki nito
Kakayahang mag-summarize sa iba't ibang uri ng teksto
Ibinahagi ang architectural research sa pamilya ng Google Gemini
Available sa Hugging Face sa google/gemma-2-27b-it

Mag-ingat sa

Ang 8,192-token context ay maiksi ayon sa kasalukuyang pamantayan; kailangang hatiin ang mahahabang dokumento.
Ang paggamit ay pinamamahalaan ng Google's Gemma Terms of Use, hindi ng karaniwang open-source license.
Sa 27B parameters, nangangailangan ng makabuluhang VRAM ang lokal na paggamit — magplano ng 24 GB o higit pa.

Pinakamainam para sa

Mga prompt na subukan

Ibuod ang isang masalimuot na argumento

Basahin ang sumusunod na talata at bigyan ako ng tatlong-paragraph na buod: una, ang pangunahing pahayag; pangalawa, ang pangunahing ebidensyang inilahad; pangatlo, ang pinakamahina na punto sa argumento. Pagkatapos sabihin sa isang pangungusap kung matibay ang argumento. I-paste ang iyong teksto sa ibaba ng linyang ito.

Mag-isip ng mabuti tungkol sa isang desisyon

Kailangan kong magpasya kung lilipat ba ako ng isang maliit na production app mula sa isang PostgreSQL instance papunta sa isang managed multi-region setup. Ang app ay may 50,000 buwanang aktibong gumagamit, mabigat sa pagbabasa ng data, at may dalawang-person engineering team. Ilarawan ang mga trade-off at bigyan ako ng malinaw na rekomendasyon kasama ang iyong paliwanag.

Sagutin ang isang layered na tanong

Ipaliwanag kung bakit itinaas ng mga central bank ang interest rates para labanan ang inflation, pagkatapos ipaliwanag ang pangunahing paraan kung paano ito maaaring pumalya, at sa huli sabihin kung anong indicator ang babantayan ng isang ekonomista para malaman kung ito ay epektibo. Panatilihin ang bawat bahagi sa dalawa o tatlong pangungusap.

Ihambing sa

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

Higit pang mga text model mula sa google

Mga tanong na madalas itanong

Maaari ko bang patakbuhin ang Gemma 2 27B nang lokal?: Oo — bukas ang weights at naka-host sa google/gemma-2-27b-it sa Hugging Face. Sa 27B parameters, kakailanganin mo ng mga 24 GB ng VRAM para sa komportableng lokal na inference; kaya ito ng mga tool tulad ng Ollama o LM Studio.
Magkano ang Gemma 2 27B sa API?: Pinapresyo ito ng Google sa $0.65 kada milyon tokens para sa input at output, na abot-kaya para sa modelong ganito kalaki. Ang context window ay 8,192 tokens.
Paano naiiba ang Gemma 2 27B sa mga Gemini models?: Ang Gemma 2 27B ay ginawa sa parehong research ng Gemini ngunit ito ay open-weights release na maaari mong i-download at i-self-host; ang mga Gemini models ay sarado at API-only. Ang Gemma 2 27B ay mas maliit din kumpara sa pinakamataas na tier ng Gemini.

Hatol ng Kapitan
Isang kapani-paniwalang open-weights na modelo sa patas na presyo — sulit isaalang-alang kung mahalaga ang lokal na deployment o budget at hindi mo kailangan ng mahabang context window.

Model card sa Hugging Face

Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.

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

Paano nagkakalkula ang score na ito

Walang datos ng kasikatan mula sa kahit anong pinanggalingan ang modelong ito, kaya may stand-in na numero ito sa ibaba ng 7,000° para kumpleto ang mga listahan. Hindi ito kailanman mauuna sa isang modelong may datos. Lalabas dito ang breakdown kapag may nag-ulat na pinanggalingan.

Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito

Heat score: Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
Floor: Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
Katumbas ng download: Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
Log scale: Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
Likes: Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
Bilis ng pagtanggap: Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
Nasukat at tinantya: Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
Seeder: Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
AI Horde: Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
Mga generation site: Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
OpenRouter tokens: Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Buong modelo (checkpoint): Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
LoRA at embedding: Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
Pamilya at weights: Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
Edad: Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
Pampasigla ng pamilya: Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
Stand-in score: Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
Bago! (panahon ng grace): Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
Uso: Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
Karaniwang modelo: Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.

Mga katulad na model

Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image)

TEXT / LLM

Cydonia 24B V4.1

TEXT / LLM

Nemotron Content Safety 3.5

TEXT / LLM

Nex N2.5 Mini

TEXT / LLM

Mga AI model para sa paggawa ng larawan, video at teksto

Ang Gemma 2 27B ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model, tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat, at buksan ito sa PirateDiffusion o BitVector para subukan.

Higit pang Text / LLM model Higit pang Text / LLM Teksto / LLM llm google pangangatwiran pagbubuod pananaliksik lokal

Mag-browse ayon sa pamilya ng model