Română · beta. Traducerea a fost făcută automat și este încă în curs de revizuire. Citește pagina în engleză

Google · pașaport de model

Google: Gemma 2 27B

gemma-2-27b-it

Ponderi deschise
Licență Gemma license
27.2B parametri
8,192 context
Lansat 2024-06-27(curatoriat)

General · LMArena: 1,290#273 din 396
Cea mai bună percentilă: 31.3General
Poziția în cohortă: 32.0mediană 36.2

Ce spun datele

Evaluat pe 7 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.

Cele mai slabe axe

6 pct — AIME (matematică) (1.4%)

Neuniform: 25,3 puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 31.3 pct pe General față de 6 pct pe AIME (matematică).

General31.3 pct1,290Verifică →
Urmarea instrucțiunilor30.8 pct1,271Verifică →
LiveBench29.2 pct41.2%Verifică →
Prompturi dificile28.8 pct1,282Verifică →
Programare26.3 pct1,304Verifică →
GPQA Diamond17.6 pct36.5%Verifică →
AIME (matematică)6 pct1.4%Verifică →
WebDev ArenaNeevaluat
Vision ArenaNeevaluat
Factuality ArenaNeevaluat
Search ArenaNeevaluat
Document ArenaNeevaluat
Agent ArenaNeevaluat
FrontierMathNeevaluat
SimpleQA VerifiedNeevaluat
ARC-AGI-2Neevaluat
Humanity's Last ExamNeevaluat
SimpleBenchNeevaluat
BFCL v4 (apelare de funcții)Neevaluat
SWE-bench Verified (clasament live)Neevaluat
Terminal-Bench 4.0Neevaluat
MMLU-Pro (Artificial Analysis)Neevaluat
LiveCodeBench (Artificial Analysis)Neevaluat
IFBench (Artificial Analysis)Neevaluat
Halucinații HHEM (Vectara)Neevaluat
SWE-bench VerifiedNeevaluat
Terminal-BenchNeevaluat

Percentilele reprezintă poziția modelului în populația proprie a fiecărui clasament. Axele marcate „neevaluat” nu au niciun rezultat publicat pentru acest model — este o absență a datelor, nu un scor mic.

Cum îl rulezi

Rulează-l singur

Repositorygoogle/gemma-2-27b-it

Parametri27.2B

ArhitecturăGemma2ForCausalLM

LicențăGemma license

AccesRestricționat — trebuie să accepți termenii repository-ului înainte de descărcare

Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "google/gemma-2-27b-it"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

Ollama

Nu sincronizăm tag-urile Ollama, așa că nu afișăm o comandă pe care nu o putem verifica — una greșită ar descărca modelul greșit. Caută în biblioteca Ollama →

Rețetele de fine-tuning Unsloth sunt specifice fiecărui model și nu le derivăm aici. Documentația Unsloth →

Folosește-l găzduit

ID de model APIgoogle/gemma-2-27b-it

Lungime context8,192 tokeni

Ieșire maximă2,048 tokeni

Preț intrare$0.65 per 1M tokeni

Preț ieșire$0.65 per 1M tokeni

Parametri API acceptați de acest endpoint

Frequency penaltyMax tokensPresence penaltyRepetition penaltyResponse formatSeedStop sequencesStructured outputsTemperatureTop-p

Exemplu de cerere

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"google/gemma-2-27b-it","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

Vezi pe OpenRouter →

Identificatorii, limitele și prețurile sunt sincronizate din sursa upstream afișată mai sus. Orice câmp nesincronizat este omis complet, nu ghicit.

gemma-2-27b-it stands at 32 (raw mean 24.3) — measured on 7 of 27 axes.
pozițieșablonVerifică →
gemma-2-27b-it stands at 32 versus a cohort median of 36.2 across 127 models released within 180 days — below the peer median.
cohortășablonVerifică →

Fiecare afirmație este un fapt calculat din datele actuale ale clasamentului, formulat de un apel de model la temperatură scăzută și respins de o poartă de validare dacă vreun număr nu se află în rândul sursă. Cum funcționează clasamentele →