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

Google · pașaport de model

Google: Gemma 3 27B

gemma-3-27b-it

Ponderi deschise
Licență Gemma
27.4B parametri
131,072 context
Lansat 2025-03-12(curatoriat)

General · LMArena: 1,365#184 din 396
Cea mai bună percentilă: 67.6Halucinații HHEM (Vectara)
Poziția în cohortă: 42.9mediană 46.2

Ce spun datele

Evaluat pe 11 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.

Cele mai slabe axe

12.2 pct — Factuality Arena (1,380)

Neuniform: 55,4 puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 67.6 pct pe Halucinații HHEM (Vectara) față de 12.2 pct pe Factuality Arena.

Halucinații HHEM (Vectara)67.6 pct92.6%Verifică →
General53.8 pct1,365Verifică →
Urmarea instrucțiunilor51 pct1,343Verifică →
Prompturi dificile49.5 pct1,367Verifică →
LiveBench40.5 pct48.4%Verifică →
BFCL v4 (apelare de funcții)Clasament inactiv40.2 pct29.5%Verifică →
Programare38.4 pct1,358Verifică →
Vision Arena35.3 pct1,160Verifică →
GPQA Diamond31.7 pct47.7%Verifică →
AIME (matematică)30 pct22.5%Verifică →
Factuality Arena12.2 pct1,380Verifică →
WebDev ArenaNeevaluat
Search ArenaNeevaluat
Document ArenaNeevaluat
Agent ArenaNeevaluat
FrontierMathNeevaluat
SimpleQA VerifiedNeevaluat
ARC-AGI-2Neevaluat
Humanity's Last ExamNeevaluat
SimpleBenchNeevaluat
SWE-bench Verified (clasament live)Neevaluat
Terminal-Bench 4.0Neevaluat
MMLU-Pro (Artificial Analysis)Neevaluat
LiveCodeBench (Artificial Analysis)Neevaluat
IFBench (Artificial Analysis)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-3-27b-it

Parametri27.4B

ArhitecturăGemma3ForConditionalGeneration

LicențăGemma

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

Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "google/gemma-3-27b-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-3-27b-it

Lungime context131,072 tokeni

Ieșire maximă117,964 tokeni

Acceptătext, image

Preț intrare$0.08 per 1M tokeni

Preț intrare din cache$0.04 per 1M tokeni

Preț ieșire$0.35 per 1M tokeni

Parametri API acceptați de acest endpoint

Frequency penaltyLogit biasLogprobsMax tokensMin-pPresence penaltyRepetition penaltyResponse formatSeedStop sequencesStructured outputsTemperatureTool choiceTool callingTop-kTop logprobsTop-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-3-27b-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-3-27b-it stands at 42.9 (raw mean 40.9) — measured on 11 of 27 axes.
pozițieșablonVerifică →
gemma-3-27b-it stands at 42.9 versus a cohort median of 46.2 across 148 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 →