Famiglia Gemma · 27B parametri

Gemma 2 27B

Il modello di fascia alta della famiglia Gemma. Eccellente in francese.

🇺🇸 Google·Licenza Gemma·Contesto 8k tokens·Data di uscita giugno 2024← Catalogo

01Cosa sa fare

Punti di forza
  • Qualità vicina a quella dei modelli da 70B
  • 16 GB VRAM Q4 (accessibile)
  • Molto bravo nel seguire istruzioni
Limiti da conoscere
  • —Contesto limitato a 8192 — il grande punto debole
  • —Licenza Gemma (non Apache 2.0)
Architettura
Transformer denso · Gemma 2 27B · softcapping dei logit
Addestramento
13T token. Il più grande della famiglia Gemma 2.
Ideale per
ScritturaAnalisi

05Installare

Installa Ollama per il tuo OS. Verifica il modello e la sua quantizzazione prima del download. Inizia con 4096 token di contesto, poi controlla l'allocazione con ollama ps. Un comando qui sotto non dimostra che sia stato eseguito un test sulla tua macchina.

$ollama run gemma2:27b
⚠
Primo download: tra 2 e 40 GB a seconda della quantizzazione scelta. Occorre prevedere spazio su disco; è consigliata una connessione stabile. Gli avvii successivi sono istantanei.

02Memoria richiesta

VRAM GPU approssimativa per far girare questo modello, overhead del contesto di 4k token incluso. Per un contesto più lungo, aggiungi ~1 GB per ogni blocco di 8k token.

Q4_K_M
Il più leggero, ~5% di perdita
16 GB
Q5_K_M
Buon compromesso qualità/dimensione
19 GB
Q8_0
Quasi indistinguibile da FP16
29 GB
FP16
Piena precisione — uso server
54 GB
Fallback CPU · Se non hai una GPU, considera 28 GB di RAM minimo per far girare questo modello a velocità ridotta.

Quale hardware serve per Gemma 2 27B?

Per eseguire Gemma 2 27B in locale con quantizzazione Q4, servono circa 16 GB di VRAM. Un’opzione da confrontare: RTX 5070 Ti 16 GB — lascia un margine per il sistema e il contesto; verifica la compatibilità del motore con la GPU.

Offerta attuale: RTX 5070 Ti 16 GB
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In mobilità: Gemma 2 27B funziona anche su un Portatile RTX (16 GB di VRAM) →

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03Velocità prevista

Token generati al secondo in Q4_K_M, contesto 4k. Oltre 20 t/s, la lettura è confortevole. Al di sotto di 10 t/s, va bene solo per fare delle prove.

Entry-level
~3t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Fascia media
~13t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Fascia alta
~32t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

04Benchmark pubblici

Punteggi ripresi dalle model card o da MMLU-Pro / fonti della community. Unità: % di risposte corrette.

MMLU
75.2
HellaSwag
89.5
HumanEval
51.8