LLM EU
Menüü
Mudelid

Gemma 3 27B It

Google DeepMind

Ainult kataloogis Avatud kaalud

Viimati üle vaadatud:

Suveräänsus ja majutus

Ainult kataloogis

See mudel on kataloogis viitamiseks. Seda ei hostita veel LLM EU-s ja ükski esimese osapoole lõpp-punkt ei teeninda seda siin. Päringud sellele suunatakse otse pakkujale, vastavalt pakkuja enda tingimustele.

Kokkuvõte

Gemma 3 27B It on Google DeepMindi avatud kaaludega visuaal-keele mudel 27.4B parameetriga, avaldatud gemma litsentsi all. Repositoorium loodi märtsis 2025 ja on peegeldatud Hugging Face'is. See aktsepteerib teksti ja pilte ning vastab tekstina. Kontrollpunkt on instruktsioonidega häälestatud ja sisaldab vestlusmallli. Avaldatud konfiguratsioon ei sisalda kontekstiakent, seega see kaart seda ei sisalda. See kaart on ainult kataloogi jaoks: LLM EU seda mudelit ei käita. Kirjastaja ei ole mudeli lehel keelekatvust märkinud.

Spetsifikatsioonid

Pakkuja
Google DeepMind (US)
Konteksti aken
Kinnitamata: pakkuja ei ole seda väidet dokumenteerinud.
Parameetrid
27.4B
Modaalsused
text, vision
Litsents
gemma · licence
Avatud kaalud
yes
Väljalaske kuupäev
01. märts 2025
Ülesanded
Mitmekeelne tugi, Nägemine, Arutluskäik

Keeled

Tugev: —

Piisav: —

Tugev

    Piisav

      Kinnitamata: pakkuja ei ole seda väidet dokumenteerinud. — a language is listed as strong only where a source claims it; the card links the evidence where one exists.

      Millal kasutada

      Tugevused

      • open weights are published on Hugging Face and can be downloaded without a vendor agreement
      • instruction-tuned checkpoint with a chat template in the repository

      Piirangud

      • catalogue only — LLM EU does not run this model, and nothing on this card implies an LLM EU endpoint
      • no evaluation has been run by LLM EU
      • the published configuration records no context window, so the card carries none
      • at 27.4B parameters, self-hosting needs a single accelerator with enough memory for the weights
      • vision checkpoints are heavier to serve than their parameter count alone suggests, because the image encoder and pre-processing run alongside the language model