Salīdzināt
Gemma 3 12B It vs Gemma 3 27B It
Salīdziniet divus līdz četrus modeļus blakus pēc laukiem, kas nosaka izvietošanu: konteksts, cena, reģions, licence, valodas, mitināšana un tas, kas ir verificēts.
| Gemma 3 12B It | Gemma 3 27B It | |
|---|---|---|
| Pakalpojumu sniedzējs | Google DeepMind | Google DeepMind |
| Parametri | 12.2B | 27.4B |
| Konteksta logs | Nav verificēts: pakalpojumu sniedzējs nav dokumentējis šo apgalvojumu. | Nav verificēts: pakalpojumu sniedzējs nav dokumentējis šo apgalvojumu. |
| Licence | gemma | gemma |
| Modalitātes | text, vision | text, vision |
| Izdošanas datums | 2025. g. 01. marts | 2025. g. 01. marts |
| Valodas | Nav verificēts: pakalpojumu sniedzējs nav dokumentējis šo apgalvojumu. | Nav verificēts: pakalpojumu sniedzējs nav dokumentējis šo apgalvojumu. |
| Atvērtie svari | jā | jā |
| Uzdevumi | Daudzvalodu atbalsts, Redzēšana, Kopsavilkšana | Daudzvalodu atbalsts, Redzēšana, Spriešana |
Ja divi modeļi atšķiras, šī tabula parāda atšķirību un apstājas. LLM EU nepublicē uzvarētāja zīmi bez dokumentēta rezultāta šim uzdevumam, un trūkstošs skaitlis paliek trūkstošs, nevis kļūst par nulli.
Kad to izmantot
Gemma 3 12B It
Stiprās puses
- 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
Ierobežojumi
- 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 12.2B 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
Uzdevumi
Gemma 3 27B It
Stiprās puses
- 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
Ierobežojumi
- 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
Uzdevumi
Uzdevumi: Daudzvalodu atbalsts, Redzēšana