gemma-3-270m

русскоязычная

Gemma 3 270M представляет собой инновационную компактную языковую модель от Google, созданную специально для эффективного выполнения задач после специального дообучения под них. Эта модель является частью семейства Gemma 3 и наследует ее основные архитектурные детали, но с некоторыми дополнениями. Около 170 миллионов параметров выделено для работы объемного словаря в 262144 токенов, остальные 100 миллионов — на блоки трансформера с использованием скользящего окна внимания (sliding window attention) в 15 из 18 слоев, что оптимизирует вычисления для длинных последовательностей, при этом поддерживая полное внимание в ключевых точках. Модель работает с контекстным окном до 32 768 токенов и отличается превосходной языковой поддержкой (более 140 языков).

Технически Gemma 3 270M отлично оптимизирована для задач с ограниченными ресурсами. Ее небольшой размер в 270 миллионов параметров делает ее идеальной для развертывания на периферийных устройствах, веб-браузерах или в облачных средах, где важны скорость и низкая стоимость эксплуатации. Разработчики отмечают, что модель обучалась использованием Quantization-Aware Training (QAT) поддерживает квантование INT4 практически без потери точности, что еще больше упрощает задачу локального инференса.

В отличие от более крупных моделей семейства, Gemma 3 270M не предназначена для сложных диалогов, а сфокусирована на специфических задачах, где она демонстрирует исключительную эффективность. Ее философия - "правильный инструмент для конкретной задачи". Не имеет смысла использовать большую модель если необходимо решать одну однотипную, повторяемую операцию, да в большинстве случаев будет необходимо дополнительно обучить модель как выполнять эту специфическую задачу, но после настройки она будет работать с поразительной точностью. Gemma 3 270M идеально подходит для создания набора небольших, узкоспециализированных моделей, каждая из которых является экспертом в своей области. Ее основные сценарии использования включают классификацию текста, извлечение сущностей (например, из юридических документов или медицинских записей), преобразование неструктурированного текста в структурированный формат, анализ тональности, фильтрацию токсичного контента и маршрутизацию запросов. А благодаря своей скорости она может стать отличным вариантом для приложений, требующих быстрых ответов в реальном времени.


Дата анонса: 14.08.2025
Параметров: 268M
Контекст: 33K
Слоев: 18, с полным вниманием: 3
Тип внимания: Sliding Window Attention
Разработчик: Google DeepMind
Версия Transformers: 4.55.0.dev0
Лицензия: gemma

Публичный эндпоинт

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами бесплатно для теста инференса и знакомства с gemma-3-270m. Получить токен для доступа к API вы можете на странице управления токенами после регистрации и верификации.
Наименование модели Контекст Тип GPU Статус Ссылка
Для данной модели пока нет публичных эндпоинтов.

Частный сервер

Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.

Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:

  • получить максимальную производительность эндпоинта,
  • получить полный контекст для обработки больших запросов и диалогов,
  • обеспечить максимальную безопасность, для обработки данных в выделенном изолированном пространстве,
  • использовать кастомизированные веса: fine-tuned версии или lora-адаптеры.

Рекомендуемые конфигурации сервера для хостинга gemma-3-270m

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.160
32 768
1 33,74 ₽ 60,45 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
32 768
1 46,94 ₽ 105,97 Запустить
rtx3080-1.16.32.160
32 768
1 51,34 ₽ 31,69 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
1 73,73 ₽ 112,08 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
1 91,14 ₽ 111,85 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 139,77 ₽ 113,21 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 156,97 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 206,09 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 205,90 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 244,05 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
32 768
tensor
2 411,81 ₽ 206,63 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 372,16 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 839,97 ₽ 372,70 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.160
32 768
1 33,74 ₽ 59,58 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
32 768
1 46,94 ₽ 105,11 Запустить
rtx3080-1.16.32.160
32 768
1 51,34 ₽ 30,83 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
1 73,73 ₽ 111,21 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
1 91,14 ₽ 110,98 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 139,77 ₽ 112,78 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 156,10 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 205,68 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 205,48 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 243,63 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
32 768
tensor
2 411,81 ₽ 206,42 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 371,75 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 839,97 ₽ 372,49 Запустить

Связанные модели

Остались вопросы?

Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям support@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.

Мы используем файлы cookie и сервисы веб-аналитики для обеспечения работы сайта, анализа посещаемости и улучшения качества наших услуг.
Продолжая использовать сайт, вы соглашаетесь с Политикой конфиденциальности и даете согласие на обработку cookie-файлов и технических данных.