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.
| Наименование модели | Контекст | Тип | GPU | Статус | Ссылка |
|---|
Для данной модели пока нет публичных эндпоинтов.
Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.
Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
32 768 |
1 | 34,51 ₽ | 52,79 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 37,77 ₽ | 52,79 | Запустить | ||
32 768 tensor |
2 | 63,57 ₽ | 66,08 | Запустить | ||
32 768 tensor |
2 | 92,17 ₽ | 57,83 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 105,57 ₽ | 85,78 | Запустить | ||
32 768 tensor |
2 | 109,77 ₽ | 173,29 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 150,57 ₽ | 118,77 | Запустить | ||
32 768 tensor |
4 | 156,24 ₽ | 348,33 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 211,77 ₽ | 316,71 | Запустить | ||
32 768 tensor |
4 | 269,04 ₽ | 348,33 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 341,77 ₽ | 316,71 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 367,41 ₽ | 374,44 | Запустить | ||
32 768 tensor |
2 | 439,97 ₽ | 635,16 | Запустить | ||
32 768 tensor |
2 | 839,97 ₽ | 1138,25 | Запустить | ||
32 768 tensor |
4 | 1 717,59 ₽ | 2278,25 | Запустить | ||
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
32 768 |
1 | 34,51 ₽ | 53,38 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 37,77 ₽ | 53,38 | Запустить | ||
32 768 tensor |
2 | 63,57 ₽ | 66,67 | Запустить | ||
32 768 tensor |
2 | 92,17 ₽ | 58,42 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 105,57 ₽ | 86,37 | Запустить | ||
32 768 tensor |
2 | 109,77 ₽ | 173,89 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 150,57 ₽ | 119,36 | Запустить | ||
32 768 tensor |
4 | 156,24 ₽ | 348,92 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 211,77 ₽ | 317,30 | Запустить | ||
32 768 tensor |
4 | 269,04 ₽ | 348,92 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 341,77 ₽ | 317,30 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 367,41 ₽ | 375,03 | Запустить | ||
32 768 tensor |
2 | 439,97 ₽ | 635,75 | Запустить | ||
32 768 tensor |
2 | 839,97 ₽ | 1138,85 | Запустить | ||
32 768 tensor |
4 | 1 717,59 ₽ | 2278,84 | Запустить | ||
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
32 768 |
1 | 34,51 ₽ | 52,13 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 37,77 ₽ | 52,13 | Запустить | ||
32 768 tensor |
2 | 63,57 ₽ | 65,41 | Запустить | ||
32 768 tensor |
2 | 92,17 ₽ | 57,17 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 105,57 ₽ | 85,12 | Запустить | ||
32 768 tensor |
2 | 109,77 ₽ | 172,63 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 150,57 ₽ | 118,11 | Запустить | ||
32 768 tensor |
4 | 156,24 ₽ | 347,66 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 211,77 ₽ | 316,05 | Запустить | ||
32 768 tensor |
4 | 269,04 ₽ | 347,66 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 341,77 ₽ | 316,05 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 367,41 ₽ | 373,78 | Запустить | ||
32 768 tensor |
2 | 439,97 ₽ | 634,49 | Запустить | ||
32 768 tensor |
2 | 839,97 ₽ | 1137,59 | Запустить | ||
32 768 tensor |
4 | 1 717,59 ₽ | 2277,58 | Запустить | ||
Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям nn@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.