gemma-3-27b-it

Gemma 3 27B — это флагманская мультимодальная модель в семействе Gemma 3 от Google DeepMind, созданная для решения самых сложных задач в области искусственного интеллекта. Обладая 27 миллиардами параметров и контекстным окном до 128K токенов, модель сочетает высокую производительность с вычислительной эффективностью, демонстрируя state-of-the-art результаты как в текстовых, так и в мультимодальных задачах.

Модель основана на архитектуре, унаследованной от Gemini 2.0, и использует передовые методы дистилляции и оптимизированную структуру внимания, что позволяет ей работать даже на одном GPU, обеспечивая при этом производительность, сравнимую с моделями, требующими до 32 GPU. Благодаря расширенному контекстному окну, SigLIP-энкодеру и технологии "Pan&Scan", модель способна обрабатывать длинные документы, научные статьи и изображения в одном запросе без потери связности и качества ответов. Это делает её особенно полезной в юридическом и техническом анализе, медицинской диагностике и исследованиях контента с визуальными элементами. Gemma 3 27B поддерживает более 140 языков, а улучшенный токенизатор обеспечивая высокое качество перевода и кросс-языкового анализа.

Gemma 3 27B — это не просто очередная языковая модель. Это полноценный ИИ-ассистент нового поколения, сочетающий силу сверхбольших моделей с доступностью и гибкостью. Среди её конкурентов она выделяется уникальным сочетанием эффективности, мультимодальности, многоязычной поддержки и производительности на одной видеокарте.

Дата анонса: 12.03.2025
Параметров: 27B
Контекст: 132K
Слоев: 62, с полным вниманием: 10
Тип внимания: Sliding Window Attention
Разработчик: Google DeepMind
Версия Transformers: 4.50.0.dev0
Лицензия: gemma

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами бесплатно для теста инференса и знакомства с gemma-3-27b-it. Получить токен для доступа к API вы можете на странице управления токенами после регистрации и верификации.

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.

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