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趋近智

Gemma 3 27B

参数

27B

上下文长度

128K

模态

Multimodal

辅助参数

430M

架构

Dense

KV 缓存速率

184 KB/tok

许可证

Gemma Terms of Use

发布日期

12 Mar 2025

训练数据截止日期

Aug 2024

API 价格 (每 1M)

输入: $0.08 · 输出: $0.35

硬件与系统要求

精度

Native

上下文

工作负载显存: 16.51 GB

INT4 · 8K context

基础权重: 12.57 GB

KV 缓存: 1.44 GB

运行时与计算图: 2.50 GB

最小所需硬件

1x NVIDIA L4 24GB

16.5 / 21.6 GB usable

2x RTX 4090 24GB

16.5 / 43.2 GB usable · TP 2

Apple M4 24GB

16.5 / 18.0 GB usable

确定特定工作负载的硬件需求:

在显存计算器中打开

运行时要求

权重格式

FP16

CUDA

>= 11.8

PyTorch

>= 2.1

Transformers

>= 4.40.1

微架构精度注意力算子

Blackwell, Hopper

原生 FP16

FlashAttention-3

Ada Lovelace, Ampere

原生 FP16

FlashAttention-2

架构图

Input TokensToken EmbeddingPosition: RoPEHidden: 4.1k · Context: 128Kx 46 layersRMSNormPre-AttentionGrouped-Query Attention64Q / 16KV headsHead dim: 64+RMSNormPre-FFNFeed-Forward NetworkActivation+Final RMSNormOutput Logits

评估基准

排名

#167

基准分数排名

0.372

28

专业知识

MMLU Pro

0.675

48

研究生级问答

GPQA

0.424

113

智能体指数

Artificial Analysis

0.1

127

通用文本

Text Arena

1365

143

0.10

146

0.05

321

StackEval

已归档
ProLLM Stack Eval

0.905

8

文本摘要

已归档
ProLLM Summarization

0.802

12

QA 助手

已归档
ProLLM QA Assistant

0.913

14

编程

已归档
Aider Coding

0.05

24

排名

排名

#167

编程排名

#136

关于 Gemma 3 27B

Gemma 3 是由 Google DeepMind 开发的一系列轻量级、最先进的模型,采用了源自 Gemini 模型的研究成果与技术。Gemma 3 27B 变体是一款多模态模型,旨在处理文本和图像输入并生成文本输出。该模型变体适用于广泛的生成任务,包括问答、摘要和复杂推理,并支持 140 多种语言。其设计重点在于支持在多种硬件上部署,从笔记本电脑、工作站等消费级设备到专用的云端基础设施。

Specifications

注意力

注意力结构

Grouped-Query Attention

注意力头

64

键值头

16

位置嵌入

ROPE

归一化

RMS Normalization

维度

基准精度

FP16

辅助参数

430M

隐藏维度大小

4,096

层数

46

关于 Gemma 3

Gemma 3 是由 Google 推出的一系列开放、轻量化的模型。它引入了多模态图像与文本处理能力,支持超过 140 种语言,并具备高达 128K token 的扩展上下文窗口。该家族提供多种参数规模的模型,以适用于多样化的应用场景。


其他 Gemma 3 模型