G
Gemma 3 27BOPEN
Gemma 3 introduz multimodalidade, suportando entrada de visão-linguagem e saídas de texto.
Os preços são atualizados automaticamente — verificados diariamente em relação aos preços de lista dos provedores.
- $0.17 por 1M de tokens, assumindo 3 entradas para 1 saída a convenção usada pela Artificial Analysis
- mais barato que 64% dos 191 modelos open-weight rastreados aqui
- 8 de 34 modelos Google rastreados aqui, do mais barato
Benchmarks & performance
Pontuações de benchmark independentes para Gemma 3 27B, medidas pela Artificial Analysis. Quanto maior, melhor.
Modelos neste nível custam $0.26 por 1M de tokens (mediana de 29) — este custa $0.17.
Mais barato e melhor neste índice: GLM 5.3 Flash · DeepSeek V4 Flash 0731 · DeepSeek V4 Flash 0423 e 24 a mais
Sobre este modelo
Gemma 3 27B é um modelo de IA open-weight da Google. Você pode baixá-lo e fazer self-host gratuitamente; os preços abaixo são preços de lista de API hospedada, rastreados diariamente, para quando você preferir conveniência em vez de self-hosting.
Perguntas frequentes
O que é o Gemma 3 27B?
Gemma 3 27B é um modelo de linguagem de IA da Google. É open-weight: você pode baixá-lo e executá-lo em seu próprio hardware, gratuitamente. Ele pontua 7.4 no índice de inteligência Artificial Analysis.
O Gemma 3 27B é gratuito?
Os pesos são gratuitos e abertos — você pode auto-hospedar o Gemma 3 27B e não pagar nada por token. Se preferir uma API hospedada, os preços são $0.08 por milhão de tokens de entrada e $0.45 por milhão de tokens de saída.
Para que serve o Gemma 3 27B?
Benchmarks independentes da Artificial Analysis dão a ele GPQA 42.8%, MMLU-Pro 66.9%, Humanity's Last Exam 4.4%, Long Context Reasoning 6.3%, LiveCodeBench 13.7%, SciCode 21.2%, MATH-500 88.3%, AIME 25.3%, AIME 2025 20.7%, IFBench 31.8%, τ²-Bench 10.5%, τ-Bench Banking 0.8%, Terminal-Bench 4.5%, Terminal-Bench Hard 3.8%. É particularmente usado para geração de código.
Posso auto-hospedar o Gemma 3 27B?
Sim. Gemma 3 27B tem open weights, então você pode baixá-lo e executá-lo em sua própria GPU ou servidor com ferramentas como Ollama, vLLM ou llama.cpp — sem custo por token.