Gemma 3 27B Instruct
GoogleGemma오픈 웨이트Gemma · 상업적 사용 가능
설명
Gemma 3 27B is a 27-billion-parameter vision-language model from Google, handling text and image input and generating text output. It features a 128K context window, multilingual support, and open weights. Suitable for complex question answering, summarization, reasoning, and image understanding tasks.
출시일
2025-03-12
파라미터
27.0B
컨텍스트 길이
131K
모달리티
image, text
능력 레이더
23
general
13
coding
34
reasoning
28
science
28
agents
70
multimodal
랭킹
벤치마크 점수 (LLM Stats)
(LLM Stats (zeroeval))Chat
IFEvalGoogle Research (2023)
90.4%자체 보고
Factuality
SimpleQA
10.0%자체 보고
General
Global-MMLU-Lite
75.1%자체 보고
Language
MMLU-Pro
67.5%자체 보고
WMT24++
53.4%자체 보고
ECLeKTic
16.7%자체 보고
Long Context
MRCR v2 (8-needle)
13.5%자체 보고
Math
GSM8k
95.9%자체 보고
MATH
89.0%자체 보고
MathVista-Mini
67.6%자체 보고
HiddenMath
60.3%자체 보고
Reasoning
HumanEvalOpenAI (2021)
87.8%자체 보고
BIG-Bench Hard
87.6%자체 보고
Natural2Code
84.5%자체 보고
ChartQAMasry et al. (2022)
78.0%자체 보고
FACTS Grounding
74.9%자체 보고
MBPP
0.74 / 100자체 보고
Bird-SQL (dev)
54.4%자체 보고
GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)
42.4%자체 보고
LiveCodeBench
29.7%자체 보고
BIG-Bench Extra Hard
19.3%자체 보고
Vision
DocVQADocVQA (2020)
86.6%자체 보고
AI2D
84.5%자체 보고
VQAv2 (val)
71.0%자체 보고
InfoVQA
70.6%자체 보고
TextVQA
65.1%자체 보고
MMMU (val)
64.9%자체 보고
AA 평가 지수
(Artificial Analysis)Math 500(OpenAI (2024), subset of Hendrycks et al. MATH (2021))88.3
Mmlu Pro(TIGER-Lab (Univ. of Waterloo, Toronto, CMU, 2024))66.9
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))42.8
Ifbench(Google Research (2023))31.8
Aime(MAA (Mathematical Association of America))25.3
Scicode(UIUC + Argonne National Lab (2024))23.3
Math Index(Artificial Analysis)20.7
Aime 25(MAA (Mathematical Association of America))20.7
Livecodebench(UC Berkeley + MIT + Cornell (2024))13.7
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))10.5
Coding Index(Artificial Analysis)10.1
Lcr(Artificial Analysis)7.3
Intelligence Index(Artificial Analysis)4.9
Terminalbench V2 14.5
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))4.4
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))3.8
Tau Banking0.8
LLM Stats 카테고리 점수
(LLM Stats (zeroeval))Chat90
Instruction Following90
Structured Output90
Math80
Image To Text70
Legal70
Multimodal70
Finance70
Grounding70
Healthcare70
Vision70
Language60
Reasoning60
General60
Code60
Physics40
Factuality40
Biology40
Chemistry40
Long Context10
가격
입력 가격무료
출력 가격무료
혼합 가격 (3:1)무료
캐시 읽기 가격$0.04 / 1M 토큰
속도
토큰/초0.0
첫 토큰 지연0.00s
첫 응답 지연0.00s
공급자 가격 순위
공급자 가격 순위
9개 공급자
최저가: DeepInfra최고가: STACKIT
공급자입력출력
1DeepInfra최저가
$0
$0
2OpenRouter
$0.08
$0.45
3Hugging Face
$0.08
$0.16
4Deep Infra
$0.08
$0.16
5Kilo Gateway
$0.08
$0.16
6Merge Gateway
$0.08
$0.45
7Nebius Token Factory
$0.1
$0.3
8NovitaAI
$0.119
$0.2
9STACKIT
$0.53
$0.76
이 모델의 다양한 API 공급자 간 가격 비교.