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Modèle

Gemma 3 27B

Dense multimodal Google de 27 Md, plus de 140 langues, sous Gemma Terms of Use : bon multilingue, mais licence à conditions et lenteur d'un dense ; aucun chiffre Strix Halo trouvé.

À vérifier#gemma#llama-cppPublié le 16 sept. 2026Mis à jour le 16 sept. 2026Vérifié le 16 sept. 2026À revérifier le 15 déc. 2026

Fiche modèle

Fournisseur
Google DeepMind
Famille
Gemma 3
Paramètres
27 Md
Architecture
Dense
Contexte
128k tokens
Licence
Gemma Terms of Use
Sortie
12 mars 2025
Mémoire Q4Estimation
≈ 17 Go
Mémoire Q8Estimation
≈ 29 Go
Appel d'outils
Oui
Raisonnement
Non
Français
Bon
Quantifications
Q4_K_M, Q8_0
Usage recommandé
comparaison multilingue, lecture d'images
Hugging Face
fiche modèle

Pourquoi ce modèle nous intéresse

Dense 27 Md, multimodal, attention locale/globale, contexte 128k, function calling, « over 140 languages » 1. C'est la référence « qualité multilingue » dans la catégorie 24 à 32 Md, en concurrence avec Mistral Small 3.2 et Qwen3.5-27B.

Caractéristiques

Voir ci-dessus. Date de sortie : mars 2025 (jour du frontmatter conventionnel). L'attention alternée locale/globale réduit le KV cache par rapport à un dense classique (ordre de grandeur non calculé ici).

Licence et usage commercial

Français

Plus de 140 langues annoncées ; aucun score français isolé.

Performances publiées sur Strix Halo

Aucun chiffre tg/pp trouvé. hogeheer qualifie Gemma 3 27B Q8 de « beaucoup plus lent que les MoE 35B-A3B, pas un candidat vitesse », sans valeur 2. Point de repère pour un 27B dense en Q4 : Qwen 3.6 27B à 11,8 t/s 3. Estimation : 212 Go/s ÷ 16,5 Go ≈ 13 t/s en Q4 ; environ 7 t/s en Q8.

Mémoire et contexte

Environ 16,5 Go en Q4, 29 Go en Q8 (estimation, non sourcée).

Limites

Licence à conditions ; dense donc lent ; pas de mesure locale.

À tester

llama-bench Q4 et Q8 ; qualité française comparée ; lecture de documents scannés.

Sources

  1. 1Google DeepMind — Gemma 3 model cardDocumentation officielleFiabilité hauteGoogle DeepMind · publié 2025-03 · consulté le 16 sept. 2026 · fiche source
  2. 2strix-halo-guide (README + BENCHMARKS.md)GitHubFiabilité moyenneGitHub (communauté) · hogeheer499 · publié 2026-03 → 2026-08-30 · consulté le 16 sept. 2026 · fiche source
  3. 3The 2026 Strix Halo Ultimate Benchmark Suite (dev.to)BenchmarkFiabilité moyennedev.to · Agustin Sacco · publié 2026-05-31 · consulté le 16 sept. 2026 · fiche source
content/models/gemma-3-27b.md246 mots