Gemma 3 27B IT
27BGoogle Gemma 3
Gemma 3 大杯指令版,长上下文 + 多模态。Q4 约 16GB,适合 24GB 卡或双卡短上下文。
131K
最大上下文
3
量化变体
GGUF Q4_K_M
最佳质量
97.2%
精度保留率
量化变体对比
各量化级别的显存、质量损失及 RTX 4090 推理速度
实测 = 本站跑过 · 估算 = 本站未跑过:推算所得,或本站未核实的数字 · 社区 = 公开报告
相似模型
与 Gemma 3 对比Gemma 3 4B IT
Google Gemma 3
Google Gemma 3 多模态 4B,128K 上下文,8GB 显卡可跑图文理解。
Gemma 3 12B IT
Google Gemma 3
中型 Gemma 3 视觉模型,Q4 可装入 16GB,多语言对话表现优秀。
Qwen3-VL 30B-A3B Instruct
Alibaba Qwen3-VL
多模态 MoE,激活参数仅约 3B,因此在苹果统一内存上依然跟手,CPU 卸载的表现也远好于稠密 30B。Q4 约 19GB,24GB 显卡可完整放下。
Gemma 4 26B-A4B IT
Google Gemma 4
Google Gemma 4 的混合专家模型:文本部分约 25B 参数,每 token 激活约 4B,256K 上下文,支持图像输入。30 层中只有 5 层的缓存随上下文增长,而且这些层用的是更少、更宽的注意力头,所以缓存很小——32K 下约 0.9 GB,用满 256K 也只要约 5.3 GB。Q4 下 32K 上下文约 17 GB:24 GB 显卡可以从容运行,甚至能加载完整窗口(偏紧)。16 GB 显卡差一点装不下。下方体积使用计算器通用比特率——未能核对到 GGUF 文件大小,各档位的质量损失也未公布。
在本地运行 Gemma 3 27B IT
在 Q4_K_M、4K 上下文下,Gemma 3 27B IT 约需 18.4 GB —— 权重 15.8 GB、KV 缓存 0.92 GB、激活缓冲 1.7 GB。本索引中能宽裕跑它的最小规格是 24 GB 显卡 —— 共 4 张,RTX 3090 起步;76 张卡中有 29 张可以。这些是计算值而非实测值:估算把「宽裕」的界线画在显存的 88%,大致就是桌面环境需要留出的余量。
上下文变长会多花多少
从 4K 提到 32K 约多占 2.19 GB,总量来到 20.8 GB。这比参数量给人的印象要温和:62 层中只有 10 层的 KV 缓存会随上下文增长,另有 52 层被滑动窗口封顶,因此缓存的增速只有常规架构的一小部分。该模型的原生上下文是 128K;在 Q4_K_M 下把它全部撑满约需 29 GB。
该下载哪个版本
本索引收录了它的 2 种格式 —— GGUF、AWQ —— 共 3 个档位。 其中 Q4_K_M 的公开困惑度损失最低,为 2.8%。列出的最快档位是 AWQ INT4,在 RTX 4090、batch 1 下约 62 tok/s —— 这是估算值,不是本站硬件上的实测。GGUF 可在 NVIDIA、AMD 与苹果芯片上通过 llama.cpp 和 Ollama 运行;AWQ 与 GPTQ 面向 CUDA 和 ROCm 上的 vLLM;EXL2 是 ExLlamaV2 —— 仅限 CUDA,而且已经归档,适合本机使用而不适合提供服务。
常见问题
- Gemma 3 27B IT 需要多少显存?
- 在 Q4_K_M、4K 上下文、batch 1 下约 18.4 GB,到 32K 时约 20.8 GB。这个数字是权重加 KV 缓存再加 10% 激活缓冲,由模型架构计算得出,不是在显卡上实测的。
- Gemma 3 27B IT 能在 24GB 显卡上跑吗?
- 可以 —— 在 Q4_K_M、4K 上下文下约需 18.4 GB,在 RTX 3090 上还剩 5.6 GB,本索引中 4 张 24 GB 显卡都一样。这是能宽裕跑它的最小规格;76 张中有 29 张可以。
- Gemma 3 27B IT 该用哪个量化档位?
- Q4_K_M 的公开质量损失最低(2.8%),而 Q4_K_M 是多数人实际使用的档位。索引中的 3 个档位是 Q4_K_M、Q3_K_M、AWQ INT4。
这个模型能跑在哪
按 Q4_K_M、4K 上下文估算,显存从小到大排列。「从容」指估算占用不超过显存的 88%。
怎么把它跑起来
针对本模型及同类硬件的部署指南。
本页数字会随模型数据或运行时版本的变化而更新。最近更新 2026-10-06 RSS → /zh/feed.xml