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Posso rodar o Gemma 3 27B?

O Gemma 3 27B, da Google, precisa de cerca de 24 GB de RAM na quantização recomendada de 4 bits (download de 16.6 GB). Seu hardware é verificado abaixo — na hora, nada sai do seu navegador. Espere cerca de ~21 tok/s em um Apple M-series Max.

Lendo os sinais do seu hardware…

Notas do mundo real

O Gemma 3 27B é o modelo que você escolhe quando um assistente da classe 8B parece raso demais e você tem memória de sobra. É um modelo de chat e visão de 27.4B da Google, ou seja, ele lê imagens tão bem quanto texto, e é justamente essa capacidade o principal motivo para preferi-lo a um modelo só de texto do mesmo tamanho. Em quantização de 4 bits ele fica em torno de 16.6 GB, então uma placa de 12 GB como a RTX 3060 simplesmente não dá conta, e você vai querer pelo menos 24 GB de RAM ou memória unificada para rodá-lo com folga. Uma RTX 4090 de 24 GB ou um Mac da linha M com bastante memória unificada são o lar natural dele.

No uso diário ele soa como um interlocutor bem mais consistente do que os modelos pequenos, e o lado multimodal o torna genuinamente útil para descrever ou raciocinar sobre capturas de tela e fotos. Numa 4090 em 4 bits dá para esperar cerca de 52 tokens por segundo, mais rápido do que você lê; um Mac M Max fica mais perto de 21 tok/s, ainda bem usável, enquanto rodar só em CPU com DDR5 cai para uns 3 tok/s e serve mesmo só para tarefas em lote. O contexto de 128K é real, mas custa caro aqui: enchê-lo empurra a memória total para cerca de 45.8 GB, bem além do que um único dispositivo de 24 GB comporta, então mantenha o contexto de trabalho modesto a menos que tenha margem.

Dentro da própria família ele é o peso-pesado, com o Gemma 3 4B sendo a opção mais leve quando a memória aperta e você ainda quer visão. A comparação mais interessante é com o Qwen 3.5 27B, um modelo de tamanho quase idêntico que agrega forças dedicadas de raciocínio e código; em tarefas estruturadas de matemática ou programação ele costuma levar a melhor sobre o Gemma, então recorra ao Gemma 3 27B mais por chat sólido somado à compreensão de imagens do que por raciocínio pesado. Seu traço de destaque é esse equilíbrio entre visão e chat num tamanho gerenciável de GPU única. Um alerta: a licença Gemma é de pesos abertos, não open-source, então leia os termos da Google antes de embarcá-lo num produto comercial.

Especificações

Parâmetros27.4B
Janela de contexto128K tokens
FornecedorGoogle
LicençaGemma
Lançamento2025-03
Ideal paraChat, Visão

Tamanho por quantização

QuantizaçãoBits/pesoDownloadRAM mínimaQualidade
Q2_K3.3511.5 GB16 GBPerda perceptível
Q4_K_MRecomendada4.8516.6 GB24 GBRecomendada
Q5_K_M5.6519.4 GB32 GBAlta
Q8_08.529.1 GB48 GBQuase original
F161654.8 GB96 GBOriginal

Os tamanhos são estimativas de número de parâmetros × bits por peso; builds GGUF reais variam um pouco. · Dados atualizados: 2026-06-11 · Como calculamos esses números →

Memória necessária por tamanho de contexto

ContextoCache KV (est.)Memória total (Q4)
4K tokens~0.9 GB~17.5 GB
8K tokens~1.8 GB~18.4 GB
32K tokens~7.3 GB~23.9 GB
128K tokens~29.2 GB~45.8 GB

O cache KV cresce com o tamanho do contexto — um modelo que cabe em 4K pode ficar sem memória em 32K. As estimativas assumem cache em FP16 com grouped-query attention; o uso real varia conforme o runtime.

Velocidade estimada por hardware

HardwareLargura de banda~Velocidade
NVIDIA RTX 3060 12GB360 GB/sNão cabe na VRAM
NVIDIA RTX 4090 24GB1008 GB/s~52 tok/s
Apple M-series (base)100 GB/s~5 tok/s
Apple M-series Pro270 GB/s~14 tok/s
Apple M-series Max410 GB/s~21 tok/s
CPU only (dual-channel DDR5)60 GB/s~3 tok/s

A geração de tokens é limitada pela largura de banda da memória: tok/s ≈ largura de banda × 0,85 ÷ tamanho do modelo em Q4. Os números reais variam conforme o runtime e o tamanho do contexto.

Rode localmente

O caminho mais fácil é o Ollama — um comando e você já está conversando:

ollama run gemma3:27b

Perguntas frequentes

Requisitos de sistema do Gemma 3 27B — Posso rodar localmente?