Gemma 3 27B çalıştırabilir miyim?
Google imzalı Gemma 3 27B, önerilen 4-bit nicemlemede yaklaşık 24 GB RAM ister (16.6 GB indirme). Donanımın aşağıda anında test ediliyor — hiçbir şey tarayıcından çıkmaz. Apple M-series Max üzerinde yaklaşık ~21 tok/s bekleyebilirsin.
Donanım sinyallerin okunuyor…
Gerçek dünya notları
Gemma 3 27B, 8B sınıfı bir asistan artık yetersiz geldiğinde ve elinizde harcayacak bellek varken uzandığınız modeldir. Google'ın 27.4B'lik sohbet-ve-görsel modeli; yani metnin yanı sıra görselleri de okur ve aynı boyuttaki yalnızca metin işleyen bir modele kıyasla onu seçmenizin asıl sebebi tam olarak bu yetenektir. 4-bit niceleme ile boyutu 16.6 GB civarına oturur, dolayısıyla RTX 3060 gibi 12 GB'lık bir kart onu basitçe taşıyamaz; rahat çalışması için en az 24 GB RAM ya da birleşik bellek istersiniz. 24 GB'lık bir RTX 4090 veya bol birleşik bellekli bir M serisi Mac, onun doğal yuvasıdır.
Günlük kullanımda küçük modellere göre belirgin biçimde daha tutarlı, daha zemine basan bir sohbet partneri gibi hissettirir; çok kipli (multimodal) yanı ise onu ekran görüntüleri ve fotoğraflar üzerinde betimleme ya da akıl yürütme için gerçekten kullanışlı kılar. 4090 üzerinde 4-bit ile saniyede yaklaşık 52 token bekleyebilirsiniz ki bu okuma hızınızdan daha hızlı akar; bir M Max Mac ~21 tok/s'ye daha yakın durur ve hâlâ gayet kullanışlıdır, DDR5 üzerinde yalnızca CPU ise kabaca ~3 tok/s'ye düşer ve gerçekte sadece toplu işler içindir. 128K bağlam gerçek ama burada pahalı: tamamen doldurmak toplam belleği yaklaşık 45.8 GB'a çıkarır, ki bu tek bir 24 GB'lık cihazın taşıdığının çok ötesidir; bu yüzden boş alanınız yoksa çalışma bağlamınızı ölçülü tutun.
Kendi ailesi içinde ağır siklet olan odur; bellek kısıtlıyken ve yine de görsel yeteneği isterken daha hafif tercih Gemma 3 4B olur. Daha ilginç karşılaştırma ise neredeyse aynı boyutta olan, ama özel akıl yürütme ve kodlama güçleri ekleyen Qwen 3.5 27B: yapılandırılmış matematik veya kod görevlerinde genelde Gemma'nın önüne geçer, bu yüzden Gemma 3 27B'ye zorlu akıl yürütmeden çok sağlam sohbet artı görsel anlama için uzanın. Öne çıkan özelliği, yönetilebilir tek-GPU boyutunda sunduğu o görsel-artı-sohbet dengesidir. Bir uyarı: Gemma lisansı açık ağırlıklı (open-weight) olup açık kaynak değildir, dolayısıyla onu ticari bir üründe yayına almadan önce Google'ın koşullarını okuyun.
Teknik özellikler
Nicemlemeye göre boyut
| Nicemleme | Bit/ağırlık | İndirme | Min RAM | Kalite |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 11.5 GB | 16 GB | Belirgin kayıp |
| Q4_K_MÖnerilen | 4.85 | 16.6 GB | 24 GB | Önerilen |
| Q5_K_M | 5.65 | 19.4 GB | 32 GB | Yüksek |
| Q8_0 | 8.5 | 29.1 GB | 48 GB | Orijinale yakın |
| F16 | 16 | 54.8 GB | 96 GB | Orijinal |
Boyutlar parametre sayısı × ağırlık başına bit üzerinden tahmindir; gerçek GGUF sürümleri biraz farklı olabilir. · Veri güncellemesi: 2026-06-11 · Bu sayıları nasıl hesaplıyoruz? →
Bağlam uzunluğuna göre bellek ihtiyacı
| Bağlam | KV önbelleği (tahmini) | Toplam bellek (Q4) |
|---|---|---|
| 4K token | ~0.9 GB | ~17.5 GB |
| 8K token | ~1.8 GB | ~18.4 GB |
| 32K token | ~7.3 GB | ~23.9 GB |
| 128K token | ~29.2 GB | ~45.8 GB |
KV önbelleği bağlam uzunluğuyla büyür — 4K'da sığan model 32K'da belleği doldurabilir. Tahminler grouped-query attention ile FP16 önbellek varsayar; gerçek kullanım çalışma ortamına göre değişir.
Donanıma göre tahmini hız
| Donanım | Bant genişliği | ~Hız |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | VRAM'e sığmaz |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | ~52 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~5 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~14 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 GB/s | ~21 tok/s |
| CPU only (dual-channel DDR5) | 60 GB/s | ~3 tok/s |
Token üretimi bellek bant genişliğiyle sınırlıdır: tok/s ≈ bant genişliği × 0,85 ÷ Q4 model boyutu. Gerçek değerler çalışma ortamına ve bağlam uzunluğuna göre değişir.
Yerel çalıştır
En kolay yol Ollama — tek komutla sohbete başla:
ollama run gemma3:27bKaynaklar ve indirme