← Tüm modellerMODEL TESTİ

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

Parametre27.4B
Bağlam penceresi128K token
SağlayıcıGoogle
LisansGemma
Çıkış2025-03
En iyi olduğu alanSohbet, Görüntü

Nicemlemeye göre boyut

NicemlemeBit/ağırlıkİndirmeMin RAMKalite
Q2_K3.3511.5 GB16 GBBelirgin kayıp
Q4_K_MÖnerilen4.8516.6 GB24 GBÖnerilen
Q5_K_M5.6519.4 GB32 GBYüksek
Q8_08.529.1 GB48 GBOrijinale yakın
F161654.8 GB96 GBOrijinal

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

BağlamKV 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

DonanımBant genişliği~Hız
NVIDIA RTX 3060 12GB360 GB/sVRAM'e sığmaz
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

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 gemma3:27b

Sık sorulan sorular