Gemma 3 27B IT
Réseau Neuronal
Gemma 3 27B IT est un modèle multimodal de Google avec 128k jetons de contexte pour le raisonnement, les maths et l'analyse d'images.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche Gemma 3 27B IT?
Gemma 3 27B IT est un modèle de la famille Gemma de Google : il accepte texte et images en entrée et produit du texte. Sa fenêtre de contexte jusqu'à 128 000 jetons permet de traiter de longs documents et du code volumineux. Plus de 140 langues sont prises en charge, et les capacités en mathématiques, logique et dialogue sont améliorées ; la différence avec la version précédente est la prise en charge des images. Via BotHub, le modèle est accessible sans VPN, avec paiement en roubles à l'usage : vous payez pour les jetons consommés, sans expiration. Plus de 250 modèles sont disponibles, vous permettant de comparer les réponses de Gemma 3 et de basculer vers n'importe lequel via une API compatible OpenAI unique, sans réécrire l'intégration. Les échanges sont chiffrés avec l'algorithme AES-GCM, et les équipes ont accès à des contrats, factures et un panneau d'administration. Le modèle est utile pour analyser une capture d'écran ou un schéma pour obtenir une description, expliquer et refactoriser du code, vérifier étape par étape un calcul, lire un long rapport en un seul contexte ou créer un assistant multilingue via l'API.Questions fréquentes sur Gemma 3 27B IT
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
C'est un modèle Google de la famille Gemma 3 pour le traitement de texte. Il convient à la rédaction et à l'édition de contenus, à l'analyse de documents, à l'explication et à la correction de code, à l'extraction de données et aux questions-réponses. Il accepte non seulement du texte, mais aussi des images et des documents.
La limite d'une réponse est de 117 964 jetons avec une fenêtre de contexte de 128 000 jetons, partagée entre le prompt et la réponse. C'est suffisant pour obtenir en une seule requête un long article, une instruction détaillée ou un gros bloc de code complet, sans découpage.
Aucun mode de raisonnement distinct n'est indiqué dans nos données pour ce modèle. Cependant, vous pouvez obtenir un effet similaire via le prompt : demandez-lui de décomposer la tâche étape par étape, de vérifier les conclusions intermédiaires, puis de formuler le résultat. La capacité de contexte est suffisante pour les longues chaînes.
Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions et la sortie structurée en JSON. C'est pratique pour les agents, l'analyse de documents dans des champs prédéfinis et la connexion à des services externes. Sur BotHub, tout fonctionne via une API unique compatible OpenAI, vous pouvez donc remplacer le modèle sans réécrire l'intégration.
Vous pouvez télécharger des images et des documents : le modèle analysera une capture d'écran, un schéma, un tableau ou une photo de texte et répondra en fonction de leur contenu. Il n'accepte pas l'audio ou la vidéo en entrée — pour ces tâches, BotHub propose des modèles distincts de transcription et d'analyse vidéo.
La famille Gemma 3 a été entraînée sur des données multilingues, le modèle fonctionne donc correctement avec les requêtes en français : résumé, réécriture, questions sur des documents téléchargés. Pour une terminologie très spécialisée, il convient de vérifier la qualité sur votre tâche spécifique — sur BotHub, c'est accessible sans VPN ni carte étrangère.