Gemma 3 27B IT
Rede Neural
Gemma 3 27B IT é um modelo multimodal do Google com 128k tokens para raciocínio, matemática e análise de imagens.
Comprimento máximo de resposta
(em tokens)
Tamanho do contexto
(em tokens)
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona Gemma 3 27B IT?
Gemma 3 27B IT é um modelo da família Gemma do Google: aceita texto e imagens, gerando texto como saída. A janela de contexto de até 128.000 tokens permite trabalhar com documentos longos e códigos extensos, com suporte a mais de 140 idiomas. Matemática, lógica e diálogo foram aprimorados nesta geração; a diferença em relação à versão anterior do Gemma é o suporte a imagens. No BotHub, o modelo está disponível sem VPN ou cartão internacional, com pagamento em rublos por uso: você paga pelos tokens consumidos, que não expiram. Na mesma janela, há mais de 250 modelos, permitindo comparar as respostas do Gemma 3 com outros e alternar entre eles via API compatível com OpenAI, sem reescrever a integração. As conversas são criptografadas com AES-GCM, e equipes têm acesso a contratos, faturas, EDI e painel administrativo com limites. O modelo é útil para analisar capturas de tela de interfaces ou diagramas, obter descrições de texto, explicar e refatorar códigos, verificar cálculos matemáticos passo a passo, ler relatórios longos em um único contexto ou criar um assistente multilíngue via API.Perguntas frequentes sobre Gemma 3 27B IT
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
É um modelo do Google da família Gemma 3 para trabalhar com texto. Adequado para escrever e editar materiais, analisar documentos, explicar e corrigir códigos, extrair dados e responder perguntas. Aceita não apenas texto, mas também imagens e documentos.
O limite de uma resposta é de 117.964 tokens em uma janela de contexto de 128.000 tokens, compartilhada entre o prompt e a resposta. Isso é suficiente para obter um artigo longo, instruções detalhadas ou um grande bloco de código de uma só vez, sem cortes.
Não há um modo de raciocínio separado indicado nos dados deste modelo. Mas você pode obter um efeito semelhante via prompt: peça para analisar o problema passo a passo, verificar conclusões intermediárias e só então formular o resultado. O contexto é suficiente para cadeias longas.
Sim, o modelo suporta chamada de funções e saída estruturada em JSON. Isso é útil para agentes, análise de documentos em campos prontos e conexão com serviços externos. No BotHub, tudo funciona via API compatível com OpenAI, permitindo substituir o modelo sem reescrever a integração.
Imagens e documentos podem ser carregados: o modelo analisará capturas de tela, diagramas, tabelas ou fotos de texto e responderá com base no conteúdo. Ele não aceita áudio ou vídeo como entrada — para essas tarefas, o BotHub possui modelos separados de transcrição e análise de vídeo.
A família Gemma 3 foi treinada com dados multilíngues, portanto, o modelo funciona bem com consultas em russo: resumos, reescrita e perguntas sobre documentos carregados. Para terminologia altamente especializada, a qualidade deve ser verificada em sua tarefa específica — no BotHub, isso está disponível sem VPN ou cartão internacional.