Gemma 3 27B IT (Nebius)

该模型属于 gemma 系列，2025 年 3 月 12 日发布，权重开放，可下载自部署，也能按量调用托管接口。上下文窗口为 110000 tokens，站内标注的单次最大输出为 131072 tokens，知识截止到 2024 年 8 月，输入输出均为文本。它要解决的问题很直接：在可控成本下拿到一个参数量足够、能听懂复杂指令、还能接入工具调用流程的通用文本模型。相比同系列更小的版本，27B 更偏向承接多步指令、长文改写和需要一定推理链条的任务；相比更大的闭源模型，它把价格和使用门槛压得很低。本站记录的官方价格是输入 0.1 美元/百万 tokens、输出 0.3 美元/百万 tokens。站内暂未收录该模型的公开跑分，选型时建议以自建评测集的结果为准。

选型建议预算有限、以文本生成和轻量工具调用为主时选它；需要多模态输入、最新知识或可查跑分背书时另作选择。

• 批量生成商品文案、内容摘要与结构化字段，用低输出单价压住成本
• 在客服或内部系统中做意图识别与工具调用，串联查询、下单类接口
• 对多语言内容做改写、翻译草稿与风格润色
• 下载开源权重在自有环境做微调，并与托管接口效果做对比验证
• 为中小团队搭建文档问答原型，上下文足以容纳数篇中等长度资料

Gemma 3 系列沿用 decoder-only 自回归 Transformer 路线，27B 是该系列的中大号版本，公开资料以系列级说明为主，单体结构细节披露有限。

• 结构延续 Gemma 系列的 decoder-only 架构，27B 参数量级可放在单机多卡环境部署，权重开放便于私有化和二次微调。
• 能力站内记录支持推理、工具调用与温度调节，指令版本针对对话与任务执行做过对齐，可接入函数调用链路。
• 模态输入输出均标注为文本，不带图像通道；需要读图、看图的任务得另选多模态模型。
• 披露层数、注意力变体、训练数据配比等单体细节公开较少，做架构级评估时应以实测和权重自查为准。

开源权重

是

模型家族

gemma

本站未收录该模型的第三方跑分，下面只是基于参数规模与系列定位的定性判断，不能替代针对性评测。

• 强项27B 规模在通用写作、多语言理解和多步指令遵循之间比较均衡，复杂任务上的稳定性明显好于同系列小参数量版本。
• 短板只支持文本，知识截止 2024 年 8 月，时效性问题需靠检索补足；超长上下文中的关键信息召回也要实测确认。
• 适合适合成本敏感、以文本生产和轻量 Agent 调用为主的业务；重度推理或超长文档分析建议同时对比更大模型。
• 对比在本站同价区间里，它与 12B 版本价格接近但参数量更大，取舍点主要在吞吐与延迟而非能力上限。

站内记录官方价为输入 0.1 美元/百万 tokens、输出 0.3 美元/百万 tokens，缓存读与输入同价，整体落在低价区间。

• 定位输出单价是输入的 3 倍，结构上鼓励短输出、多轮交互，按量计费适合流量波动明显的业务。
• 横向对比比同系列 12B 贵约 10%，比 4B 贵约 60%；相对 SEA-LION 27B、Ministral 14B 则低约七成。
• 平台差价models.dev 两处报价一致；venice 输入高 20%、输出更低，长输出为主的场景换平台更划算。
• 省钱缓存读没有折扣，降本更现实的做法是复用提示词前缀、压缩上下文长度并控制输出篇幅。

同一个模型在不同网关的报价可能不同。本页基准取官方口径 $0.1/M / $0.3/M（输入 / 输出，美元 / 百万 tokens），其余来源的差价在「相对输入价」列列出，供比价参考。

取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价

• 口径本站未收录公开跑分，所有性能结论只能作定性参考，正式上线前应自建评测集验证。
• 边界单次最大输出标注 131072 tokens，高于 110000 tokens 的上下文窗口，实际可用长度以平台侧限制为准。
• 时效知识截止 2024 年 8 月，涉及近期事件、版本变动和价格的问题需要检索或工具补充。
• 渠道站内厂商标注为 Eden AI，属聚合分发渠道，权重虽开放，但托管方的限流、合规与数据策略仍需逐一确认。

本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。

本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。