Google: Gemma 3 27B google/gemma-3-27b-it

Модель Google: Gemma 3 27B от Google (семейство gemma-3) доступна через единый OpenAI-совместимый API НейроГейт — без VPN, с оплатой в рублях, единым ключом для всех 353+ моделей платформы.
DeepMind + Google Brain — фронтир мультимодальности и длинного контекста.

👁 Зрение 🧠 Рассуждение 🎨 Генерация изображений 🎙 Аудио-вход 🔊 Синтез речи 🆓 Бесплатно

131K

контекст, токенов

8 ₽

за 1 млн входных токенов

16 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

2024-08

база знаний до

Что такое Google: Gemma 3 27B

Мультимодальные задачи с длинным контекстом и многоязычной аудиторией, где важна возможность локального развёртывания.

Gemma 3 27B — открытая мультимодальная модель от Google, способная обрабатывать как текст, так и изображения. Это один из крупнейших представителей семейства Gemma 3, ориентированный на задачи, где требуется сочетание понимания визуального контента с сильными языковыми возможностями. Модель поддерживает более 140 языков, что делает её применимой в многоязычных продуктах без дополнительной настройки.

Контекстное окно в 128 тысяч токенов позволяет работать с объёмными документами, длинными диалогами и сложными цепочками рассуждений в рамках одного запроса. По сравнению с предыдущими версиями семейства Gemma, третье поколение демонстрирует улучшенные показатели в математике, логическом мышлении и качестве диалогового взаимодействия. Как open-source модель, Gemma 3 27B доступна для локального развёртывания и тонкой настройки под конкретные задачи.

Вариант с суффиксом -it означает instruction-tuned версию — модель обучена следовать инструкциям пользователя, что делает её пригодной для продуктовых сценариев без дополнительного файнтюнинга.

Когда брать эту модель

✓ Анализ изображений и документов с визуальными элементами (схемы, графики, скриншоты)
✓ Многоязычные приложения и чат-боты, обслуживающие аудиторию из разных стран
✓ Работа с длинными документами: юридические тексты, технические спецификации, научные статьи
✓ Математические и логические задачи, требующие пошаговых рассуждений
✓ Локальное развёртывание и файнтюнинг под специфические корпоративные задачи

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Проанализируй приложенный скриншот интерфейса мобильного приложения и предложи конкретные улучшения UX с точки зрения доступности и удобства навигации.

Использование Google: Gemma 3 27B через НейроГейт

OpenAI-совместимый эндпоинт https://api.neuralgate.ru/v1 — замени base_url в любом SDK и используй модель по её id.

# Chat completion
curl https://api.neuralgate.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NEURALGATE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "google/gemma-3-27b-it",
    "messages": [{"role":"user","content":"Привет!"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...your-neuralgate-key...",
    base_url="https://api.neuralgate.ru/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="google/gemma-3-27b-it",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.NEURALGATE_API_KEY,
  baseURL: "https://api.neuralgate.ru/v1",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "google/gemma-3-27b-it",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);