Gemma 3 27B IT
Google DeepMind 的 Gemma 3 27B IT（27B 參數）。以 Q4_K_M 量化、8K 上下文估算約需 17.5 GiB 記憶體。 Google 的 27B 模型，能看圖；62 層中有 52 層使用 1,024 token 的滑動視窗，KV 快取因此很小。4-bit 量化放得進 20–24 GB 顯示卡。
最後更新: 2026-10-13
模型資訊
執行方式
ollama run gemma3:27b
所需記憶體
模型權重＋KV 快取＋執行環境開銷，單位 GiB。量化越低越省記憶體，品質略降。
| 量化 | 4K 上下文 | 8K 上下文 | 32K 上下文 |
|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 17.2 GiB | 17.5 GiB | 19.4 GiB |
| Q5_K_M | 20.0 GiB | 20.3 GiB | 22.2 GiB |
| Q6_K | 23.0 GiB | 23.3 GiB | 25.2 GiB |
| Q8_0 | 29.3 GiB | 29.6 GiB | 31.5 GiB |
| FP16 | 54.0 GiB | 54.3 GiB | 56.2 GiB |
哪些硬體跑得動
在 8K 上下文長度下，各硬體放得下的最佳量化版本。 此為估算值，並非實測。請參考估算方法說明。
常見問題
Gemma 3 27B IT 需要多少 VRAM／記憶體？
以 8K 上下文估算：Q4_K_M 量化約需 17.5 GiB，Q8_0 約需 29.6 GiB（含模型權重、KV 快取與執行環境開銷）。上下文越長，KV 快取越大。
GeForce RTX 4090 跑得動 Gemma 3 27B IT 嗎？
可以。Gemma 3 27B IT 在 GeForce RTX 4090（24 GB）上以 Q6_K 量化、8K 上下文約需 23.3 GiB，預估生成速度約每秒 30 個 token。
Mac 可以跑 Gemma 3 27B IT 嗎？
可以。Gemma 3 27B IT 在 M3 Ultra（96 GB）上以 FP16 量化、8K 上下文約需 54.3 GiB，預估生成速度約每秒 9.7 個 token。
Gemma 3 27B IT 可以商用嗎？
Gemma 3 27B IT 採用 Gemma Terms of Use 授權。授權允許商業使用（請仍詳閱條款中的限制）。
資料來源
- https://ai.google.dev/gemma/docs/releases
- https://ai.google.dev/gemma/terms
- https://ai.google.dev/gemma/docs/core/model_card_3
- https://huggingface.co/unsloth/gemma-3-27b-it/resolve/main/config.json
- https://huggingface.co/google/gemma-3-27b-it
- https://ollama.com/library/gemma3:27b/blobs/3eb75691d2db
- https://huggingface.co/api/models/google/gemma-3-27b-it?expand[]=safetensors
- https://ollama.com/library/gemma3/tags