模探MODELROVE选模型 · 算算力 · 定部署

Gemma 2 27B开源

Google 开源模型,8K 上下文轻量部署

用它配算力

综合归一化分

22.5

0-100

原始均分

59.62

各基准原始分平均

权重显存估算

50.7 GB

bf16 权重,不含 KV Cache

单请求 KV Cache

6.5 GB

上下文 8192 tokens

各基准表现

归一化分(0-100)

分数明细与来源

基准归一化分原始分原始名次来源日期
MMLU40.475.70 %#20公开评测整理(各家官方技术报告与开源榜单)2026-09-30
MMLU-Pro34.461.90 %#20公开评测整理(各家官方技术报告与开源榜单)2026-09-30
GSM8K35.476.00 %#20公开评测整理(各家官方技术报告与开源榜单)2026-09-30
MATH32.864.00 %#20公开评测整理(各家官方技术报告与开源榜单)2026-09-30
AIME 20245.67.50 %#22公开评测整理(各家官方技术报告与开源榜单)2026-09-30
HumanEval11.052.40 %#22公开评测整理(各家官方技术报告与开源榜单)2026-09-30
MBPP23.767.40 %#22公开评测整理(各家官方技术报告与开源榜单)2026-09-30
C-Eval11.365.40 %#23公开评测整理(各家官方技术报告与开源榜单)2026-09-30
IFEval8.166.30 %#23公开评测整理(各家官方技术报告与开源榜单)2026-09-30

参数规格

厂商
Google
参数规模
27.2B
激活参数
27.2B
上下文长度
8,192 tokens
层数
46
隐藏维度
4608
原生精度
bf16
架构
Dense
模态
text
许可证
Gemma Terms of Use
发布日期
2024-06-27
数据采集日期
2026-09-30
查看官方信息源

可参考的算力设备

基于权重体积与显存的估算结果,实际情况以实测为准。

计算所需卡数与吞吐

显存与吞吐为公式估算:权重按精度换算,KV Cache 按 2×层数×隐藏维度×上下文长度计算, 实际值受框架、量化方案、批量与并发影响。

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