Google: Gemma 3 27B

O Google Gemma 3 27B é um modelo aberto da Google, distribuído na família Gemma e servido na api14 sob o id de modelo google/gemma-3-27b-it. Enquadra-se na categoria de texto, e a data de lançamento do fornecedor é 12 de março de 2025. O corte de conhecimento é 31 de agosto de 2024, portanto qualquer coisa após essa data está fora do que o modelo viu durante o treino.

O modelo aceita entrada de texto e imagem e devolve apenas texto, o que o torna um modelo de visão-linguagem em vez de um modelo puramente de texto. A sua janela de contexto é 131.072 tokens, e a saída máxima é 117.964 tokens, portanto entradas longas e gerações longas são ambas viáveis dentro do mesmo pedido. A Google descreve o Gemma 3 como suportando entrada de visão-linguagem, lidando com janelas de contexto até 128k tokens, compreendendo mais de 140 idiomas, e oferecendo matemática, raciocínio e comportamento de conversação melhorados em comparação com versões anteriores do Gemma.

Essas capacidades apontam para alguns usos práticos. A compreensão de documentos e capturas de ecrã é um encaixe natural, uma vez que pode passar uma imagem juntamente com um prompt de texto e obter uma resposta escrita. Trabalho de contexto longo, como resumir ficheiros grandes, rever conversas extensas, ou responder a perguntas sobre um grande conjunto de texto, é possível sem divisão em muitos casos. Aplicações multilingues beneficiam da cobertura de idiomas reportada. Extração estruturada e assistentes de conversação também são razoáveis, dada a lista de parâmetros abaixo. Tarefas de raciocínio e matemática são suportadas, embora os factos aqui não incluam números de benchmark, portanto avalie com os seus próprios dados.

Chama-o através da API compatível com OpenAI da api14 usando o id de modelo google/gemma-3-27b-it, portanto os SDKs e clientes OpenAI existentes funcionam com uma alteração do URL base. Os parâmetros de pedido suportados são frequency_penalty, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, presence_penalty, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs e top_p. A chamada de ferramentas e as saídas estruturadas estão ambas disponíveis, o que cobre a chamada de funções e respostas em formato JSON. Use seed para reprodutibilidade, e logprobs com top_logprobs se precisar de confiança ao nível do token.

Alguns limites merecem nota. A saída é apenas texto, portanto o modelo não pode gerar imagens mesmo que as leia. O corte de conhecimento de 31 de agosto de 2024 significa que eventos recentes exigem recuperação ou contexto no prompt. Se a sua carga de trabalho for apenas texto e não precisar de visão, um modelo de texto mais pequeno pode ser mais barato e rápido; se precisar de geração de imagens ou áudio, procure noutro lado.