01Ce qu'il sait faire
- Qualité proche des 70B
- 16 Go VRAM Q4 (accessible)
- Très bon en instruction following
- —Contexte 8192 seulement — le gros point faible
- —Licence Gemma (pas Apache 2.0)
02Mémoire requise
VRAM GPU approximative pour faire tourner ce modèle, overhead contexte de 4k tokens inclus. Pour un contexte plus long, ajoutez ~1 Go par tranche de 8k tokens.
Quel GPU pour faire tourner Gemma 2 27B ?
Pour exécuter Gemma 2 27B en local en quantification Q4, il faut environ 16 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un RTX 5070 Ti 16 Go (16 Go de VRAM).
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En mobilité : Gemma 2 27B tourne aussi sur un PC portable RTX (16 Go de VRAM) →
03Vitesse attendue
Tokens générés par seconde en Q4_K_M, contexte 4k. Au-delà de 20 t/s, la lecture est confortable. En dessous de 10 t/s, c'est juste pour tester.
04Benchmarks publics
Scores reproduits depuis les model cards ou MMLU-Pro / communautaires. Unité : % bonnes réponses.
05Installer
Le chemin le plus court : Ollama. Une commande, le modèle est téléchargé et lancé.