Gemma 3 12B Instruct

Gemma 3 12B Instruct

Google • LLM#703 de 704 em inteligência

Gemma 3 introduces multimodality, supporting vision-language input and text outputs. It handles context windows up to 128k tokens, understands over 140 languages, and offers improved math, reasoning, and chat capabilities,...

Fonte dos dados: Artificial Analysis · ID AA: 2e6400f5-85ca-4ebc-ba8f-c2811a631138 · Snapshot publicado: 27/10/2026, 18:00:26 · Versão da metodologia: 4.3

MultimodalAPI DisponívelVisão

Especificações

AA Intelligence Index

3.8

Artificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026, 18:00:26

Context Window

131K tokens

Preço Input/1M

—

#1 de 445

Preço Output/1M

—

Parâmetros

—

Max Output

16K tokens

Custo por Tarefa

$0

US$ / tarefa · menor é melhor · Artificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026, 18:00:26

Benchmarks

Métricas da Artificial Analysis para Gemma 3 12B Instruct. Índices de capacidade: maior é melhor; custo por tarefa: menor é melhor.

Agentic

BenchmarkScoreMáximoMetodologiaFonte / versão / data
AA Agentic Index0.1100.0Artificial Analysis official APIArtificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026

Coding

BenchmarkScoreMáximoMetodologiaFonte / versão / data
AA Coding Index5.8100.0Artificial Analysis official APIArtificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026

Cost

BenchmarkScoreMáximoMetodologiaFonte / versão / data
AA Cost Per Task0.0100.0Artificial Analysis official APIArtificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026

overall

BenchmarkScoreMáximoMetodologiaFonte / versão / data
AA Intelligence Index3.8100.0Artificial Analysis official APIArtificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026

Informações

Lançamento
12 de março de 2025
Tool Calling
❌ Não suportado
Visão
✅ Suportado
Áudio
❌ Não suportado

Análise Completa: Gemma 3 12B Instruct

O que é o Gemma 3 12B Instruct?

O Gemma 3 12B Instruct é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela Google, classificado como modelo de linguagem (LLM). É um modelo multimodal, capaz de processar texto, imagens e potencialmente outros tipos de mídia. Como modelo proprietário, está disponível via API cloud da Google. Com uma janela de contexto de 131K tokens, é adequado para processamento de documentos longos como contratos, livros e bases de código completas.

Preços e Custos em 2026

O Gemma 3 12B Instruct não tem precificação pública disponível no momento. Alguns modelos oferecem acesso via planos enterprise ou programas de pesquisa. Consulte o site oficial da Google para informações atualizadas sobre disponibilidade e preços.

Para o mercado brasileiro, é importante considerar o IOF de 6,38% sobre transações internacionais e a variação cambial do dólar.

Benchmarks e Performance

O Gemma 3 12B Instruct foi avaliado em 4 benchmarks diferentes, cobrindo categorias como Agentic, Coding, Cost, overall. Os resultados mostram performance moderada nas avaliações disponíveis.

É importante notar que benchmarks medem aspectos específicos e não capturam toda a experiência de uso. Fatores como qualidade da resposta em português, aderência a instruções complexas e comportamento em conversas longas variam significativamente entre modelos e nem sempre são refletidos nos scores padrão.

Casos de Uso Recomendados

O Gemma 3 12B Instruct é adequado para diversas aplicações de inteligência artificial: análise de documentos longos (contratos, processos jurídicos, bases de código), análise de imagens e documentos visuais (OCR, diagramas, screenshots), processamento multimodal combinando texto e imagens, geração de texto, resumo, tradução e assistência geral.

Comparação com Alternativas

No ecossistema de modelos de IA em 2026, o Gemma 3 12B Instruct compete diretamente com modelos de nível similar. Os principais concorrentes incluem GPT (OpenAI), Claude (Anthropic) e modelos open source como Llama (Meta) e Qwen (Alibaba). A escolha entre modelos depende do caso de uso específico, orçamento, requisitos de latência e necessidade de funcionalidades como multimodalidade e tool calling.

Para uma comparação detalhada lado a lado, utilize nossa ferramenta de comparação ou consulte o ranking geral de modelos.

Uso no Brasil e em Português

Para usuários brasileiros, a performance em português é um critério fundamental na escolha de um modelo de IA. A maioria dos benchmarks internacionais testa apenas em inglês, o que pode mascarar diferenças significativas na qualidade de resposta em outros idiomas. O Gemma 3 12B Instruct oferece suporte multimodal que funciona em múltiplos idiomas, mas a qualidade em português brasileiro pode variar dependendo da tarefa específica.

Recomendamos testar o modelo com prompts representativos do seu caso de uso em português antes de tomar uma decisão. O SWEN.AI está desenvolvendo um benchmark proprietário em PT-BR com tarefas aderentes ao mercado brasileiro para fornecer comparações mais precisas.

Perguntas Frequentes

O que é o Gemma 3 12B Instruct?

Gemma 3 introduces multimodality, supporting vision-language input and text outputs. It handles context windows up to 128k tokens, understands over 140 languages, and offers improved math, reasoning, and chat capabilities,...

Quanto custa o Gemma 3 12B Instruct?

O Gemma 3 12B Instruct não tem precificação pública por token disponível no momento. Consulte o site oficial da Google para informações atualizadas.

O Gemma 3 12B Instruct funciona em português?

A maioria dos modelos de IA modernos, incluindo o Gemma 3 12B Instruct, suporta português brasileiro. No entanto, a qualidade pode variar — modelos como Claude e Gemini tendem a ter melhor performance em PT-BR. Recomendamos testar com prompts específicos do seu caso de uso.

Como o Gemma 3 12B Instruct se compara com outros modelos?

Nos benchmarks disponíveis, o Gemma 3 12B Instruct obteve scores como: AA Agentic Index: 0.1/100, AA Coding Index: 5.8/100, AA Cost Per Task: 0/100. Consulte a tabela completa acima para comparação detalhada.

O Gemma 3 12B Instruct é open source?

Não, o Gemma 3 12B Instruct é um modelo proprietário da Google. Ele está disponível via API cloud. Para alternativas open source, confira nosso ranking de modelos open source.

Última atualização: 27 de outubro de 2026 • Ver metodologia →