Google • LLM
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,...
Context Window
131K tokens
Preço Input/1M
$0.08
Preço Output/1M
$0.16
Parâmetros
—
Max Output
16K tokens
Resultados do Google: Gemma 3 27B nos principais benchmarks de avaliação de modelos de IA. Scores mais altos indicam melhor performance.
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| LiveCodeBench | 13.7 | 100.0 | Artificial Analysis official API — Intelligence/Coding/Math indices |
| AA Coding Index | 9.6 | 100.0 | Artificial Analysis official API — Intelligence/Coding/Math indices |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| MATH-500 | 88.3 | 100.0 | Artificial Analysis official API — Intelligence/Coding/Math indices |
| AA Math Index | 20.7 | 100.0 | Artificial Analysis official API — Intelligence/Coding/Math indices |
| AIME 2025 | 20.7 | 100.0 | Artificial Analysis official API — Intelligence/Coding/Math indices |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| AA Intelligence Index | 10.3 | 100.0 | Artificial Analysis official API — Intelligence/Coding/Math indices |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| MMLU Pro | 66.9 | 100.0 | Artificial Analysis official API — Intelligence/Coding/Math indices |
| GPQA Diamond | 42.8 | 100.0 | Artificial Analysis official API — Intelligence/Coding/Math indices |
O Google: Gemma 3 27B é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela Google, classificado como modelo de linguagem (LLM). É um modelo multimodal, capaz de processar texto, imagens e potencialmente outros tipos de mídia. Como modelo proprietário, está disponível via API cloud da Google. Com uma janela de contexto de 131K tokens, é adequado para processamento de documentos longos como contratos, livros e bases de código completas.
O Google: Gemma 3 27B é cobrado por uso, com preço de US$ 0.08/1M tokens de input e US$ 0.16/1M tokens de output. Para contextualizar: 1 milhão de tokens equivale a aproximadamente 750 mil palavras, ou cerca de 10 livros de tamanho médio. Com esse preço agressivo, é uma das opções mais econômicas do mercado, ideal para aplicações de alto volume como chatbots, análise de documentos em massa e automações.
Para o mercado brasileiro, é importante considerar o IOF de 6,38% sobre transações internacionais e a variação cambial do dólar. Com o câmbio atual, o custo do Google: Gemma 3 27B em reais fica em torno de R$ 0.49/1M tokens de input (estimativa com IOF incluso).
O Google: Gemma 3 27B foi avaliado em 8 benchmarks diferentes, cobrindo categorias como Coding, Math, overall, Reasoning. Os resultados mostram performance sólida 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.
O Google: Gemma 3 27B 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, chatbots de alto volume e atendimento automatizado, geração de texto, resumo, tradução e assistência geral.
No ecossistema de modelos de IA em 2026, o Google: Gemma 3 27B 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.
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 Google: Gemma 3 27B 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.
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,...
O Google: Gemma 3 27B custa US$ 0.08/1M tokens de input e US$ 0.16/1M tokens de output. Para uso intensivo (ex.: chatbot de WhatsApp com 100k mensagens/mês), o custo pode variar de R$ 50 a R$ 5.000 dependendo do volume.
A maioria dos modelos de IA modernos, incluindo o Google: Gemma 3 27B, 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.
Nos benchmarks disponíveis, o Google: Gemma 3 27B obteve scores como: LiveCodeBench: 13.7/100, AA Coding Index: 9.6/100, MATH-500: 88.3/100. Consulte a tabela completa acima para comparação detalhada.
Não, o Google: Gemma 3 27B 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: 26 de abril de 2026 • Ver metodologia →