gemma 3 27b pt hosten in de EU, OpenAI-compatibele API

Name: gemma 3 27b pt hosting (EU)
Brand: HostYourAI
Availability: LimitedAvailability

Specificaties

Parameters 27B

Minimale VRAM 80 GB

Architectuur Gemma3ForConditionalGeneration (vLLM)

Licentie gemma

Modaliteit text+image->text

Uitgebracht March 2025

Uitgever google ↗

Prijzen

Gedeelde router · per token

Op aanvraag

Niet beschikbaar op de gedeelde router. Prijs op aanvraag als dedicated GPU-deployment.

Dedicated GPU · per uur

vanaf €0,89 per uur

Eigen vLLM-instance op Europese cloud (80 GB VRAM), per uur afgerekend.

Gedeelde EU-router, pay-per-token, scale-to-zero. Dedicated GPU-deployments worden per uur afgerekend, zie prijzen.

✓ Werkend geverifieerd op 24-07-2026, respons in 68502 ms op onze EU-infrastructuur.

Bench-index

Bench is onze kwaliteitsindex voor elk model, 0 tot 100. Hij steunt op openbare metingen (Epoch AI met zo’n 40 benchmarks, LiveBench, LMArena en meer) en wordt elke ochtend ververst. Waar niemand meet, staat een schatting met bandbreedte.

~40,9 / 100 · Schatting

Nog geen openbare benchmark: geschat uit grootte en releasedatum.

Basismodel (voorgetraind): in een chat zwakker dan de schatting.

Bandbreedte 29,2 tot 52,5

Bronnen: Epoch AI ↗ · LiveBench ↗ · LMArena ↗ · Dagelijks bijgewerkt, laatst op 23-10-2026

Direct aanroepen

Drop-in vervanger voor OpenAI: wijzig alleen de base-URL en de API-key. Ook het Anthropic-formaat (/v1/messages) wordt ondersteund.

curl https://hostyourai.com/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer hyai-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "google/gemma-3-27b-pt",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Veelgestelde vragen

Kan ik gemma 3 27b pt in de EU draaien?

Ja. HostYourAI draait gemma 3 27b pt op GPU's in Europese datacenters via vLLM. Prompts en outputs verlaten de EU niet en er is geen Amerikaanse cloudprovider in de keten.

Is gemma 3 27b pt hosten AVG/GDPR-compliant?

Ja. Alle verwerking vindt plaats binnen de EU, er is een verwerkersovereenkomst (DPA) beschikbaar en de subprocessor-lijst is openbaar. Open-source gewichten betekenen ook: geen training op jouw data.

Wat kost gemma 3 27b pt?

gemma 3 27b pt is beschikbaar op aanvraag: via de gedeelde EU-router na kort overleg, of als eigen dedicated GPU-deployment per uur. Vertel ons je use case, dan zetten we het voor je klaar.

Is de API compatibel met OpenAI?

Ja. Je gebruikt de standaard OpenAI-SDK's met een aangepaste base-URL (https://hostyourai.com/api/v1). Ook de Anthropic Messages API wordt ondersteund als drop-in.

Andere modellen van Google

embeddinggemma 2

EmbeddingGemma 2 is an open multimodal embedding model built by Google DeepMind which maps text (incl. code), images, video, and audio inputs—and combinations thereof—into a single, unified 768-dimensional vector space. The model has 740M total parameters, combining a 270M parameter text model with modular vision (170M) and audio (300M) encoders.

0.7B 262K context Bekijk model →

diffusiongemma 26B A4B it

DiffusionGemma is a generative model built by Google DeepMind. Based on the 26B A4B Mixture-of-Experts (MoE) Gemma 4 architecture, DiffusionGemma generates tokens using discrete diffusion. This open-weights model is multimodal, handling text, image, and video inputs to generate text output.

26B 262K context Bekijk model →

gemma 4 31B it qat w4a16 ct

[!Note] This model card is for the new versions of the Gemma 4 family optimized with Quantization-Aware Training (QAT), which allows preserving similar quality to bfloat16 while dramatically reducing the memory requirements to load the model. Four versions of the QAT checkpoints are available: Unquantized QAT checkpoints (Q40): Half-precision weights extracted from the QAT pipeline, ideal for custom downstream compilation and research. Available for Gemma 4 E2B, E4B, 12B, 26B A4B, and 31B, and their drafter models. GGUF (Q40): Ready-to-deploy formats for broad ecosystem compatibility. Availabl

33B 262K context Bekijk model →

gemma 4 26B A4B it qat q4 0 unquantized

[!Note] This model card is for the new versions of the Gemma 4 family optimized with Quantization-Aware Training (QAT), which allows preserving similar quality to bfloat16 while dramatically reducing the memory requirements to load the model. Four versions of the QAT checkpoints are available: Unquantized QAT checkpoints (Q40): Half-precision weights extracted from the QAT pipeline, ideal for custom downstream compilation and research. Available for Gemma 4 E2B, E4B, 12B, 26B A4B, and 31B, and their drafter models. GGUF (Q40): Ready-to-deploy formats for broad ecosystem compatibility. Availabl

26B 262K context Bekijk model →

gemma 4 31B it qat q4 0 unquantized

[!Note] This model card is for the new versions of the Gemma 4 family optimized with Quantization-Aware Training (QAT), which allows preserving similar quality to bfloat16 while dramatically reducing the memory requirements to load the model. Four versions of the QAT checkpoints are available: Unquantized QAT checkpoints (Q40): Half-precision weights extracted from the QAT pipeline, ideal for custom downstream compilation and research. Available for Gemma 4 E2B, E4B, 12B, 26B A4B, and 31B, and their drafter models. GGUF (Q40): Ready-to-deploy formats for broad ecosystem compatibility. Availabl

31B 262K context Bekijk model →

gemma 4 31B

Gemma is a family of open models built by Google DeepMind. Gemma 4 models are multimodal, handling text and image input (with audio supported on E2B, E4B, and 12B) and generating text output. This release includes open-weights models in both pre-trained and instruction-tuned variants. Gemma 4 features a context window of up to 256K tokens and maintains multilingual support in over 140 languages.

33B 262K context Bekijk model →

Probeer gemma 3 27b pt gratis

Account aanmaken duurt een minuut. Test gemma 3 27b pt direct in de playground.

Start gratis