Gemma 3 270M (Unsloth)

Mit 270 Millionen Parametern ist Gemma 3 270M das kleinste Gemma-3-Modell und ein reines Text-only-Modell für lokale Latenz-Baselines und Embedded-Setups. Die Unsloth-GGUF-Variante läuft vollständig offline unter den Gemma-Nutzungsbedingungen, eignet sich aber nicht als allgemeiner Qualitätsanker.

Google Version 3 Kommerzielle Nutzung erlaubt Dense 0.27 B 32 K Context 12/2024 local getestet

  • Restricted Weights
  • Nano
  • llama.cpp
  • Text
  • Instruction-Tuned
  • Real-Time

Sovereign Risk: LOW Google DeepMind veröffentlicht Gemma 3 270M als herunterladbare Gewichte unter den Gemma Terms of Use. Da das Modell für vollständig lokale Inferenz vorgesehen ist und der Unsloth-GGUF-Build offline läuft, ist das operative Data-Exfiltration-Risiko gering, obwohl die Lizenz eingeschränkt und nicht OSI-offen ist.

Schlüsselmetriken

Score · Latenz · Kosten · Qualität

Total Score Standard
23.59
Routine
15.27
Reasoning
8.31

Rank #111

LLM Judge Avg
0.86
100 Coverage
Avg Task Duration
4.18
Real-Time
Token Rate
211.2
Output Rate
P95 Latency
5.65
Top 5 %
Total Tokens
75400
Output Volume
Cost per 1K
$0
USD / 1K Requests
Benchmark Cost
$0
Total · 75400 tok

Benchmark-Module

10 Module · gewichtet · vs. Modellmedian & Spitzenreiter

Gemma 3 270M (Unsloth) Bestes Modell Ø Alle Modelle
Code Quality 15.2
CLI Benchmark 51.12
Logical Reasoning 17.45
UX Writing 19.85
Documentation 10.04
Content Transform. 33.8
Cultural Intelligence 31.4
Synthesis Quality
Tool Execution
ToolUse Score
Benchmark Cost $0

Token-Effizienz & Latenz

Verbrauch pro Modul vs. Modellmedian

Token-Verbrauch pro Modul

Performance-Profil