Gemma 3 12B
Gemma 3 12B di Google: 5 offerte. Da 0,045 € per 1 mln di token di input. Nessuna offerta con trattamento nell'UE è registrata.
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Scheda
| Scheda | |
|---|---|
| Sviluppatore | |
| Tipo | Modelli linguistici |
| Origine | US |
| Tipi di input | text+bild |
| Contesto (token) | 131.072 |
| Output max. (token) | 16.384 |
| Ragionamento | ohne |
| Parametri (mld) | 12,19 |
| Pesi aperti | ✓ sì |
| Licenza | Gemma Terms of Use |
| Memoria GPU a 4 bit (GB) | 11 (RTX PRO 4000) |
| Pubblicato | – |
searchit Entity Extraction (24 set 2026): 14,2 %
Offerte con trattamento nell'UE (0)
Nessuna offerta in questo gruppo.
Offerte fuori dall'UE (5)
| Fornitore | Paese | Variante | Input | Output | Fonte | Aggiornato al |
|---|---|---|---|---|---|---|
| AWS Bedrock | US | flex | 0,045 € | 0,13 € | pricing.us-east-1.amazonaws.com | 14 ott 2026 |
| DeepInfra | US | standard | 0,045 € | 0,13 € | deepinfra.com | 14 ott 2026 |
| AWS Bedrock | US | standard | 0,08 € | 0,26 € | pricing.us-east-1.amazonaws.com | 14 ott 2026 |
| AWS Bedrock | US | priority | 0,14 € | 0,46 € | pricing.us-east-1.amazonaws.com | 14 ott 2026 |
| Cloudflare Workers AI | US | standard | 0,31 € | 0,50 € | developers.cloudflare.com | 10 ott 2026 |
€ per 1 mln di token. Fonte: pagine prezzi dei fornitori, lette e verificate da searchit. Al 14 ott 2026.
AI Act
Se lo sviluppatore ha firmato il codice di buone pratiche per i modelli di IA per finalità generali: sconosciuto. Il significato è spiegato in “UE e AI Act”. Trattamento nell'UE e AI Act
Benchmark
| Benchmark | |
|---|---|
| GPQA Diamond (Artificial Analysis) | 34,9 |
| Humanity's Last Exam (Artificial Analysis) | 4,2 |
| Berkeley Function-Calling Leaderboard V4 | 30,4 |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 (Epoch AI) | 16,7 |
| Vectara HHEM-2.3 | 4,4 |
| Vectara HHEM-2.3 – antwortrate | 97,4 |
| Vectara HHEM-2.3 – halluzination | 4,4 |
| LLMStructBench: Benchmarking Large Language Model Structured Data Extraction (arXiv:2602.14743) | 0,72 |
| LLMStructBench: Benchmarking Large Language Model Structured Data Extraction (arXiv:2602.14743) – doc micro | 0,49 |
| LLMStructBench: Benchmarking Large Language Model Structured Data Extraction (arXiv:2602.14743) – f1 micro | 0,95 |
| LLMStructBench: Benchmarking Large Language Model Structured Data Extraction (arXiv:2602.14743) – score | 0,72 |
| searchit Extraktions-Messlauf REPO-9 (PROMPT-CRAWLER-TEXT-START, 8 Dokumente × 3 Läufe) – treffer beziehungen | 2,9 |
| searchit Extraktions-Messlauf REPO-9 (PROMPT-CRAWLER-TEXT-START, 8 Dokumente × 3 Läufe) – treffer entitaeten | 25,5 |
| MMLU-Pro (TIGER-Lab Leaderboard) | 60,6 |