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Por Javier Morales · · Google

Cómo correr Gemma 4 27B en local con Ollama

Transparencia: Algunos enlaces de hardware son de afiliado (Amazon). Esto no afecta nuestra evaluación.

Correr Gemma 4 27B en local es más sencillo de lo que parece. Con Ollama puedes tener este modelo de 27B parámetros funcionando en tu PC en menos de 5 minutos. Solo necesitas 14.9 GB de VRAM para la versión Q4 y conexión a internet para la descarga inicial.

En esta guía cubrimos los requisitos exactos de hardware, el proceso de instalación paso a paso, los comandos necesarios y ejemplos de uso para sacarle el máximo partido a Gemma 4 27B desde tu propio hardware.

Requisitos de hardware para Gemma 4 27B

Cuantización VRAM necesaria Notas
FP16 (máxima calidad) 59.4 GB Calidad de referencia. Solo GPUs con mucha VRAM.
Q8 (alta calidad) 29.7 GB Recomendado si tienes suficiente VRAM.
Q4 (equilibrado) 14.9 GB (recomendado) El mejor equilibrio calidad/VRAM. Recomendado.
Q2 (mínimo) 7.4 GB Solo si tu VRAM es muy limitada. Pérdida notable.

Sin GPU (solo CPU): Gemma 4 27B puede correr en CPU con velocidad de aproximadamente 3 tokens/segundo en un Intel Core i7. Funcional pero lento para uso intensivo.

Especificaciones de Gemma 4 27B

27B
Parámetros
14.9 GB
VRAM Q4
256K
Contexto
Google
Proveedor
Chat general Razonamiento Visión (multimodal) analysis

Paso 1: Instalar Ollama

Ollama es la forma más sencilla de correr Gemma 4 27B en local. Disponible para Windows, macOS y Linux.

  1. 1 Descarga Ollama desde ollama.com (Windows, macOS o Linux)
  2. 2 Ejecuta el instalador y sigue las instrucciones (tarda menos de 1 minuto)
  3. 3 Verifica la instalación abriendo una terminal y ejecutando: ollama --version

Paso 2: Ejecutar Gemma 4 27B

Una vez instalado Ollama, abre una terminal y ejecuta el siguiente comando. Ollama descargará el modelo automáticamente la primera vez:

Terminal Descarga automática
ollama run gemma4:27b

La primera ejecución descargará el modelo (~14.9 GB en Q4). Las ejecuciones posteriores son instantáneas. Una vez descargado, puedes chatear directamente en la terminal o usar la API local.

Paso 3: Ejemplos de uso de Gemma 4 27B

Uso con la API REST local

Ollama expone una API en http://localhost:11434 compatible con OpenAI:

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{ "model": "gemma4:27b", "prompt": "Explica qué es la IA local en 2 párrafos", "stream": false }'

Integración con Python (API OpenAI)

Si tienes instalado el cliente OpenAI de Python:

from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url="http://localhost:11434/v1", api_key="ollama", ) response = client.chat.completions.create( model="gemma4:27b", messages=[{"role": "user", "content": "Hola, ¿cómo puedes ayudarme?"}] ) print(response.choices[0].message.content)

GPUs compatibles con Gemma 4 27B

Estas GPUs tienen suficiente VRAM para correr Gemma 4 27B en cuantización Q4 (14.9 GB):

¿No ves tu GPU? Consulta todas las páginas de compatibilidad en la página del modelo Gemma 4 27B.

¿No sabes si tu GPU puede correr Gemma 4 27B?

Usa nuestra calculadora de VRAM para comprobarlo al instante y ver las opciones de cuantización disponibles.

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