translategemma:27b：RTX 3090 历史测速与使用边界

快速评判

translategemma:27b 在 24GB RTX 3090 上是一个中等速度的通用模型 (41.3 tok/s)。值得在本地进行批处理或离线工作负载测试。对于实时交互使用，在投入使用前，请使用您典型的提示长度测量端到端延迟。

translategemma:27b 在更高量化级别下接近 24GB 边界。如果您在 RTX 3090 上需要上下文余量，请考虑 Q4 或 Q5。在此 RTX 3090 上当前测量的模型中，其吞吐量排名第 10 位（共 18 个）。下一个更快的模型是 nemotron-3-nano:30b (57.0 tok/s，快 38%)。下一个更慢的模型是 qwen3.6:35b (41.1 tok/s，慢 0%)。

每日目标很简单：帮助 3090 拥有者决定今晚下载什么、跳过什么，以及何时云端备用是更好的时间利用方式。

今日精选

• 模型： translategemma:27b
• 类别： 通用
• 规模层级： 大型
• 性能层级： 中等
• RTX 3090 速度： 41.3 tok/s
• 延迟： 3142 毫秒
• 测试时间： 2026-04-01T11:53:50Z
• 基准命令：

ollama run translategemma:27b

谁应该尝试

• RTX 3090 拥有者，决定今晚是否下载 translategemma:27b 进行本地实验。
• 在确定工作流程之前，将本地推理速度与云租赁（RunPod, Vast）进行比较的用户。
• 任何构建本地 LLM 工具箱并希望获得此模型验证基准的用户。

谁应该跳过

• 在持续运行得到验证之前，需要长上下文生产稳定性的用户。
• 工作负载在并发下需要可预测的 p95 延迟的团队。
• 8GB/12GB GPU 拥有者，除非存在更小的量化变体。

注意事项

• 工作负载特定测试：通用基准测试不能保证在您的特定用例中表现良好。
• 上下文长度：在假定生产就绪之前，务必在您的目标上下文长度下进行测试。
• 量化权衡：较低的量化级别可节省 VRAM，但可能会降低细微任务的输出质量。

验证基准锚点

• gpt-oss:20b: 156.1 tok/s | 延迟 1524 毫秒 | 测试 2026-04-29T05:39:58Z
• qwen3-coder:30b: 144.7 tok/s | 延迟 936 毫秒 | 测试 2026-06-10T06:45:58Z
• qwen3:8b: 124.6 tok/s | 延迟 1389 毫秒 | 测试 2026-06-10T06:45:58Z
• qwen2.5:14b: 84.0 tok/s | 延迟 946 毫秒 | 测试 2026-04-29T05:39:58Z
• ministral-3:14b: 82.0 tok/s | 延迟 1960 毫秒 | 测试 2026-06-10T06:45:58Z

RTX 3090 决策指南

1. 批处理是最佳选择：translategemma:27b 最适合离线/批处理作业，在这些作业中，吞吐量比单次延迟更重要。
2. 在您的上下文长度下进行测试：中等速度的模型在较长的上下文下可能会显著变慢。
3. 量化选择很重要：从 Q8 切换到 Q4 可以提高速度，但请首先测试质量下降情况。
4. 云端备用方案：如果本地延迟未达到您的目标，请使用 RunPod/Vast 进行时间敏感的运行。

待验证的比较

• translategemma:27b 与基准测试源中下一个最快和下一个最慢的模型进行比较。
• translategemma:27b 与 gpt-oss:20b — 相同规模层级，41 vs 156 tok/s。
• translategemma:27b 本地功耗成本与相同工作负载的 A100 租赁成本进行比较。

后续行动

• 估算 VRAM 适配：/en/tools/vram-calculator/
• 模型页面：/en/models/translategemma-27b-q4/
• 基准测试更新日志：/en/benchmarks/changelog/
• 本地硬件路径：/en/affiliate/hardware-upgrade/
• 云端备用：/go/runpod 和 /go/vast

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