LLM Perks

Gemma 3 12B

Google DeepMind · Todos los modelos Gemma
Gratis ahora mismo Mediano
VisiónUso de herramientasPesos abiertos

Gemma 3 12B es un modelo de lenguaje con 12B parámetros de Google DeepMind. Actualmente es gratis en 1 proveedor con hasta — tokens de contexto. El modelo entiende imágenes, admite tool calling. Sus pesos son abiertos, así que también se puede ejecutar en local.

Desarrollador
Google DeepMind
Parámetros
12B
Tipo
Texto
Licencia
Pesos abiertos

Dónde usar Gemma 3 12B gratis

Cada fila es un endpoint gratuito independiente con sus propios límites.

ProveedorContextoLímiteTarjeta
NVIDIA Build
google/gemma-3-12b-it
— Inferencia serverless gratuita para desarrollo; los límites y los modelos disponibles pueden cambiar. No Abrir

Inicio rápido

curl https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NVIDIA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "google/gemma-3-12b-it",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Ejemplo para NVIDIA Build. Funciona cualquier cliente compatible con OpenAI: Cursor, Cline, OpenCode, Open WebUI.

Benchmarks

Intelligence Index
3.8
GPQA Diamond
34.9%
Humanity's Last Exam
4.2%
Terminal-Bench Hard
0.8%
τ²-Bench
10.8%
Contexto largo (LCR)
8.3%

Fuente: Artificial Analysis · Gemma 3 12B Instruct

Modelos gratuitos similares

Preguntas frecuentes

¿Gemma 3 12B es gratis?

Sí. A fecha de 26 de septiembre de 2026, Gemma 3 12B es gratis en NVIDIA Build. Cada proveedor tiene sus propios límites — consulta la tabla de arriba.

¿Cómo llamo a Gemma 3 12B vía API?

Usa cualquier cliente compatible con OpenAI con la base URL https://integrate.api.nvidia.com/v1, el ID de modelo google/gemma-3-12b-it y una clave de NVIDIA Build.

¿Qué tan bueno es Gemma 3 12B?

Artificial Analysis Intelligence Index: 3.8, GPQA Diamond: 35%. Como comparación, el modelo gratuito más potente del catálogo ahora mismo es GLM 5.3.

¿Gemma 3 12B es de pesos abiertos?

Sí, los pesos están publicados — puedes descargarlo y ejecutarlo en local, por ejemplo con Ollama o LM Studio.