BgGPT-Gemma-3-27B-IT-GGUF-Q4_K_M-mmproj
BgGPT-Gemma-3-27B-IT-GGUF-Q4_K_M-mmproj（beleata74, 2026）は27億パラメータの画像生成モデルです。BgGPT-Gemma-3-27B-IT-GGUF-Q4_K_M-mmproj is an open-weights image model with roughly 27 billion parameters.
by beleata74 · 27Bパラメータ
得意な用途
osFoundryでのBgGPT-Gemma-3-27B-IT-GGUF-Q4_K_M-mmprojの使い方
ご自身のキーで接続（BYOK）
キーダイアログを開き、beleata74のAPIキーを貼り付けるだけで、osFoundryがBgGPT-Gemma-3-27B-IT-GGUF-Q4_K_M-mmprojを自動的に検出します。パイプラインタブでMaestroのロール（router、direct、orchestrator、fallback）に割り当てれば、すべてのチャットですぐに利用できます。ご自身のキー・ご自身のプロバイダーアカウントで、トークン手数料は一切上乗せしません。
専用エンドポイントをデプロイ
BgGPT-Gemma-3-27B-IT-GGUF-Q4_K_M-mmprojはオープンウェイトです。ローカルで無料で実行することも、ワークスペースに専用GPUエンドポイントをデプロイして、レート制限のない予約済み容量を確保することもできます。
Room Appで使う
Room Appはマニフェストで AI 機能を宣言し、invokeAIで呼び出します:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
ご自身のアプリから呼び出す
モデルをワークスペースに組み込めば、APIとしてホストして、osFoundryの外側にあるご自身のサービス・スクリプト・CIから呼び出すことができます。
BgGPT-Gemma-3-27B-IT-GGUF-Q4_K_M-mmprojを動かせるハードウェア
BgGPT-Gemma-3-27B-IT-GGUF-Q4_K_M-mmprojは24GBのコンシューマー向けまたはワークステーション向けGPUで動作します（KVキャッシュの余裕を含めて約17 GBのVRAM）。フル精度推論はH100 80GB 1枚にFP16精度で収まります（約65 GB）。
BgGPT-Gemma-3-27B-IT-GGUF-Q4_K_M-mmprojと類似モデルの比較
ライセンス
未指定 — ライセンス条件が明示されていません。商用利用の前に上流のモデルカードをご確認ください。
上流のドキュメントをご確認ください。
BgGPT-Gemma-3-27B-IT-GGUF-Q4_K_M-mmprojについてのよくある質問
BgGPT-Gemma-3-27B-IT-GGUF-Q4_K_M-mmprojは無料で使えますか？
BgGPT-Gemma-3-27B-IT-GGUF-Q4_K_M-mmprojはご自身のハードウェアでローカル実行する場合は無料です。osFoundry経由のホスティングアクセスは従量課金（入力 Free (local)、出力 Free (local)）となります。ローカルとホスティングはいつでも切り替えられます。
BgGPT-Gemma-3-27B-IT-GGUF-Q4_K_M-mmprojを商用利用できますか？
条件付きで商用利用が許可されています。 ライセンス条件が明示されていません。商用利用の前に上流のモデルカードをご確認ください。 上流のドキュメントをご確認ください。
BgGPT-Gemma-3-27B-IT-GGUF-Q4_K_M-mmprojに必要なVRAMはどれくらいですか？
Q4量子化で約17 GB、フルFP16精度で約65 GBが目安です。24GBのコンシューマー向けGPU1枚で動作します。
BgGPT-Gemma-3-27B-IT-GGUF-Q4_K_M-mmprojをローカルで実行できますか？
はい。BgGPT-Gemma-3-27B-IT-GGUF-Q4_K_M-mmprojはオープンウェイトで、ワークステーション向けGPUでローカル実行できます。osFoundryのローカルランタイムがモデルのロード、量子化、ルーティングを処理します。
BgGPT-Gemma-3-27B-IT-GGUF-Q4_K_M-mmprojが最も得意なことは何ですか？
BgGPT-Gemma-3-27B-IT-GGUF-Q4_K_M-mmprojはimage text to textに適しています。
osFoundryでBgGPT-Gemma-3-27B-IT-GGUF-Q4_K_M-mmprojをどう使えばよいですか？
キーダイアログでbeleata74 APIキーを貼り付け（セルフホスト可能なモデルの場合はオープンウェイトをデプロイ）、パイプラインタブでBgGPT-Gemma-3-27B-IT-GGUF-Q4_K_M-mmprojをMaestroのロールに割り当てれば、チャット、invokeAI経由のRoom App、ご自身のアプリから利用できます。
beleata74により公開（2026年3月28日）。 出典: https://huggingface.co/beleata74/BgGPT-Gemma-3-27B-IT-GGUF-Q4_K_M-mmproj