Gemma 4 31B it turbo
4653°
google | 262,144 token context | $0.09/M input, $0.34/M output. Gemma Google DeepMind द्वारा बनाए गए खुले मॉडलों का एक परिवार है। Gemma 4 मॉडल मल्टीमॉडल हैं, जो टेक्स्ट और छवि इनपुट को संभालते हैं और टेक्स्ट आउटपुट उत्पन्न करते हैं।
इस मॉडल के लिए गाइड
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ओपन वेट्स, ओपन सोर्स और केवल API: आप वास्तव में क्या कर सकते हैं
GGUF फ़ाइल क्या है? क्वांटाइज़्ड मॉडल समझाया (Q4, Q8, fp8, NF4)
कैप्टन के नोट्स
2026-10-13 के नोट्स
Gemma 4 31B IT Turbo Google DeepMind का एक मल्टीमॉडल मॉडल है जो टेक्स्ट और छवि इनपुट लेता है और टेक्स्ट लौटाता है। यह Gemma 4 परिवार के मध्य आकार के मॉडल में आता है और इसका संदर्भ विंडो 262,144 टोकन है। दस सेंट से कम प्रति मिलियन इनपुट टोकन की कीमत के साथ यह बड़े पैमाने पर उपयोग के लिए मूल्य निर्धारण किया गया है, इसलिए यदि आपको विज़न के साथ लंबी संदर्भ क्षमता चाहिए और बड़ी API बिल से बचना है तो यह देखने लायक है।
के लिए जाना जाता है
- 262,144-टोकन संदर्भ विंडो — बहुत लंबे दस्तावेज़ों को एक बार में संभालता है।
- टेक्स्ट के साथ-साथ छवि इनपुट स्वीकार करता है, मल्टीमॉडल कार्यों को कवर करता है।
- कम इनपुट कीमत $0.09/M टोकन बड़े पैमाने पर लागत को नियंत्रित रखती है।
- Google DeepMind के Gemma 4 परिवार का हिस्सा, व्यापक कार्य कवरेज के लिए बनाया गया।
सावधान रहें
- वज़न सार्वजनिक रूप से उपलब्ध नहीं हैं; आप API से बंधे हैं, स्थानीय तैनाती संभव नहीं।
- आउटपुट टोकन की कीमत इनपुट दर से लगभग चार गुना अधिक है — उत्पादन में जनरेशन की लंबाई पर ध्यान दें।
के लिए सबसे अच्छा
प्रयास करने के लिए प्रॉम्प्ट
घने दस्तावेज़ का विश्लेषण करें
यहाँ एक लंबा अनुबंध है। हर उस क्लॉज की पहचान करें जो दायित्व को सीमित करता है, प्रत्येक का सरल अंग्रेज़ी में सारांश दें, और किसी भी असामान्य या पक्षपाती क्लॉज को चिन्हित करें। अनुभाग नंबरों के बारे में विशिष्ट रहें।
छवि का वर्णन और तर्क करें
मैं एक डेटा डैशबोर्ड का स्क्रीनशॉट संलग्न कर रहा हूँ। दिखाए गए हर मीट्रिक को सूचीबद्ध करें, जो भी अन्य की तुलना में असामान्य दिखे उसे नोट करें, और प्रत्येक असामान्यता के लिए दो संभावित व्याख्याएँ सुझाएं।
बहु-चरण तर्क समस्या
एक गोदाम तीन समान लंबाई की शिफ्टों में रोजाना 240 ऑर्डर भेजता है। सुबह की शिफ्ट 40% ऑर्डर संभालती है, दोपहर की शिफ्ट 35%, और रात की शिफ्ट बाकी। यदि रात की शिफ्ट में एक कार्यकर्ता बढ़ाया जाता है और उत्पादन 15% बढ़ जाता है, तो रात की शिफ्ट अब कितने ऑर्डर संसाधित करती है, और नया दैनिक कुल क्या होगा?
की तुलना करें
- Gemini 3.8 Flashकेवल API मॉडल1,048,576 टोकन संदर्भ · $0.83/M इनपुट, $4.12/M आउटपुट
- Gemini 3 Flash Previewकेवल API मॉडल1,048,576 टोकन संदर्भ · $0.50/M इनपुट, $3.00/M आउटपुट
- Gemini 2.5 Flash Liteकेवल API मॉडल1,048,576 टोकन संदर्भ · $0.10/M इनपुट, $0.40/M आउटपुट
- Gemini 3.1 Flash Liteकेवल API मॉडल1,048,576 टोकन संदर्भ · $0.25/M इनपुट, $1.50/M आउटपुट
google से और टेक्स्ट मॉडल
लोग जो सवाल पूछते हैं
- क्या मैं Gemma 4 31B IT Turbo को स्थानीय रूप से चला सकता हूँ?
- नहीं। वज़न सार्वजनिक रूप से जारी नहीं किए गए हैं, इसलिए यह केवल API-आधारित है — आप इसे डाउनलोड या स्वयं होस्ट नहीं कर सकते।
- इसकी कीमत क्या है और संदर्भ विंडो कितनी बड़ी है?
- कीमत $0.09 प्रति मिलियन इनपुट टोकन और $0.34 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन है, संदर्भ विंडो 262,144 टोकन है।
- यह अन्य Gemma 4 मॉडलों से कैसे अलग है?
- Google ने Gemma 4 वेरिएंट्स के बीच विस्तृत तुलना प्रकाशित नहीं की है, लेकिन Turbo लेबल आमतौर पर मॉडल परिवार के भीतर गति या दक्षता अनुकूलन को दर्शाता है।
कैप्टन का निर्णयलंबे संदर्भ वाले विज़न कार्यों के लिए एक वास्तव में सस्ता प्रवेश बिंदु — बस याद रखें कि आप इसे किराए पर ले रहे हैं, मालिक नहीं हैं।
कैप्टन ये नोट्स मॉडल के अपने विवरण और मॉडल कार्ड से लिखता है। कीमतें और संदर्भ आकार लेखन के समय प्रदाता के हैं और बदल सकते हैं।
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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यह स्कोर कैसे जमा होता है
इस मॉडल के पास अभी तक किसी भी स्रोत से लोकप्रियता डेटा नहीं है, इसलिए इसमें 7,000° से नीचे एक स्टैंड-इन नंबर होता है जो सूचियों को पूरा रखता है। यह कभी भी डेटा वाले मॉडल से ऊपर रैंक नहीं करता। जैसे ही कोई स्रोत रिपोर्ट करता है, यहाँ उसका विवरण दिखता है।
शब्दावली: यहाँ इस्तेमाल हुए शब्द
- हीट स्कोर
- एक नंबर जो बताता है कि मॉडल अभी कितना इस्तेमाल हो रहा है और कितना पसंद किया जा रहा है, 0° से 9,999° तक। इस साइट की हर 'सबसे गर्म' सूची इसी के हिसाब से सॉर्ट होती है।
- फ्लोर
- 7,000° जो हर मॉडल को असली डेटा के साथ मिलता है। स्केल 0° से 9,999° तक चलता है; फ्लोर से नीचे का हिस्सा बिना डेटा वाले मॉडल के लिए रखा गया है, ताकि डेटा वाला मॉडल हमेशा ऊपर रहे। फ्लोर सबके लिए एक जैसा है और कुछ तय नहीं करता; इससे ऊपर के डिग्री माप हैं।
- डाउनलोड-बराबर
- स्कोर जो कुछ भी डाउनलोड मानता है, उसका जोड़: खुद डाउनलोड, हर टोरेंट सीडर को 1,000, हर AI Horde इमेज और हर जनरेशन साइट पर रन को 1 माना जाता है।
- लॉग स्केल
- दस के हिसाब से गिनती, एक-एक करके नहीं: 1,000 से 10,000 डाउनलोड जाना उतना ही डिग्री बढ़ाता है जितना 10,000 से 100,000 जाना। इससे बड़े मॉडल बाकी सबको दबाते नहीं।
- लाइक्स
- हर स्रोत से अंगूठा ऊपर और लाइक्स, जो लॉग स्केल पर आधे डाउनलोड के बराबर हैं।
- अपनाने की दर
- अभी मॉडल को रोजाना कितने डाउनलोड मिल रहे हैं, दो माप के बीच के अंतर से। डाउनलोड के वजन का एक चौथाई।
- मापा और अनुमानित
- मापा मतलब किसी स्रोत के दो रीडिंग मौजूद हैं और उनका अंतर असली है। अनुमानित मतलब केवल आज का कुल पता है और पिछला डेटा मॉडल के जीवनकाल में फैला हुआ है; साइट बताती है कि कौन सा दिखा रही है।
- सीडर
- कोई जो वज़न की कॉपी ऑनलाइन रखता है ताकि दूसरे टोरेंट के जरिए डाउनलोड कर सकें, या होस्टेड मिरर जो ऐसा करता है। हर एक को 1,000 डाउनलोड माना जाता है।
- AI हॉरड
- एक स्वयंसेवी नेटवर्क जो दान किए गए कंप्यूटरों पर मुफ्त में इमेज बनाता है। किसी मॉडल के साथ बनाई गई इमेज की संख्या सार्वजनिक होती है, और हर एक को एक डाउनलोड माना जाता है।
- जनरेशन साइट्स
- ऐसी साइट्स जो अपने मॉडल की कॉपी होस्ट करती हैं और लोगों को उससे जनरेट करने देती हैं, जैसे PixAI, SeaArt और Yodayo। इनके डाउनलोड Civitai की तरह गिने जाते हैं और हर जनरेशन रन को एक डाउनलोड माना जाता है।
- OpenRouter टोकन
- Claude या GPT जैसे API के माध्यम से सेवा प्राप्त टेक्स्ट मॉडल के लिए डाउनलोड करने के लिए कोई वज़न नहीं होता, इसलिए इसका उपयोग टोकन में मापा जाता है: वे टेक्स्ट के टुकड़े जो इसने OpenRouter के माध्यम से पढ़े और लिखे, जो कई ऐप्स द्वारा उपयोग किया जाने वाला एक गेटवे है, पिछले 30 दिनों में। हर 10,000,000 टोकन एक डाउनलोड के रूप में गिने जाते हैं। स्रोत: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0।
- पूरा मॉडल (चेकपॉइंट)
- खुद जनरेट करने वाली फाइल, वज़न खुद में। इसे बोनस मिलता है क्योंकि एड-ऑन इसी पर निर्भर होते हैं।
- LoRA और एम्बेडिंग
- छोटे एड-ऑन फाइल जो किसी और के वज़न को एक स्टाइल, कैरेक्टर या कॉन्सेप्ट की ओर मोड़ते हैं। ये अकेले नहीं चल सकते।
- फैमिली और वज़न
- जिस बेस पर मॉडल बना है, जैसे SD 1.5, SDXL, Flux या Wan। हर मॉडल अपने फैमिली के वज़न की रिलीज़ तारीख विरासत में लेता है।
- उम्र
- कितने समय पहले फैमिली के वज़न आए थे उसके हिसाब से घटाई गई डिग्री: सालाना 150°, अधिकतम 750° तक। यह पुराने डाउनलोड्स को सूची के शीर्ष से फ्रीज करके रखता है।
- फैमिली बूस्ट
- इस साइट द्वारा अभी आगे बढ़ाए जा रहे फैमिली के LoRA के लिए एक छोटा, सीमित बढ़ावा, जो हमेशा ब्रेकडाउन में दिखता है।
- स्टैंड-इन स्कोर
- एक स्थिर संख्या जो उस मॉडल को दी जाती है जिसके लिए अभी कोई स्रोत रिपोर्ट नहीं है, ताकि सूचियाँ पूरी रहें। यह कभी भी डेटा वाले मॉडल से ऊपर रैंक नहीं करता।
- नया! (ग्रेस अवधि)
- एक मॉडल जो 7 दिनों से कम पुराना है, वह स्कोर के बजाय नया! दिखाता है और रैंकिंग में कोई स्थान नहीं रखता। इसका स्कोर पहले दिन से गणना किया जाता है, लेकिन एक दिन पुराना मॉडल सबसे तेज़ बढ़ता है, इसलिए बिना इंतजार के सप्ताह का #1 हमेशा कल निकला हुआ मॉडल होता बजाय उस मॉडल के जो एक सप्ताह तक टिके।
- ट्रेंड
- किसी अवधि में मॉडल की बढ़त की तुलना उसी अवधि में सामान्य मॉडल की बढ़त से। सामान्य से तेज़ बढ़त को उछाल माना जाता है, धीमी को गिरावट।
- सामान्य मॉडल
- कैटलॉग का मध्य: आधे मॉडल जिनके आंकड़े हैं, उन्होंने उस अवधि में तेज़ बढ़त की, आधे ने धीमी।
Gemma 4 31B it turbo Text / LLM फ़ैमिली का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो ModelTrends.ai पर सूचीबद्ध है — ओपन सोर्स AI इमेज, वीडियो और टेक्स्ट मॉडल की एक केवल-पढ़ने योग्य सूची। इसकी तुलना अन्य Text / LLM मॉडल से करें और ट्रेंड देखने के लिए इसका हीट स्कोर देखें।
मॉडल फ़ैमिली के अनुसार ब्राउज़ करें
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