Posso eseguire Gemma 4 31B localmente?

Sì — i pesi sono aperti sotto licenza Apache 2.0 e disponibili su Hugging Face in google/gemma-4-31B-it, quindi puoi scaricarli ed eseguirli da solo, anche se i 30,7 miliardi di parametri densi richiedono molta VRAM.

Quanto costa e quanto è lunga la finestra di contesto?

Via API costa $0,09 per milione di token in input e $0,34 per milione di token in output, con una finestra di contesto di 256K token.

In cosa differisce il 31B dalle altre dimensioni Gemma 4?

Il 31B è il modello denso più grande della famiglia Gemma 4 e condivide la finestra di contesto da 256K con il 12B, ma a differenza delle varianti più piccole non supporta input audio — solo testo e immagini.

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33.0%

questa settimana

Gemma 4 31B

8875°

#llm #google #visione #video #ragionamento #programmazione

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Google | 262,144 token context | $0.20/M input, $0.40/M output. Gemma 4 31B Instruct is Google DeepMind's 30.7B dense multimodal model supporting text and image input with text output. Features a 256K token context window, configurable thinking/reasoning mode, native function calling, and multilingual support across 140+ languages. Strong on coding, reasoning, and document understanding tasks. Apache 2.0 license.

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Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

Gemma 4 31B è il modello multimodale denso da 30,7 miliardi di parametri di Google DeepMind, che accetta input di testo e immagini e produce output testuale con una finestra di contesto di 256K token. I pesi aperti sotto licenza Apache 2.0 lo rendono uno dei modelli grandi più permissivi che puoi effettivamente eseguire da solo. È adatto a sviluppatori e ricercatori che vogliono forte capacità di coding, ragionamento e comprensione documentale senza dipendere da API chiuse.

Conosciuto per

Finestra di contesto da 256K token, utile per documenti lunghi e basi di codice.
Modalità di pensiero configurabile per regolare la profondità del ragionamento.
Chiamata a funzione nativa integrata, non aggiunta successivamente.
Multilingue in oltre 140 lingue.
Licenza Apache 2.0: uso commerciale, fine-tuning, ridistribuzione consentiti.

Attenzione a

Input di immagini e testo solo in questa dimensione; l'audio è riservato alle varianti più piccole E2B, E4B e 12B.
I 30,7 miliardi di parametri densi richiedono molta VRAM per l'esecuzione locale — una scheda da 24 GB è il minimo realistico.
Il prezzo API è basso ma non gratuito; l'auto-gestione sposta il costo sull'hardware.

Ideale per

Prompt da provare

Debug di un bug async complicato

Ecco una funzione Python async che occasionalmente genera RuntimeError riguardo a un event loop chiuso. Spiega cosa probabilmente lo causa, poi riscrivi la funzione per gestire correttamente il ciclo di vita dell'event loop. Spiega ogni modifica e perché risolve il problema.

Ragiona attraverso un puzzle logico

Cinque ingegneri si uniscono a un progetto in giorni consecutivi, da lunedì a venerdì. Alex si unisce prima di Dana. Casey si unisce dopo Blake ma prima di Elliot. Dana si unisce mercoledì. Blake non si unisce lunedì. In che ordine si sono uniti e come lo hai dedotto passo dopo passo?

Estrai la struttura da un documento

Allego un PDF di specifiche tecniche dense. Estrai ogni requisito, assegna a ciascuno un ID univoco, classificalo come funzionale o non funzionale e restituisci i risultati come un array JSON con i campi: id, testo, tipo e sezione.

Confronta con

Gemini 3.8 Flash
Modello solo API
Contesto di 1,048,576 token · Input $0.83/M, output $4.12/M
Gemini 3 Flash Preview
Modello solo API
Contesto di 1,048,576 token · Input $0.50/M, output $3.00/M
Gemini 2.5 Flash Lite
Modello solo API
Contesto di 1,048,576 token · Input $0.10/M, output $0.40/M
Gemini 3.1 Flash Lite
Modello solo API
Contesto di 1,048,576 token · Input $0.25/M, output $1.50/M

Altri modelli di testo da google

Domande frequenti

Posso eseguire Gemma 4 31B localmente?: Sì — i pesi sono aperti sotto licenza Apache 2.0 e disponibili su Hugging Face in google/gemma-4-31B-it, quindi puoi scaricarli ed eseguirli da solo, anche se i 30,7 miliardi di parametri densi richiedono molta VRAM.
Quanto costa e quanto è lunga la finestra di contesto?: Via API costa $0,09 per milione di token in input e $0,34 per milione di token in output, con una finestra di contesto di 256K token.
In cosa differisce il 31B dalle altre dimensioni Gemma 4?: Il 31B è il modello denso più grande della famiglia Gemma 4 e condivide la finestra di contesto da 256K con il 12B, ma a differenza delle varianti più piccole non supporta input audio — solo testo e immagini.

Verdetto del capitano
Un modello da 30 miliardi genuinamente aperto e utilizzabile commercialmente con contesto lungo e reale profondità di ragionamento — abbastanza raro da meritare attenzione.

Scheda modello su Hugging Face

Il capitano scrive queste note dalla descrizione e dalla scheda modello. Prezzi e dimensioni del contesto sono quelli del provider al momento della scrittura e possono cambiare.

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Updated Oct 22, 2026

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Also ranked: #41 Hottest Text / LLM model · #41 Hottest Text / LLM text model

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Tendenza di popolarità di Gemma 4 31B

Punteggio di calore da 2 Apr 2026

Punteggio di popolarità

8,875°

Questa settimana

▲

33.0%

8,837° allora, 8,875° ora

Questo mese

▲

267%

8,702° allora, 8,875° ora

Ultimo anno

n/a

Non ancora rilasciato/tracciato

7,000°

Floor

La scala va da 0° a 9.999°. Tutto ciò che sta sotto 7,000° è riservato ai modelli su cui nessuna fonte ha ancora dati, che hanno un numero provvisorio lì per mantenere le liste complete. 7,000° è dove iniziano i dati misurati: un modello con dati reali ma quasi nessun download sta al floor, e le misurazioni riempiono i gradi sopra di esso. Il floor non dice nulla sul modello; solo i gradi sopra lo fanno, e sono quelli che distinguono un modello dall'altro.

+1,583°

Token OpenRouter

1,892,201,174,485 token processati da questo modello tramite OpenRouter negli ultimi 30 giorni, prompt e risposte insieme. Ogni 10,000,000 token conta come un download nel termine di download, 189,220 in totale; i token dell'ultimo giorno contribuiscono al tasso di adozione. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+292°

Tasso di adozione

Circa 7,725 download al giorno, misurati tra due rilevazioni delle fonti, mai stimati da una media a vita. La velocità pesa un quarto del termine download, così una nuova impennata si vede senza che un picco di un giorno superi anni di uso.

Mostra dettagli

Ogni numero su questo sito può essere verificato. Il punteggio heat di questo modello è 8,875°, ed è costruito un ingrediente alla volta, con il totale progressivo dopo ogni passaggio: il floor, i gradi che ogni fonte aggiunge, il bonus per il tipo di modello e cosa toglie l'età dei suoi pesi. I colori corrispondono alle bande del grafico sopra. Il glossario alla fine definisce ogni termine.

1
Inizia dal floor.
Perché 7,000° e non zero: la scala va da 0° a 9.999°, e la parte sotto 7,000° è riservata ai modelli su cui nessuna fonte ha ancora dati, che hanno un numero provvisorio lì per mantenere le liste complete e non superare mai un modello con dati. 7,000° è dove iniziano i dati misurati. Un modello con dati reali ma quasi nessun download sta qui; tutto ciò che segue è misurazione, e lo spazio sopra il floor contiene dieci passi decuplici nei download a 300° ciascuno. Il floor è uguale per ogni modello, quindi non decide nulla; lo fanno i gradi sopra di esso.
7,000°
totale in corso
2
Aggiungi i download.
189,220 equivalenti di download in totale, da Token OpenRouter. Dieci volte i download aggiungono lo stesso 300°, quindi la dimensione conta ma non domina mai il punteggio.
+1,583°
8,583°
totale in corso
3
Aggiungi il tasso di adozione.
Circa 7,725 download al giorno in questo momento, misurati tra due rilevazioni, con un peso di un quarto.
+292°
8,875°
totale in corso
=
Il punteggio heat.
Dove si posiziona questo modello in ogni lista di questo sito. Niente altro lo modifica.
8,875°

Glossario: i termini usati qui

Punteggio heat: Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
Soglia minima: I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
Equivalenti di download: Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
Scala logaritmica: Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
Like: Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
Tasso di adozione: Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
Misurato e stimato: Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
Seeder: Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
AI Horde: Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
Siti di generazione: Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
Token OpenRouter: Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modello completo (checkpoint): I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
LoRA e embedding: Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
Famiglia e pesi: La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
Età: Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
Boost famiglia: Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
Punteggio stand-in: Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
Novità! (periodo di grazia): Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
Tendenza: Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
Modello tipico: Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.

Come si è mosso questo modello rispetto al resto del catalogo: la sua crescita in download, like e utilizzo in ogni periodo, misurata rispetto alla crescita tipica dei modelli nello stesso periodo, con il suo punteggio di popolarità al momento. Sopra la crescita tipica indica un aumento, sotto una diminuzione. Il passato è ricostruito dai totali di oggi, dal primo giorno del modello e dalla sua velocità di download misurata quando ci sono due letture; un modello che non esisteva all'inizio del periodo mostra n/a.

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