Posso eseguire Gemma 4 31B IT Turbo localmente?

No. I pesi non sono stati rilasciati pubblicamente, quindi è solo API — non puoi scaricarlo o ospitarlo autonomamente.

Quanto costa e quanto è lunga la finestra di contesto?

Il prezzo è $0,09 per milione di token in input e $0,34 per milione di token in output, con una finestra di contesto da 262.144 token.

In cosa differisce questo dagli altri modelli Gemma 4?

Google non ha pubblicato un confronto dettagliato tra le varianti Gemma 4, ma l’etichetta Turbo solitamente indica un’ottimizzazione di velocità o efficienza all’interno di una famiglia di modelli.

Gemma 4 31B it turbo

4653°

#llm #google #visione #ragionamento #contesto lungo #budget

Apri DeepInfra

google | contesto da 262.144 token | $0.09/M input, $0.34/M output. Gemma è una famiglia di modelli open costruiti da Google DeepMind. I modelli Gemma 4 sono multimodali, gestiscono input di testo e immagini e generano output testuale.

Guide per questo modello

Le 10 alternative a ChatGPT più economiche nel 2026: modelli locali gratuiti, piani gratuiti e tariffe fisse

Pesi aperti vs open source vs solo API: cosa puoi davvero fare

Cos'è un file GGUF? Modelli quantizzati spiegati (Q4, Q8, fp8, NF4)

Tutte le guide

Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

Gemma 4 31B IT Turbo è un modello multimodale di Google DeepMind che accetta input di testo e immagine e restituisce testo. Si colloca nella fascia media della famiglia Gemma 4 e dispone di una finestra di contesto da 262.144 token. Con un prezzo inferiore a dieci centesimi per milione di token in input, è pensato per un uso intensivo, quindi vale la pena considerarlo se ti servono visione e ragionamento a lungo contesto senza un conto API elevato.

Conosciuto per

Finestra di contesto da 262.144 token — gestisce documenti molto lunghi in un’unica passata.
Accetta input immagine insieme al testo, coprendo compiti multimodali.
Prezzo basso di $0,09/M token in input mantiene i costi gestibili su larga scala.
Fa parte della famiglia Gemma 4 di Google DeepMind, costruita per copertura ampia di compiti.

Attenzione a

I pesi non sono pubblici; sei vincolato all’API, nessun deployment locale.
I token in output costano quasi quattro volte il tasso di input — controlla la lunghezza della generazione in produzione.

Ideale per

Prompt da provare

Analizza un documento denso

Ecco un contratto lungo. Identifica ogni clausola che limita la responsabilità, riassumi cosa dice ciascuna in inglese semplice e segnala quelle insolite o sbilanciate. Sii specifico sui numeri di sezione.

Descrivi e ragiona su un’immagine

Allego uno screenshot di un cruscotto dati. Elenca ogni metrica mostrata, nota eventuali anomalie rispetto alle altre e suggerisci due possibili spiegazioni per ciascuna anomalia.

Problema di ragionamento multi-step

Un magazzino spedisce 240 ordini al giorno su tre turni di uguale durata. Il turno mattutino gestisce il 40% degli ordini, il pomeridiano il 35% e il notturno il resto. Se il turno notturno aggiunge un lavoratore e la produzione aumenta del 15%, quanti ordini gestisce ora il turno notturno e qual è il nuovo totale giornaliero?

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 IT Turbo localmente?: No. I pesi non sono stati rilasciati pubblicamente, quindi è solo API — non puoi scaricarlo o ospitarlo autonomamente.
Quanto costa e quanto è lunga la finestra di contesto?: Il prezzo è $0,09 per milione di token in input e $0,34 per milione di token in output, con una finestra di contesto da 262.144 token.
In cosa differisce questo dagli altri modelli Gemma 4?: Google non ha pubblicato un confronto dettagliato tra le varianti Gemma 4, ma l’etichetta Turbo solitamente indica un’ottimizzazione di velocità o efficienza all’interno di una famiglia di modelli.

Verdetto del capitano
Un punto d’ingresso davvero economico per compiti visione a lungo contesto — ricorda solo che lo stai noleggiando, non possedendo.

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.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Come si calcola questo punteggio

Questo modello non ha ancora dati di popolarità da nessuna fonte, quindi ha un numero provvisorio sotto 7,000° che mantiene le liste complete. Non supera mai un modello con dati. La suddivisione appare qui appena una fonte la segnala.

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 installare

Come Installare Ollama e Usare un'IA Locale (Windows, Mac, Linux)

Modelli simili

Modelli di IA per generare immagini, video e testo

Gemma 4 31B it turbo è un modello di testo per la famiglia Text / LLM presente su ModelTrends.ai, un catalogo in sola lettura di modelli di IA open source per immagini, video e testo. Confrontalo con gli altri modelli Text / LLM e controlla il punteggio di calore per vedere la tendenza.

Altri modelli Text / LLM Altri Testo / LLM Text / LLM llm google visione ragionamento contesto lungo budget

Sfoglia per famiglia di modelli