Posso eseguire Gemma 4 31B IT Ultra localmente?

No. Questa variante è solo API; Google non ha rilasciato pesi aperti, quindi il deployment locale non è possibile.

Quanto costa e quanto è lunga la finestra di contesto?

Il prezzo è $0,27 per milione di token in input e $0,76 per milione di token in output, con una finestra di contesto da 131.072 token.

In cosa differisce la versione Ultra dal Gemma 4 31B IT standard?

Ultra è un livello di servizio ottimizzato per la velocità dello stesso modello, non un modello più grande o addestrato separatamente — offre throughput più elevato, non capacità diverse.

Gemma 4 31B it Ultra

2923°

#llm #google #visione #ragionamento #veloce #chat

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google | contesto da 131.072 token | $0.27/M input, $0.76/M output. Versione Ultra speed di gemma-4-31B-it

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Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

Gemma 4 31B IT Ultra è la variante ottimizzata per la velocità del modello Gemma 4 31B instruction-tuned di Google, con capacità di visione e ragionamento integrate. Funziona a un throughput più elevato rispetto alla versione standard mantenendo la stessa finestra di contesto da 131k token. Con un costo inferiore a un dollaro per milione di token combinati, si colloca in una fascia pratica per team che necessitano di ragionamento multimodale capace senza prezzi da modello di frontiera.

Conosciuto per

Inferenza più veloce rispetto al Gemma 4 31B standard, stesso modello sottostante
Supporto input visivi insieme al ragionamento testuale
Finestra di contesto da 131k token per documenti e conversazioni più lunghi
Prezzi competitivi per token per un modello di classe 30B

Attenzione a

Pesi non aperti; non puoi eseguirlo localmente, solo tramite API.
"Ultra" indica il livello di velocità, non un miglioramento delle capacità — non confonderlo con un modello più grande.
Nessun dettaglio della scheda modello pubblicato; i confini esatti delle capacità non sono documentati da Google.

Ideale per

Prompt da provare

Analizza un'immagine di grafico

Allega un grafico o diagramma da un report su cui stai lavorando. Descrivi cosa mostrano i dati, identifica la tendenza, segnala eventuali anomalie e suggerisci una domanda di approfondimento da investigare.

Problema logico multi-step

Un treno parte dalla città A alle 08:00 viaggiando a 90 km/h. Un secondo treno parte dalla città B, distante 270 km, alle 09:00 viaggiando verso la città A a 120 km/h. A che ora si incontrano e a che distanza dalla città A? Mostra il calcolo passo dopo passo.

Riassumi un documento lungo

Incolla un contratto lungo, un articolo di ricerca o un documento di policy. Dammi un riassunto strutturato: lo scopo principale, i tre obblighi o risultati più importanti e eventuali termini o clausole da esaminare prima di accettare o citare.

Confronta con

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
Gemini 3.5 Flash Lite
Modello solo API
Contesto di 1,048,576 token · Input $0.30/M, output $2.50/M
Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image)
Modello solo API
Contesto di 65,536 token · Input $0.25/M, output $1.50/M

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Domande frequenti

Posso eseguire Gemma 4 31B IT Ultra localmente?: No. Questa variante è solo API; Google non ha rilasciato pesi aperti, quindi il deployment locale non è possibile.
Quanto costa e quanto è lunga la finestra di contesto?: Il prezzo è $0,27 per milione di token in input e $0,76 per milione di token in output, con una finestra di contesto da 131.072 token.
In cosa differisce la versione Ultra dal Gemma 4 31B IT standard?: Ultra è un livello di servizio ottimizzato per la velocità dello stesso modello, non un modello più grande o addestrato separatamente — offre throughput più elevato, non capacità diverse.

Verdetto del capitano
Una scelta sensata quando ti servono visione e ragionamento di Gemma 4 a velocità elevata e il vincolo di API chiusa non ti disturba.

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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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.

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