Pot rula Gemma 4 31B local?

Da — greutățile sunt deschise sub licența Apache 2.0 și disponibile pe Hugging Face la google/gemma-4-31B-it, deci le poți descărca și rula singur, deși cei 30,7 miliarde de parametri densi necesită VRAM substanțial.

Cât costă și cât de lungă este fereastra de context?

Prin API, prețul este 0,09 USD per milion de tokeni de intrare și 0,34 USD per milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de 256K tokeni.

Cum diferă 31B de celelalte dimensiuni Gemma 4?

31B este cel mai mare model dens din familia Gemma 4 și împărtășește fereastra de context de 256K cu 12B, dar spre deosebire de variantele mai mici nu suportă intrare audio — doar text și imagini.

▲

33.0%

săptămâna aceasta

Gemma 4 31B

8875°

#llm #google #viziune #video #raționament #programare

Rulează modelul

Oferte / Reclame

OpenRouter Terminal / API

Plătește pe token

Conversează cu acest model în browser sau apelează-l din codul tău cu o singură cheie API.

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.

Ghiduri pentru acest model

Cum să instalezi Ollama și să rulezi un AI local (Windows, Mac, Linux)

Ollama vs LM Studio (2026): ce aplicație AI locală să folosești și ce modele de top rulează fiecare

Cel mai bun LLM local după caz de utilizare (octombrie 2026): modelul open potrivit pentru fiecare job

Cum să alegi un model AI în octombrie 2026: noutățile modelelor închise, apoi greutățile deschise care merită descărcate

De câțiva GB de VRAM am nevoie cu adevărat pentru AI local?

Ce este un fișier GGUF? Modele cuantificate explicate (Q4, Q8, fp8, NF4)

Toate ghidurile

Notele căpitanului

Scris de Captain, editorul casei

Note din 2026-10-13

Gemma 4 31B este modelul dens multimodal de 30,7 miliarde de parametri al Google DeepMind, care primește text și imagini ca intrare și produce text ca ieșire, cu o fereastră de context de 256K tokeni. Greutățile deschise sub licența Apache 2.0 îl fac unul dintre modelele mari cele mai permisive pe care le poți rula singur. Este potrivit pentru dezvoltatori și cercetători care vor codare puternică, raționament și înțelegere a documentelor fără dependență de API închis.

Cunoscut pentru

Fereastră de context de 256K tokeni, utilă pentru documente și baze de cod lungi.
Mod de gândire configurabil care permite ajustarea profunzimii raționamentului.
Apelare nativă a funcțiilor încorporată, nu adăugată ulterior.
Multilingv în peste 140 de limbi.
Licență Apache 2.0: utilizare comercială, fine-tuning, redistribuire permise.

Atenție la

Intrare doar text și imagine la această dimensiune; audio este rezervat variantelor mai mici E2B, E4B și 12B.
30,7 miliarde de parametri densi necesită VRAM serioasă pentru rulare locală — un card de 24 GB este minimul realist.
Prețul API este scăzut, dar nu gratuit; găzduirea proprie mută costul pe hardware.

Cel mai bun pentru

Sugestii de încercat

Depanare bug asincron dificil

Iată o funcție Python asincronă care ocazional ridică RuntimeError despre event loop închis. Explică ce cauzează probabil problema, apoi rescrie funcția pentru a gestiona corect ciclul de viață al event loop-ului. Explică fiecare modificare și de ce rezolvă problema.

Raționament prin puzzle logic

Cinci ingineri se alătură unui proiect în zile consecutive, de luni până vineri. Alex se alătură înaintea lui Dana. Casey se alătură după Blake, dar înaintea lui Elliot. Dana se alătură miercuri. Blake nu se alătură luni. Care este ordinea în care s-au alăturat și cum ai dedus pas cu pas?

Extrage structură dintr-un document

Atașez un PDF cu specificații tehnice dense. Extrage fiecare cerință, eticheteaz-o cu un ID unic, clasific-o ca funcțională sau nefuncțională și returnează rezultatele ca un array JSON cu câmpurile: id, text, tip și secțiune.

Compară cu

Gemini 3.8 Flash
Model doar API
context de 1,048,576 tokeni · $0.83/M intrare, $4.12/M ieșire
Gemini 3 Flash Preview
Model doar API
context de 1,048,576 tokeni · $0.50/M intrare, $3.00/M ieșire
Gemini 2.5 Flash Lite
Model doar API
context de 1,048,576 tokeni · $0.10/M intrare, $0.40/M ieșire
Gemini 3.1 Flash Lite
Model doar API
context de 1,048,576 tokeni · $0.25/M intrare, $1.50/M ieșire

Mai multe modele text de la google

Întrebări frecvente

Pot rula Gemma 4 31B local?: Da — greutățile sunt deschise sub licența Apache 2.0 și disponibile pe Hugging Face la google/gemma-4-31B-it, deci le poți descărca și rula singur, deși cei 30,7 miliarde de parametri densi necesită VRAM substanțial.
Cât costă și cât de lungă este fereastra de context?: Prin API, prețul este 0,09 USD per milion de tokeni de intrare și 0,34 USD per milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de 256K tokeni.
Cum diferă 31B de celelalte dimensiuni Gemma 4?: 31B este cel mai mare model dens din familia Gemma 4 și împărtășește fereastra de context de 256K cu 12B, dar spre deosebire de variantele mai mici nu suportă intrare audio — doar text și imagini.

Verdictul căpitanului
Un model de 30B cu adevărat deschis, utilizabil comercial, cu context lung și profunzime reală de raționament — suficient de rar pentru a merita atenția ta.

Fișa modelului pe Hugging Face

Căpitanul scrie aceste note pe baza descrierii modelului și a fișei modelului. Prețurile și dimensiunile contextului sunt cele ale furnizorului la momentul scrierii și pot varia.

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

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

Not this creator?

Get your own badge

Tendința de popularitate a Gemma 4 31B

Scor de căldură din 2 Apr 2026

Scor de popularitate

8,875°

Săptămâna aceasta

▲

33.0%

8,837° atunci, 8,875° acum

Luna aceasta

▲

267%

8,702° atunci, 8,875° acum

Ultimul an

n/a

Nu a fost lansat/urmărit

7,000°

Prag minim

Scara merge de la 0° la 9.999°. Tot ce este sub 7,000° este rezervat pentru modelele despre care nicio sursă nu raportează încă, care au un număr provizoriu acolo ca să rămână listele complete. 7,000° este punctul de start pentru datele măsurate: un model cu date reale, dar aproape fără descărcări, stă la prag, iar măsurătorile umplu gradele de deasupra. Pragul nu spune nimic despre model; doar gradele de deasupra îl diferențiază de alte modele.

+1,583°

Tokeni OpenRouter

1,892,201,174,485 tokeni procesați de acest model prin OpenRouter în ultimele 30 de zile, împreună cu prompturile și răspunsurile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download în termenul de descărcări, 189,220 în total; tokenii ultimei zile se adaugă la rata de adoptare. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+292°

Rata de adoptare

Aproximativ 7,725 descărcări pe zi, măsurate între două citiri ale surselor, niciodată estimate dintr-o medie pe viață. Viteza cântărește un sfert din termenul descărcărilor, așa că o creștere recentă se vede fără să lase un vârf de o zi să depășească ani de utilizare.

Arată detalii

Fiecare număr de pe acest site poate fi verificat. Scorul de popularitate al acestui model este 8,875°, iar aici este construit pas cu pas, cu totalul acumulat după fiecare ingredient: pragul minim, gradele adăugate de fiecare sursă, bonusul pentru tipul modelului și ce scade vârsta greutăților. Culorile sunt benzile din graficul de mai sus. Glosarul de la final definește fiecare termen.

1
Începe de la prag.
De ce 7,000° și nu zero: scara merge de la 0° la 9.999°, iar partea de sub 7,000° este rezervată modelelor despre care nicio sursă nu raportează încă, care au un număr provizoriu acolo ca să rămână listele complete și să nu depășească niciodată un model cu date. 7,000° este punctul de start pentru datele măsurate. Un model cu date reale, dar aproape fără descărcări, stă aici; tot ce urmează este măsurare, iar spațiul de deasupra pragului conține zece pași de zece ori mai multe descărcări, fiecare la 300°. Pragul este același pentru toate modelele, deci nu decide nimic; gradele de deasupra fac diferența.
7,000°
total curent
2
Adaugă descărcările.
189,220 echivalente de descărcări în total, de la Tokeni OpenRouter. De zece ori descărcările adaugă același 300°, deci mărimea contează, dar nu domină scorul.
+1,583°
8,583°
total curent
3
Adaugă rata de adoptare.
Aproximativ 7,725 descărcări pe zi acum, măsurate între două citiri, cu un sfert din greutate.
+292°
8,875°
total curent
=
Scorul de căldură.
Unde se situează acest model pe fiecare listă de pe site. Nimic altceva nu îl ajustează.
8,875°

Glosar: termenii folosiți aici

Scor de căldură: Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
Prag: 7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
Echivalente descărcări: Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
Scară logaritmică: Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
Aprecieri: Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
Rata de adoptare: Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
Măsurat și estimat: Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
Seeder: Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
AI Horde: O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
Site-uri de generare: Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
Tokeni OpenRouter: Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model complet (checkpoint): Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
LoRA și embedding: Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
Familie și greutăți: Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
Vârstă: Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
Boost de familie: Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
Scor de rezervă: Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
Nou! (perioadă de grație): Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
Tendință: Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
Model tipic: Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.

Cum s-a schimbat popularitatea acestui model față de restul catalogului: creșterea lui în descărcări, aprecieri și utilizare în fiecare perioadă, comparată cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă, plus scorul său de căldură la momentul respectiv. Dacă e peste creșterea tipică, înseamnă că a crescut, dacă e sub, a scăzut. Istoricul se reconstruiește din totalurile de azi, prima zi a modelului și viteza lui de descărcare măsurată când sunt două citiri; un model care nu exista la începutul perioadei arată n/a.

Modele similare

Modele AI pentru generare de imagini, video și text

Gemma 4 31B este un model de text pentru familia Text / LLM, listat pe ModelTrends.ai, un catalog doar pentru citire al modelelor AI open source pentru imagini, video și text. Compară-l cu alte modele Text / LLM și verifică-i scorul de căldură pentru a vedea cât este de popular.

Mai multe modele Text / LLM llm google viziune video raționament programare context lung local

Răsfoiește după familia de modele