Могу ли я запускать Gemma 4 31B локально?

Да — веса открыты под лицензией Apache 2.0 и доступны на Hugging Face в google/gemma-4-31B-it, так что вы можете скачать и запустить их самостоятельно, хотя 30.7 млрд плотных параметров требуют значительного объёма видеопамяти.

Сколько стоит и каков размер контекста?

Через API цена $0.09 за миллион входных токенов и $0.34 за миллион выходных, с контекстным окном в 256K токенов.

Чем 31B отличается от других размеров Gemma 4?

31B — самая большая плотная модель в семействе Gemma 4 и имеет контекстное окно 256K, как и 12B, но в отличие от меньших вариантов не поддерживает аудио — только текст и изображения.

▲

33.0%

эта неделя

Gemma 4 31B

8875°

#llm #google #видение #видео #логика #программирование

Запустить модель

Предложения / Реклама

OpenRouter Терминал / API

Плата за токен

Общайся с этой моделью в браузере или вызывай её из кода с одним API-ключом.

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.

Руководства по этой модели

Как установить Ollama и запустить локальный ИИ (Windows, Mac, Linux)

Ollama против LM Studio (2026): какое локальное AI-приложение выбрать и какие топ-модели они поддерживают

Лучшие локальные LLM по задачам (октябрь 2026): подходящая открытая модель для каждой работы

Как выбрать AI-модель в октябре 2026: новости закрытых моделей и открытые веса, которые стоит скачать

Сколько VRAM мне действительно нужно для локального ИИ?

Что такое файл GGUF? Объяснение квантизированных моделей (Q4, Q8, fp8, NF4)

Все руководства

Заметки капитана

Написано Captain, главным редактором

Заметки от 2026-10-13

Gemma 4 31B — это плотная мультимодальная модель Google DeepMind с 30.7 млрд параметров, принимающая текст и изображения и выдающая текст с контекстным окном в 256K токенов. Открытые веса под лицензией Apache 2.0 делают её одной из немногих крупных моделей с такой свободой использования. Подходит разработчикам и исследователям, которым нужны сильные возможности кодирования, рассуждений и понимания документов без зависимости от закрытого API.

Известен

Контекстное окно в 256K токенов, полезное для длинных документов и кодовых баз
Настраиваемый режим мышления позволяет регулировать глубину рассуждений
Встроенный вызов функций, а не добавленный сверху
Мультиязычность более чем на 140 языках
Лицензия Apache 2.0: разрешено коммерческое использование, дообучение, распространение

Остерегайтесь

Вход только текст и изображения; аудио доступно только в меньших вариантах E2B, E4B и 12B.
30.7 млрд плотных параметров требуют серьёзного объёма видеопамяти для локального запуска — минимум 24 ГБ.
Цены API низкие, но не бесплатные; при самостоятельном хостинге расходы смещаются на оборудование.

Лучше всего подходит для

Подсказки для проб

Отладка сложной асинхронной ошибки

Вот асинхронная функция на Python, которая иногда вызывает RuntimeError о закрытом event loop. Разберите, что, вероятно, вызывает ошибку, затем перепишите функцию так, чтобы она корректно управляла жизненным циклом event loop. Объясните каждое изменение и почему оно решает проблему.

Рассуждение через логическую задачу

Пять инженеров присоединяются к проекту в последовательные дни с понедельника по пятницу. Алекс присоединился раньше Даны. Кейси — после Блейка, но до Эллиота. Дана присоединилась в среду. Блейк не присоединился в понедельник. В каком порядке они присоединились и как вы это выяснили шаг за шагом?

Извлечение структуры из документа

Я прикрепляю плотный технический PDF-спецификацию. Извлеките каждое требование, присвойте уникальный ID, классифицируйте как функциональное или нефункциональное и верните результат в виде JSON-массива с полями: id, text, type и section.

Сравнить с

Gemini 3.8 Flash
Модель только с API
контекст из 1,048,576 токенов · $0.83/M вход, $4.12/M выход
Gemini 3 Flash Preview
Модель только с API
контекст из 1,048,576 токенов · $0.50/M вход, $3.00/M выход
Gemini 2.5 Flash Lite
Модель только с API
контекст из 1,048,576 токенов · $0.10/M вход, $0.40/M выход
Gemini 3.1 Flash Lite
Модель только с API
контекст из 1,048,576 токенов · $0.25/M вход, $1.50/M выход

Больше текстовых моделей от google

Часто задаваемые вопросы

Могу ли я запускать Gemma 4 31B локально?: Да — веса открыты под лицензией Apache 2.0 и доступны на Hugging Face в google/gemma-4-31B-it, так что вы можете скачать и запустить их самостоятельно, хотя 30.7 млрд плотных параметров требуют значительного объёма видеопамяти.
Сколько стоит и каков размер контекста?: Через API цена $0.09 за миллион входных токенов и $0.34 за миллион выходных, с контекстным окном в 256K токенов.
Чем 31B отличается от других размеров Gemma 4?: 31B — самая большая плотная модель в семействе Gemma 4 и имеет контекстное окно 256K, как и 12B, но в отличие от меньших вариантов не поддерживает аудио — только текст и изображения.

Вердикт капитана
Действительно открытая, коммерчески применимая модель на 30 млрд параметров с длинным контекстом и реальной глубиной рассуждений — достаточно редкая, чтобы заслуживать внимания.

Карточка модели на Hugging Face

Капитан пишет эти заметки на основе описания модели и карточки модели. Цены и размеры контекста указаны на момент написания и могут измениться.

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

Тренд популярности Gemma 4 31B

Показатель популярности с 2 Apr 2026

Индекс популярности

8,875°

Эта неделя

▲

33.0%

8,837° тогда, 8,875° сейчас

Этот месяц

▲

267%

8,702° тогда, 8,875° сейчас

Прошлый год

n/a

Еще не выпущено/не отслеживается

7,000°

Базовый уровень

Шкала от 0° до 9 999°. Всё ниже 7,000° отведено моделям, по которым ещё нет данных от источников — им дают временное число, чтобы списки были полными. 7,000° — это начало измеренных данных: модель с реальными данными, но почти без скачиваний, стоит на этом уровне, а измерения добавляют градусы сверху. Базовый уровень ничего не говорит о модели; только градусы сверху её отличают.

+1,583°

Токены OpenRouter

1,892,201,174,485 токенов обработано этой моделью через OpenRouter за последние 30 дней, вместе с подсказками и ответами. Каждые 10,000,000 токенов считаются за одно скачивание в термине скачиваний, всего 189,220; токены последнего дня учитываются в коэффициенте роста. Источник: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+292°

Темп внедрения

Около 7,725 скачиваний в день, измеряется между двумя замерами источников, не считается по среднему за всё время. Скорость считается как четверть от общего показателя скачиваний, чтобы свежий всплеск был виден, но однодневный пик не перебивал годы использования.

Показать подробности

Каждое число на этом сайте можно проверить. Рейтинг популярности этой модели — 8,875°, и здесь он построен по частям, с итогом после каждого шага: базовый уровень, градусы, добавляемые каждым источником, бонус за тип модели и вычет за возраст весов. Цвета соответствуют диапазонам на графике выше. В конце есть словарь, где объяснены все термины.

1
Начинаем с базового уровня.
Почему 7,000°, а не ноль: шкала от 0° до 9 999°, и часть ниже 7,000° отведена моделям без данных от источников — им дают временное число, чтобы списки были полными и они не обгоняли модели с данными. 7,000° — начало измеренных данных. Модель с реальными данными, но почти без скачиваний, стоит здесь; всё, что дальше, — измерения, а пространство выше базового уровня содержит десять десятикратных шагов скачиваний по 300° каждый. Базовый уровень одинаков для всех моделей, он ничего не решает; решают градусы сверху.
7,000°
текущий итог
2
Добавь загрузки.
189,220 эквивалентов загрузок всего, с Токены OpenRouter. Десятикратное увеличение загрузок добавляет те же 300°, так что размер важен, но не доминирует в оценке.
+1,583°
8,583°
текущий итог
3
Добавь темп внедрения.
Примерно 7,725 загрузок в день сейчас, измерено между двумя замерами, с четвертью веса.
+292°
8,875°
текущий итог
=
Итоговый показатель heat.
Где эта модель находится в каждом списке на этом сайте. Ничто другое на него не влияет.
8,875°

Глоссарий: используемые здесь термины

Показатель heat: Одно число, показывающее, насколько модель сейчас используется и востребована, от 0° до 9,999°. Все списки на сайте с пометкой hottest сортируются именно по нему.
Минимум: 7,000° — стартовая точка для каждой модели с реальными данными. Шкала от 0° до 9,999°; часть ниже минимума отведена для моделей без данных, чтобы модели с данными всегда были выше. Минимум одинаков для всех и ничего не решает; градусы выше него — это измерение.
Эквиваленты загрузок: Всё, что считается как загрузка в оценке, сложенное вместе: сами загрузки, каждый сид торрента считается за 1,000, каждое изображение AI Horde и каждый запуск на сайте генерации считаются за один.
Логарифмическая шкала: Счёт по десяткам, а не по единицам: переход от 1,000 к 10,000 загрузок добавляет столько же градусов, сколько от 10,000 к 100,000. Это не даёт гигантам заглушать всё остальное.
Лайки: Одобрения и лайки со всех источников, каждый стоит половину загрузки на логарифмической шкале.
Темп внедрения: Сколько загрузок в день получает модель сейчас, по разнице между двумя замерами источника. Четверть веса от термина загрузки.
Измерено и оценено: Измерено значит, что есть два показания источника, и разница реальна. Оценено значит, что известна только сегодняшняя сумма, а прошлое распределено по жизни модели; сайт показывает, что именно отображается.
Сидер: Кто-то, кто хранит копию весов онлайн, чтобы другие могли скачать через торрент, или размещённое зеркало, делающие то же самое. Каждый такой считается за 1000 загрузок.
AI Horde: Волонтёрская сеть, которая бесплатно генерирует изображения на пожертвованных компьютерах. Количество изображений, созданных с моделью, публично, и каждое считается за одну загрузку.
Сайты генерации: Сайты, которые хранят свои копии модели и позволяют людям генерировать с ней, например PixAI, SeaArt и Yodayo. Их загрузки считаются как у Civitai, и каждый запуск генерации — за одну загрузку.
Токены OpenRouter: Текстовая модель, обслуживаемая через API, такая как Claude или GPT, не имеет весов для скачивания, поэтому её использование измеряется токенами: кусочками текста, которые она прочитала и написала через OpenRouter, шлюз, который используют многие приложения, за последние 30 дней. Каждые 10,000,000 токенов считаются за одно скачивание. Источник: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Полная модель (чекпоинт): Сами веса, файл, который генерирует самостоятельно. Получает бонус, потому что от него зависят дополнения.
LoRA и эмбеддинг: Небольшие файлы-дополнения, которые направляют чужие веса в сторону стиля, персонажа или концепции. Они не могут работать сами по себе.
Семейство и веса: База, на которой построена модель, например SD 1.5, SDXL, Flux или Wan. Каждая модель наследует дату выпуска весов своего семейства.
Возраст: Градусы снимаются за то, как давно вышли веса семейства: 150° в год, максимум 750°. Старые загрузки, которые успели накопиться за годы, остаются вверху списка.
Буст семейства: Небольшой ограниченный толчок для LoRA из семейства, которое этот сайт сейчас продвигает, всегда указан в разбивке.
Оценка-замена: Стабильное число ниже минимального, даваемое модели, о которой ещё нет данных, чтобы списки были полными. Никогда не выше модели с данными.
Новинка! (период ожидания): Модель младше 7 дней показывает Новинка! вместо оценки и не занимает место в рейтинге. Её оценка вычисляется с первого дня, но модель в один день растёт быстрее всего, поэтому без ожидания #1 недели всегда была бы модель, вышедшая вчера, а не та, что держалась неделю.
Тренд: Как рост модели за период сравнивается с типичным ростом модели за тот же период. Быстрее типичного — рост, медленнее — падение.
Типичная модель: Средина каталога: половина моделей с цифрой росли быстрее за период, половина медленнее.

Как менялась популярность этой модели по сравнению с остальным каталогом: её рост по загрузкам, лайкам и использованию за каждый период, измеренный относительно типичного роста моделей за тот же период, с учётом её текущего показателя heat score. Если выше типичного роста — значит рост, если ниже — спад. Прошлое восстанавливается по сегодняшним итогам, первому дню модели и скорости загрузок, если есть два замера; если модель не существовала в начале периода, показывается n/a.

Похожие модели

ИИ-модели для генерации изображений, видео и текста

Gemma 4 31B — это текстовая модель для семейства Text / LLM, представленная на ModelTrends.ai, каталоге открытых ИИ-моделей для изображений, видео и текста, доступном только для чтения. Сравните её с другими моделями Text / LLM и посмотрите индекс популярности, чтобы оценить тренд.

Другие модели Text / LLM Другие Текст / LLM Text / LLM llm google видение видео логика программирование длинный контекст локально

Обзор по семействам моделей