Gemma 4 31B’yi yerel olarak çalıştırabilir miyim?

Evet — ağırlıklar Apache 2.0 altında açık ve Hugging Face’de google/gemma-4-31B-it olarak mevcut, indirebilir ve kendiniz çalıştırabilirsiniz; ancak 30,7B yoğun parametre sayısı ciddi VRAM gerektirir.

Maliyeti nedir ve bağlam uzunluğu ne kadar?

API üzerinden giriş başına 0,09$ ve çıktı başına 0,34$ fiyatlandırılır, bağlam penceresi 256K tokendir.

31B, diğer Gemma 4 boyutlarından nasıl farklı?

31B, Gemma 4 ailesindeki en büyük yoğun modeldir ve 12B ile aynı 256K bağlam penceresini paylaşır, ancak küçük varyantların aksine ses girişi desteklemez — sadece metin ve görüntü kabul eder.

▲

33.0%

bu hafta

Gemma 4 31B

8875°

#llm #google #görüş #video #akıl yürütme #kodlama

Modeli çalıştır

Teklifler / Reklamlar

OpenRouter Terminal / API

Token başına ödeme

Bu modelle tarayıcıda sohbet edin veya tek bir API anahtarıyla kodunuzdan çağırın.

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.

Bu model için rehberler

Ollama Nasıl Kurulur ve Yerel AI Nasıl Çalıştırılır (Windows, Mac, Linux)

Ollama vs LM Studio (2026): Hangi Yerel AI Uygulamasını Kullanmalı ve Her Biri Hangi Üst Modelleri Çalıştırıyor

Kullanım Amacına Göre En İyi Yerel LLM (Ekim 2026): Her İş İçin Doğru Açık Model

Ekim 2026'da bir Yapay Zeka modeli nasıl seçilir: kapalı kaynak haberleri, ardından indirilmeye değer açık ağırlıklar

Yerel AI için aslında ne kadar VRAM gerekiyor?

GGUF dosyası nedir? Kuantize modellerin açıklaması (Q4, Q8, fp8, NF4)

Tüm rehberler

Kaptanın notları

Captain tarafından yazıldı, ev editörü

2026-10-13 tarihli notlar

Gemma 4 31B, Google DeepMind’in 30,7B yoğun çok modlu modeli olup, metin ve görüntü girişi alır, metin çıktısı üretir ve 256K token bağlam penceresine sahiptir. Apache 2.0 altında açık ağırlıklar, kendinizin çalıştırabileceği en izin verici büyük modellerden biridir. Kapalı API bağımlılığı olmadan güçlü kodlama, akıl yürütme ve belge anlama isteyen geliştiriciler ve araştırmacılar için uygundur.

İle tanınır

256K token bağlam penceresi, uzun belgeler ve kod tabanları için kullanışlı.
Ayarlanabilir düşünme modu ile akıl yürütme derinliği ayarlanabilir.
Yerleşik fonksiyon çağrısı, sonradan eklenmiş değil.
140+ dilde çok dilli destek.
Apache 2.0 lisansı: ticari kullanım, ince ayar, yeniden dağıtım serbest.

Dikkat et

Bu boyutta sadece görüntü ve metin girişi; ses daha küçük E2B, E4B ve 12B varyantlarına ayrılmış.
30,7B yoğun ağırlıklar yerel çalıştırma için ciddi VRAM gerektirir — gerçekçi alt sınır 24 GB karttır.
API fiyatı düşük ama ücretsiz değil; kendi barındırma donanım maliyetini artırır.

En iyi

Denenecek istemler

Zor bir asenkron hatayı hata ayıkla

Bazen 'event loop kapalı' RuntimeError hatası veren bir Python asenkron fonksiyonu aşağıda. Muhtemel nedenleri açıklayın, sonra event loop yaşam döngüsünü doğru yöneten bir fonksiyon yazın. Yaptığınız her değişikliği ve neden sorunu çözdüğünü açıklayın.

Mantık bulmacasını akıl yürütmeyle çöz

Beş mühendis Pazartesiden Cumaya ardışık günlerde projeye katılıyor. Alex, Dana’dan önce katılıyor. Casey, Blake’den sonra ama Elliot’tan önce katılıyor. Dana Çarşamba günü katılıyor. Blake Pazartesi katılmıyor. Katılım sırası nedir ve bunu adım adım nasıl çözdünüz?

Belgeden yapı çıkarımı

Yoğun teknik bir PDF spesifikasyonu ekliyorum. Her gereksinim ifadesini çıkarın, benzersiz bir kimlik atayın, fonksiyonel veya fonksiyonel olmayan olarak sınıflandırın ve sonuçları id, metin, tür ve bölüm alanlarıyla JSON dizisi olarak döndürün.

İle karşılaştır

Gemini 3.8 Flash
Sadece API modeli
1,048,576 token bağlam · $0.83/M girdi, $4.12/M çıktı
Gemini 3 Flash Preview
Sadece API modeli
1,048,576 token bağlam · $0.50/M girdi, $3.00/M çıktı
Gemini 2.5 Flash Lite
Sadece API modeli
1,048,576 token bağlam · $0.10/M girdi, $0.40/M çıktı
Gemini 3.1 Flash Lite
Sadece API modeli
1,048,576 token bağlam · $0.25/M girdi, $1.50/M çıktı

google tarafından daha fazla metin modeli

İnsanların sorduğu sorular

Gemma 4 31B’yi yerel olarak çalıştırabilir miyim?: Evet — ağırlıklar Apache 2.0 altında açık ve Hugging Face’de google/gemma-4-31B-it olarak mevcut, indirebilir ve kendiniz çalıştırabilirsiniz; ancak 30,7B yoğun parametre sayısı ciddi VRAM gerektirir.
Maliyeti nedir ve bağlam uzunluğu ne kadar?: API üzerinden giriş başına 0,09$ ve çıktı başına 0,34$ fiyatlandırılır, bağlam penceresi 256K tokendir.
31B, diğer Gemma 4 boyutlarından nasıl farklı?: 31B, Gemma 4 ailesindeki en büyük yoğun modeldir ve 12B ile aynı 256K bağlam penceresini paylaşır, ancak küçük varyantların aksine ses girişi desteklemez — sadece metin ve görüntü kabul eder.

Kaptanın kararı
Uzun bağlam ve gerçek akıl yürütme derinliği sunan, ticari kullanıma açık nadir 30B model; dikkatinizi hak ediyor.

Hugging Face'de model kartı

Kaptan bu notları modelin kendi açıklaması ve model kartından yazıyor. Fiyatlar ve bağlam boyutları yazım anındaki sağlayıcıya aittir ve değişebilir.

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

Gemma 4 31B popülerlik eğilimi

2 Apr 2026 tarihinden beri ısı puanı

Isı puanı

8,875°

Bu hafta

▲

33.0%

8,837° o zaman, 8,875° şimdi

Bu ay

▲

267%

8,702° o zaman, 8,875° şimdi

Geçen yıl

n/a

Henüz yayınlanmadı/izlenmedi

7,000°

Taban

Ölçek 0° ile 9.999° arasında. 7,000° altındaki her şey, henüz hiçbir kaynağın raporlamadığı modeller için ayrılmıştır ve listelerin tamamlanması için orada bir geçici sayı bulunur. 7,000° ölçülen verinin başladığı yerdir: gerçek verisi olan ama neredeyse hiç indirmesi olmayan bir model tabanda durur ve ölçümler üstündeki dereceleri doldurur. Taban model hakkında hiçbir şey söylemez; sadece üstündeki dereceler söyler ve modelleri birbirinden ayıran budur.

+1,583°

OpenRouter tokenları

Bu model son 30 günde OpenRouter üzerinden 1,892,201,174,485 token işledi, istemler ve yanıtlar birlikte. Her 10,000,000 token bir indirme olarak sayılır, toplam 189,220; son günün tokenları benimsenme oranına katılır. Kaynak: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+292°

Benimsenme oranı

Kaynakların iki ölçümü arasındaki sürede günlük yaklaşık 7,725 indirme. Ömür boyu ortalamadan tahmin edilmez. Hız indirme teriminin dörtte biri kadar önemlidir, böylece yeni bir artış görünür ama bir günlük sıçrama yılların kullanımını geçemez.

Detaylı dökümü göster

Bu sitedeki her sayı kontrol edilebilir. Bu modelin ısı skoru 8,875° ve burada her bir bileşen tek tek eklenerek, her adımda toplam gösterilerek oluşturuluyor: taban, her kaynağın eklediği derece, model türü için bonus ve ağırlıkların yaşı nedeniyle çıkarılan derece. Renkler yukarıdaki grafiğin bantlarıdır. Sonundaki sözlük her terimi tanımlar.

1
Tabandan başla.
Neden 7,000° sıfır değil: Ölçek 0° ile 9.999° arasında ve 7,000° altı henüz raporlanmamış modeller için ayrılmıştır, orada geçici bir sayı bulunur ve listeler tamamlanır, verisi olan bir modelin önünde asla sıralanmaz. 7,000° ölçülen verinin başladığı yerdir. Gerçek verisi olan ama neredeyse hiç indirmesi olmayan model burada durur; sonraki her şey ölçümdür ve tabanın üstünde on kez on kat artış için 300°'lik adımlar vardır. Taban her model için aynıdır, yani karar vermez; üstündeki dereceler karar verir.
7,000°
toplamda
2
İndirmeleri ekle.
Toplamda OpenRouter tokenları kaynaklardan 189,220 indirme eşdeğeri. İndirmelerin on katı aynı 300° ekler, yani boyut önemli ama puanı tek başına belirlemez.
+1,583°
8,583°
toplamda
3
Benimsenme oranını ekle.
Şu anda günde yaklaşık 7,725 indirme, iki ölçüm arasındaki farkla hesaplanır, ağırlığı indirmenin dörtte biri.
+292°
8,875°
toplamda
=
Isı puanı.
Bu modelin bu sitedeki her listede nerede durduğunu gösterir. Başka hiçbir şey bunu değiştirmez.
8,875°

Terimler: burada kullanılan ifadeler

Isı puanı: Bir modelin şu anda ne kadar kullanıldığı ve istendiğini gösteren tek sayı, 0° ile 9.999° arasında. Bu sitedeki en sıcak modeller listeleri buna göre sıralanır, başka hiçbir şeyle değil.
Taban: Gerçek verisi olan her modelin başladığı 7.000°. Ölçek 0° ile 9.999° arasında; tabanın altı veri olmayan modeller için ayrılmıştır, böylece veri olan model her zaman veri olmayanın üstünde yer alır. Taban herkes için aynıdır ve karar vermez; üzerindeki derece ölçümdür.
İndirme eşdeğerleri: Puanın indirme olarak saydığı her şeyin toplamı: indirmeler, her torrent seed'ı 1.000 olarak, her AI Horde resmi ve her jenerasyon sitesindeki çalışma bir olarak sayılır.
Logaritmik ölçek: Onluk sayma, bire bir değil: 1.000'den 10.000'e çıkmak, 10.000'den 100.000'e çıkmakla aynı dereceyi ekler. Devlerin diğerlerini gölgelemesini engeller.
Beğeniler: Her kaynaktan gelen beğeni ve onaylar, logaritmik ölçekte bir indirmenin yarısı değerinde.
Benimsenme oranı: Bir modelin şu anda günde kaç indirme aldığı, bir kaynağın iki ölçümü arasındaki farktan hesaplanır. İndirme teriminin dörtte biri ağırlığında.
Ölçülen ve tahmin edilen: Ölçülen, bir kaynaktan iki okuma olduğu ve farkın gerçek olduğu anlamına gelir. Tahmin edilen ise sadece bugünün toplamının bilindiği ve geçmişin modelin ömrü boyunca dağıtıldığı anlamına gelir; site hangisini gösterdiğini belirtir.
Seeder: Ağırlıkların bir kopyasını torrent üzerinden başkalarının indirebilmesi için çevrimiçi tutan biri veya aynı işi yapan barındırılan bir ayna. Her biri 1.000 indirme olarak sayılır.
AI Horde: Bağışlanan bilgisayarlarda ücretsiz olarak görüntü üreten gönüllü bir ağ. Bir modelle yaptığı görüntü sayısı açıktır ve her biri bir indirme olarak sayılır.
Üretim siteleri: Kendi modellerinin kopyalarını barındıran ve insanların bunlarla üretim yapmasına izin veren siteler, örneğin PixAI, SeaArt ve Yodayo. İndirmeleri Civitai gibi sayılır ve her üretim bir indirme olarak kabul edilir.
OpenRouter tokenları: Claude veya GPT gibi API üzerinden sunulan bir metin modelinin indirilecek ağırlıkları yoktur, bu yüzden kullanımı tokenlarla ölçülür: son 30 günde OpenRouter üzerinden okuduğu ve yazdığı metin parçaları. Her 10,000,000 token bir indirme sayılır. Kaynak: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Tam model (checkpoint): Ağırlıkların kendisi, kendi başına üretim yapan dosya. Eklentilerin buna bağlı olması nedeniyle ekstra puan alır.
LoRA ve embedding: Başkasının ağırlıklarını belirli bir stile, karaktere veya konsepte yönlendiren küçük eklenti dosyaları. Tek başlarına çalışamazlar.
Aile ve ağırlıklar: Bir modelin üzerine kurulduğu temel, örneğin SD 1.5, SDXL, Flux veya Wan. Her model ailesinin ağırlıklarının yayın tarihini miras alır.
Yaş: Ailenin ağırlıklarının ne kadar önce çıktığına göre çıkarılan derece: yılda 150°, maksimum 750°. Yıllar içinde biriken eski indirmeleri listenin en üstünde tutar.
Aile desteği: Bu sitenin şu anda desteklediği bir ailenin LoRA'ları için küçük, sınırlı bir destek, her zaman detaylarda listelenir.
Yer tutucu puan: Henüz hiçbir kaynaktan rapor almamış bir modele verilen tabanın altındaki sabit bir sayı, böylece listeler eksiksiz kalır. Hiçbir zaman veri olan bir modelin üstünde sıralanmaz.
Yeni! (hoşgörü süresi): 7 günden daha yeni modeller puan yerine Yeni! gösterir ve sıralamada yer almaz. Puanları ilk günden hesaplanır, ancak bir günlük model her şeyden hızlı büyür, bu yüzden beklemeden haftanın #1'i her zaman dün çıkan model olurdu, haftalarca dayanmış olan değil.
Trend: Bir modelin belli bir dönemdeki büyümesinin, aynı dönemdeki tipik model büyümesiyle karşılaştırılması. Tipikten hızlıysa yükseliş, yavaşsa düşüş olarak okunur.
Tipik model: Kataloğun ortası: rakamı olan modellerin yarısı dönemde daha hızlı büyüdü, yarısı daha yavaş.

Bu modelin popülerliğinin katalogdaki diğer modellere göre nasıl değiştiği: her dönemdeki indirme, beğeni ve kullanım artışı, aynı dönemde tipik bir modelin büyümesiyle karşılaştırılarak ve o zamanki ısı puanıyla ölçülür. Tipik büyümenin üstü artış, altı düşüş olarak okunur. Geçmiş, bugünkü toplamlar, modelin ilk günü ve ölçülen indirme hızı kullanılarak yeniden oluşturulur; iki ölçüm varsa; bir dönemin başında var olmayan model için n/a gösterilir.

Benzer Modeller

Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image)

TEXT / LLM

Qwen3.8 Max

TEXT / LLM

Görsel, Video ve Metin Üretimi için Yapay Zeka Modelleri

Gemma 4 31B, açık kaynak yapay zeka görsel, video ve metin modellerinin salt okunur kataloğu ModelTrends.ai'de listelenen Text / LLM ailesine ait bir metin modeli modelidir. Diğer Text / LLM modelleriyle karşılaştırın ve trendini görmek için popülerlik puanına bakın.

Daha fazla Text / LLM modeli Daha fazla Text / LLM Metin / LLM llm google görüş video akıl yürütme kodlama uzun bağlam yerel

Model Ailesine Göre Göz At