Чи можна запускати Gemma 4 31B локально?

Так — ваги відкриті під Apache 2.0 і доступні на Hugging Face за адресою google/gemma-4-31B-it, тож ви можете завантажити і запускати їх самостійно, хоча 30.7 млрд параметрів вимагають значної VRAM.

Скільки коштує і який ліміт контексту?

Через API вартість $0.09 за мільйон вхідних токенів і $0.34 за мільйон вихідних, з контекстним вікном 256К токенів.

Чим 31B відрізняється від інших розмірів Gemma 4?

31B — найбільша щільна модель у сімействі Gemma 4 і має контекстне вікно 256К, як і 12B, але на відміну від менших варіантів не підтримує аудіо — лише текст і зображення.

▲

33.0%

цього тижня

Gemma 4 31B

8875°

#llm #google #бачення #відео #логіка #кодування

Запустити модель

Пропозиції / Реклама

OpenRouter Термінал / API

Платити за токен

Спілкуйся з цією моделлю у браузері або викликай її з коду за допомогою одного API ключа.

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.

Посібники до цієї моделі

Як встановити Ollama і запустити локальний ШІ (Windows, Mac, Linux)

Ollama проти LM Studio (2026): яку локальну AI-програму вибрати і які топ-моделі кожна підтримує

Найкращі локальні LLM за випадками використання (жовтень 2026): правильна відкрита модель для кожного завдання

Як вибрати AI-модель у жовтні 2026: новини про закриті моделі, а потім відкриті ваги, які варто завантажити

Скільки VRAM мені справді потрібно для локального ШІ?

Що таке файл GGUF? Пояснення квантизованих моделей (Q4, Q8, fp8, NF4)

Усі посібники

Нотатки капітана

Написано Captain, головним редактором

Нотатки від 2026-10-13

Gemma 4 31B — це щільна мультимодальна модель Google DeepMind з 30.7 млрд параметрів, що приймає текст і зображення на вхід і генерує текст з контекстним вікном 256К токенів. Відкриті ваги під ліцензією Apache 2.0 роблять її однією з найбільш лояльних великих моделей, які можна запускати самостійно. Вона підходить розробникам і дослідникам, які хочуть потужне кодування, логіку та розуміння документів без залежності від закритого API.

Відомий за

Контекстне вікно 256К токенів, корисне для довгих документів і кодових баз.
Налаштовуваний режим мислення для регулювання глибини розуміння.
Вбудований виклик функцій, а не доданий зверху.
Підтримка понад 140 мов.
Ліцензія Apache 2.0: дозволено комерційне використання, донавчання, розповсюдження.

Зверніть увагу на

На цьому розмірі підтримуються лише текст і зображення; аудіо доступне лише у менших варіантах E2B, E4B і 12B.
30.7 млрд щільних параметрів вимагають серйозної VRAM для локального запуску — мінімум 24 ГБ відеопам’яті.
Ціни API низькі, але не безкоштовні; самостійний хостинг переносить витрати на обладнання.

Найкраще для

Підказки для спроби

Відлагодження складної асинхронної помилки

Ось асинхронна функція Python, яка іноді викликає RuntimeError про закритий event loop. Розберіться, що ймовірно спричиняє цю помилку, потім перепишіть функцію так, щоб вона коректно керувала життєвим циклом event loop. Поясніть кожну зміну і чому вона вирішує проблему.

Логічне розв’язання головоломки

П’ятеро інженерів приєднуються до проєкту в п’ять послідовних днів, з понеділка по п’ятницю. Алекс приєднується раніше за Дану. Кейсі приєднується після Блейка, але раніше за Елліота. Дана приєднується в середу. Блейк не приєднується в понеділок. В якому порядку вони приєдналися і як ви це визначили крок за кроком?

Витяг структури з документа

Я додаю щільний технічний PDF зі специфікацією. Витягніть кожну вимогу, позначте унікальним ID, класифікуйте як функціональну або нефункціональну і поверніть результат у вигляді JSON-масиву з полями: id, text, type, section.

Порівняти з

Gemini 3.8 Flash
Модель тільки з API
контекст 1,048,576 токенів · $0.83/M вхід, $4.12/M вихід
Gemini 3 Flash Preview
Модель тільки з API
контекст 1,048,576 токенів · $0.50/M вхід, $3.00/M вихід
Gemini 2.5 Flash Lite
Модель тільки з API
контекст 1,048,576 токенів · $0.10/M вхід, $0.40/M вихід
Gemini 3.1 Flash Lite
Модель тільки з API
контекст 1,048,576 токенів · $0.25/M вхід, $1.50/M вихід

Більше текстових моделей від google

Питання, які задають люди

Чи можна запускати Gemma 4 31B локально?: Так — ваги відкриті під Apache 2.0 і доступні на Hugging Face за адресою google/gemma-4-31B-it, тож ви можете завантажити і запускати їх самостійно, хоча 30.7 млрд параметрів вимагають значної VRAM.
Скільки коштує і який ліміт контексту?: Через API вартість $0.09 за мільйон вхідних токенів і $0.34 за мільйон вихідних, з контекстним вікном 256К токенів.
Чим 31B відрізняється від інших розмірів Gemma 4?: 31B — найбільша щільна модель у сімействі Gemma 4 і має контекстне вікно 256К, як і 12B, але на відміну від менших варіантів не підтримує аудіо — лише текст і зображення.

Вердикт капітана
Справді відкрита, комерційно придатна 30-мільярдна модель з довгим контекстом і реальною глибиною мислення — достатньо рідкісна, щоб звернути на неї увагу.

Картка моделі на Hugging Face

Капітан пише ці нотатки на основі опису моделі та картки моделі. Ціни та розміри контексту вказані на момент написання і можуть змінюватися.

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 популярності Gemma 4 31B

Показник популярності з 2 Apr 2026

Оцінка популярності

8,875°

Цього тижня

▲

33.0%

8,837° тоді, 8,875° зараз

Цього місяця

▲

267%

8,702° тоді, 8,875° зараз

За минулий рік

n/a

Ще не випущено/не відстежується

7,000°

Основний рівень

Шкала йде від 0° до 9 999°. Все, що нижче за 7,000°, відведено для моделей, про які жодне джерело ще не повідомляло, і вони мають замінне число, щоб списки були повними. 7,000° — це початок виміряних даних: модель з реальними даними, але майже без завантажень, стоїть на цьому рівні, а вимірювання додають градуси вище. Основний рівень нічого не говорить про модель; тільки градуси вище його відрізняють одну модель від іншої.

+1,583°

Токени OpenRouter

1,892,201,174,485 токенів ця модель обробила через OpenRouter за останні 30 днів, разом підказки та відповіді. Кожні 10,000,000 токенів рахується як одне завантаження в терміні завантажень, всього 189,220; токени останнього дня додаються до коефіцієнта прийняття. Джерело: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+292°

Швидкість прийняття

Приблизно 7,725 завантажень на день, виміряно між двома зчитуваннями джерел, ніколи не вгадується за середнім за весь час. Швидкість важить чверть показника завантажень, тому свіжий сплеск видно, але одноденний стрибок не перевищить роки використання.

Показати детальний розподіл

Кожне число на цьому сайті можна перевірити. Оцінка популярності цієї моделі становить 8,875°, і тут вона побудована по одному інгредієнту за раз, з поточним підсумком після кожного: основа, градуси, які додає кожне джерело, бонус за тип моделі та віднімання за вік ваг. Кольори відповідають діапазонам на діаграмі вище. Глосарій в кінці пояснює кожен термін.

1
Почни з основного рівня.
Чому 7,000°, а не нуль: шкала йде від 0° до 9 999°, і частина нижче за 7,000° відведена для моделей, про які жодне джерело ще не повідомляло, які мають замінне число, щоб списки були повними і ніколи не перевищували модель з даними. 7,000° — це початок виміряних даних. Модель з реальними даними, але майже без завантажень, стоїть тут; все, що далі, — це вимірювання, а простір вище основного рівня містить десять десятикратних кроків у завантаженнях по 300° кожен. Основний рівень однаковий для всіх моделей, тому він нічого не вирішує; градуси вище нього — ось що вирішує.
7,000°
поточний підсумок
2
Додай завантаження.
Всього 189,220 еквівалентів завантажень з Токени OpenRouter. Десятикратне збільшення завантажень додає ті ж 300°, тож розмір важливий, але не домінує у рейтингу.
+1,583°
8,583°
поточний підсумок
3
Додай швидкість прийняття.
Приблизно 7,725 завантажень на день зараз, виміряно між двома замірами, вагою в чверть від завантаження.
+292°
8,875°
поточний підсумок
=
Оцінка популярності.
Де ця модель стоїть у кожному списку на цьому сайті. Нічого іншого не впливає на цю оцінку.
8,875°

Глосарій: терміни, що тут використовуються

Оцінка популярності: Одне число, що показує, наскільки модель зараз використовується і потрібна, від 0° до 9,999°. Кожен список на цьому сайті, який називається найгарячішим, відсортований саме за цим числом.
Початкова оцінка: 7,000° — це стартова оцінка для кожної моделі з реальними даними. Шкала від 0° до 9,999°; частина нижче початкової оцінки відведена для моделей без даних, щоб модель з даними завжди була вище. Початкова оцінка однакова для всіх і нічого не вирішує; градуси вище неї — це власне вимірювання.
Еквіваленти завантажень: Все, що оцінка рахує як завантаження, підсумовано: самі завантаження, кожен торрент-сідер як 1,000, кожне зображення AI Horde і кожен запуск на сайті генерації як один.
Логарифмічна шкала: Рахунок по десятках, а не по одиницях: перехід від 1,000 до 10,000 завантажень додає ті ж градуси, що й від 10,000 до 100,000. Це не дає гігантам витіснити все інше.
Лайки: Вподобання і лайки з усіх джерел, вартістю половини завантаження на логарифмічній шкалі.
Швидкість прийняття: Скільки завантажень на день модель отримує зараз, за різницею між двома замірами джерела. Чверть ваги від терміну завантажень.
Виміряно та оцінено: Виміряно означає, що є два показники джерела, і різниця справжня. Оцінено означає, що відомий лише загальний показник за сьогодні, а минуле розподілено на весь час існування моделі; сайт показує, який саме варіант відображається.
Сідер: Хтось, хто тримає копію вагів онлайн, щоб інші могли завантажувати через торрент, або хостинг-дзеркало, що робить те саме. Кожен такий рахується як 1000 завантажень.
AI Horde: Добровільна мережа, яка безкоштовно генерує зображення на пожертвуваних комп’ютерах. Кількість зображень, створених з моделлю, публічна, і кожне рахується як одне завантаження.
Сайти генерації: Сайти, які розміщують власні копії моделі і дозволяють людям генерувати з нею, наприклад PixAI, SeaArt і Yodayo. Їхні завантаження рахується так само, як у Civitai, а кожен запуск генерації — як одне завантаження.
Токени OpenRouter: Текстова модель, що обслуговується через API, як Claude або GPT, не має ваг для завантаження, тому її використання вимірюється токенами: частинами тексту, які вона прочитала і написала через OpenRouter, шлюз, який використовують багато додатків, за останні 30 днів. Кожні 10,000,000 токенів рахується як одне завантаження. Джерело: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Повна модель (чекпойнт): Самі ваги, файл, який генерує самостійно. Має бонус, бо від нього залежать додатки.
LoRA та embedding: Малі додаткові файли, які направляють чужі ваги в певний стиль, персонажа чи концепцію. Вони не можуть працювати самі по собі.
Сімейство та ваги: База, на якій побудована модель, наприклад SD 1.5, SDXL, Flux або Wan. Кожна модель успадковує дату виходу вагів свого сімейства.
Вік: Віднімається градус за те, як давно вийшли ваги сімейства: 150° за рік, максимум 750°. Це зберігає старі завантаження, які мали роки, щоб накопичитись, заморожуючи їх на верху списку.
Підсилення сімейства: Невеликий, обмежений поштовх для LoRA сімейства, яке цей сайт зараз просуває, завжди вказується в розподілі.
Оцінка заміщення: Стабільне число нижче мінімуму, яке дають моделі, про яку ще немає даних, щоб списки були повними. Воно ніколи не вище за модель з даними.
Новинка! (період очікування): Модель віком менше 7 днів показує Новинка! замість оцінки і не займає місце в рейтингах. Її оцінка обчислюється з першого дня, але модель віком один день росте швидше за все, тому без очікування #1 тижня завжди була б та, що вийшла вчора, а не та, що трималась тиждень.
Тренд: Як зростання моделі за період порівнюється зі звичайним зростанням моделей за той самий період. Швидше за звичайне — це підйом, повільніше — спад.
Типова модель: Середина каталогу: половина моделей з показником зросла швидше за цей період, половина повільніше.

Як популярність цієї моделі змінювалась у порівнянні з рештою каталогу: її зростання за кількістю завантажень, лайків і використання за кожен період, порівняно зі звичайним зростанням моделей за той же час, з урахуванням її рейтингу популярності на той момент. Вище звичайного зростання означає підйом, нижче — спад. Минуле відновлюється з сьогоднішніх підсумків, першого дня моделі та швидкості завантажень, якщо є два заміри; модель, якої не було на початку періоду, показує n/a.

Схожі моделі

Mixtral 8x7B Instruct v0.1

TEXT / LLM

Qwen3.7 Flash

TEXT / LLM

Моделі ШІ для генерації зображень, відео та тексту

Gemma 4 31B — це текстова модель для сімейства Text / LLM, представлена на ModelTrends.ai, каталозі лише для читання відкритих моделей ШІ для зображень, відео та тексту. Порівняйте її з іншими моделями Text / LLM і перевірте бал популярності, щоб побачити тренд.

Більше моделей Text / LLM Більше Text / LLM Текст / LLM llm google бачення відео логіка кодування довгий контекст локально

Перегляд за сімейством моделей