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Gemma 4 31B IT

gemma · Gemma 4 31B IT

Gemma 是由 Google DeepMind 构建的开放模型家族。Gemma 4 模型属于多模态，可处理文本和图像输入（E2B、E4B 和 12B 支持音频），并生成文本输出。本次发布包含预训练和指令微调变体的开放权重模型。Gemma 4 具备高达 256K token 的上下文窗口，并保持对 140 多种语言的多语言支持。Gemma 4 兼具 Dense（稠密）和 Mixture-of-Experts（MoE，混合专家）架构，非常适合文本生成、编程和推理等任务。这些模型提供五种不同尺寸：E2B、E4B、12B、26B A4B 以及 31B。它们的多样化尺寸使其可在从高端手机到笔记本电脑及服务器的各种环境中部署，从而实现尖端人工智能的普及化应用。

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模型介绍

Gemma 是由 Google DeepMind 构建的开放模型家族。Gemma 4 模型属于多模态，可处理文本和图像输入（E2B、E4B 和 12B 支持音频），并生成文本输出。本次发布包含预训练和指令微调变体的开放权重模型。

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Gemma 是由 Google DeepMind 构建的开放模型家族。Gemma 4 模型属于多模态，可处理文本和图像输入（E2B、E4B 和 12B 支持音频），并生成文本输出。本次发布包含预训练和指令微调变体的开放权重模型。Gemma 4 具备高达 256K token 的上下文窗口，并保持对 140 多种语言的多语言支持。Gemma 4 兼具 Dense（稠密）和 Mixture-of-Experts（MoE，混合专家）架构，非常适合文本生成、编程和推理等任务。这些模型提供五种不同尺寸：E2B、E4B、12B、26B A4B 以及 31B。它们的多样化尺寸使其可在从高端手机到笔记本电脑及服务器的各种环境中部署，从而实现尖端人工智能的普及化应用。

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厂商
Gemma
模型类型
文本与多模态
能接收什么
图像 · PDF 文档 · 文本 · 视频可以发给它的内容类型
能产出什么
文本它能生成的内容类型
能看图吗
可以
能调工具吗
可以能不能自动调用外部函数、查资料、执行动作
它会做什么
能读上传的文件 · 会聊天 · 支持缓存省钱 · 擅长推理 · 支持结构化输出 · 可以设定角色 · 回答风格可调 · 会写字 · 会调工具 · 会看图
现在还能用吗
可以用 · 状态来源
这些资料是哪个地区的
全球按厂商全球公布的资料显示；国内没单独公布时，也用这一份。
它还叫这些名字（156 条）
GEMMA 4 31B ITGEMMA 4 31B IT（cortecs · global）GEMMA 4 31B IT（google-gemini-api · global）GEMMA 4 31B IT（kenari · global）GEMMA 4 31B IT（libertai · global）GEMMA 4 31B IT（llmgateway · global）GEMMA 4 31B IT（requesty · global）GEMMA-4-31B-ITGEMMA-4-31B-IT（cortecs · global）GEMMA-4-31B-IT（google-gemini-api · global）GEMMA-4-31B-IT（kenari · global）GEMMA-4-31B-IT（libertai · global）GEMMA-4-31B-IT（llmgateway · global）GEMMA-4-31B-IT（requesty · global）GEMMA431BITGEMMA431BIT（cortecs · global）GEMMA431BIT（google-gemini-api · global）GEMMA431BIT（kenari · global）GEMMA431BIT（libertai · global）GEMMA431BIT（llmgateway · global）GEMMA431BIT（requesty · global）GEMMA_4_31B_ITGEMMA_4_31B_IT（cortecs · global）GEMMA_4_31B_IT（google-gemini-api · global）GEMMA_4_31B_IT（kenari · global）GEMMA_4_31B_IT（libertai · global）GEMMA_4_31B_IT（llmgateway · global）GEMMA_4_31B_IT（requesty · global）Gemma 4 31B ITGemma-4-31B-ITGemma431BITGemma_4_31B_ITgemma 4 31b itgemma 4 31b it（cortecs · global）gemma 4 31b it（google-gemini-api · 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不同地方写法可能不一样，列在这里方便你对上号。名字太模糊、认不准的不会公开。

官方价格

暂无官方价格

它有多强

成绩来自 Epoch AI, AI Benchmarking Hub (2026)
2 / 20 项20 项评测里，这个模型测过 2 项
模型自己的成绩
2 项
配上工具的成绩
0 项
换不同设置跑出的成绩
2 次

这里只算能确认就是这个型号的公开成绩。没成绩不代表它不行，我们也不会给它记 0 分。

还有 18 项评测没测过这个模型
Aider PolyglotCyBenchDeepResearchBenchGDPvalMETR Time HorizonsOSWorldOSWorld 2SWE-bench VerifiedTerminal-BenchARC-AGI-2FrontierMathGPQA DiamondHumanity's Last ExamLiveBenchMATH Level 5MirrorCodeSimpleBenchVideo-MME

可能是没人测过，也可能是名字对不上号。我们宁可空着，也不拿差不多的成绩硬凑。

强综合能力档位
入门中等强第一梯队
66%在同批模型里的位置
这个档位是怎么来的
按第三方评测机构 Epoch 的公开成绩，看它在同批模型里排在什么位置，不是我们自己打的分。新模型加进来时，这个位置会小幅变动。

模型自己的成绩

同一道题直接问模型，不给它工具。每项都标出参加这项评测的全部模型的中位分和最高分，方便对照。

SimpleQA Verified答得准不准

短事实问答准确性，关注事实性而非表达偏好。

默认档10.4%±

参加这项评测的全部模型 中位 40.4% · 最高 75.6% · 共 80 个成绩

多次评分最佳 10.4%评测于 2026年8月28日来源 Google DeepMind ↗看逐题日志 ↗许可 CC BY 4.0

配上 Agent 能做到什么

这不是模型自己的分数。下面的成绩是模型配上评测方的工具和运行环境跑出来的，换一套工具结果就会变。它们不算进上面的档位，也不能拿来排模型强弱。

这个模型还没有出现在 SWE-bench、Terminal-Bench 一类的 Agent 评测里。

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Gemma 4 31B IT

Gemma 是由 Google DeepMind 构建的开放模型家族。Gemma 4 模型属于多模态，可处理文本和图像输入（E2B、E4B 和 12B 支持音频），并生成文本输出。本次发布包含预训练和指令微调变体的开放权重模型。Gemma 4 具备高达 256K token 的上下文窗口，并保持对 140 多种语言的多语言支持。Gemma 4 兼具 Dense（稠密）和 Mixture-of-Experts（MoE，混合专家）架构，非常适合文本生成、编程和推理等任务。这些模型提供五种不同尺寸：E2B、E4B、12B、26B A4B 以及 31B。它们的多样化尺寸使其可在从高端手机到笔记本电脑及服务器的各种环境中部署，从而实现尖端人工智能的普及化应用。

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Gemma 是由 Google DeepMind 构建的开放模型家族。Gemma 4 模型属于多模态，可处理文本和图像输入（E2B、E4B 和 12B 支持音频），并生成文本输出。本次发布包含预训练和指令微调变体的开放权重模型。

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Gemma 是由 Google DeepMind 构建的开放模型家族。Gemma 4 模型属于多模态，可处理文本和图像输入（E2B、E4B 和 12B 支持音频），并生成文本输出。本次发布包含预训练和指令微调变体的开放权重模型。Gemma 4 具备高达 256K token 的上下文窗口，并保持对 140 多种语言的多语言支持。Gemma 4 兼具 Dense（稠密）和 Mixture-of-Experts（MoE，混合专家）架构，非常适合文本生成、编程和推理等任务。这些模型提供五种不同尺寸：E2B、E4B、12B、26B A4B 以及 31B。它们的多样化尺寸使其可在从高端手机到笔记本电脑及服务器的各种环境中部署，从而实现尖端人工智能的普及化应用。

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文本与多模态
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可以
能调工具吗
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现在还能用吗
可以用 · 状态来源
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全球按厂商全球公布的资料显示；国内没单独公布时，也用这一份。
它还叫这些名字（156 条）
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不同地方写法可能不一样，列在这里方便你对上号。名字太模糊、认不准的不会公开。

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它有多强

成绩来自 Epoch AI, AI Benchmarking Hub (2026)
2 / 20 项20 项评测里，这个模型测过 2 项
模型自己的成绩
2 项
配上工具的成绩
0 项
换不同设置跑出的成绩
2 次

这里只算能确认就是这个型号的公开成绩。没成绩不代表它不行，我们也不会给它记 0 分。

还有 18 项评测没测过这个模型
Aider PolyglotCyBenchDeepResearchBenchGDPvalMETR Time HorizonsOSWorldOSWorld 2SWE-bench VerifiedTerminal-BenchARC-AGI-2FrontierMathGPQA DiamondHumanity's Last ExamLiveBenchMATH Level 5MirrorCodeSimpleBenchVideo-MME

可能是没人测过，也可能是名字对不上号。我们宁可空着，也不拿差不多的成绩硬凑。

强综合能力档位
入门中等强第一梯队
66%在同批模型里的位置
这个档位是怎么来的
按第三方评测机构 Epoch 的公开成绩，看它在同批模型里排在什么位置，不是我们自己打的分。新模型加进来时，这个位置会小幅变动。

模型自己的成绩

同一道题直接问模型，不给它工具。每项都标出参加这项评测的全部模型的中位分和最高分，方便对照。

SimpleQA Verified答得准不准

短事实问答准确性，关注事实性而非表达偏好。

默认档10.4%±

参加这项评测的全部模型 中位 40.4% · 最高 75.6% · 共 80 个成绩

多次评分最佳 10.4%评测于 2026年8月28日来源 Google DeepMind ↗看逐题日志 ↗许可 CC BY 4.0

配上 Agent 能做到什么

这不是模型自己的分数。下面的成绩是模型配上评测方的工具和运行环境跑出来的，换一套工具结果就会变。它们不算进上面的档位，也不能拿来排模型强弱。

这个模型还没有出现在 SWE-bench、Terminal-Bench 一类的 Agent 评测里。

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