Gemini 4 Argon
Contexte total
1M
Sortie max.
65.5K
Date de sortie
N/A
gemma-4-31b-itGemma 4 26B A4B est un modèle Mixture-of-Experts (MoE) efficace de Google DeepMind, qui associe une capacité de modèle de classe 26B à environ 4B de paramètres actifs lors de l'inférence. Il offre de solides capacités de raisonnement, de codage, de compréhension multimodale et d'agent, tout en proposant une inférence plus rapide et plus efficace que les grands modèles denses. Compatible avec les entrées texte et image, une fenêtre de contexte de 256K, l'appel de fonctions natif et plus de 140 langues, il convient parfaitement aux agents IA, aux applications de codage, au traitement de longs contextes et aux charges de travail à haut débit.
Context Window
262.1K tokens
Maximum Output
32.8K tokens
Release Date
2 avr. 2026
Modalities
| Prix entrée | Prix sortie | Lecture cache |
|---|---|---|
| $0.75/M | $1/M | $0.75/M |
Reasoning
Tool calling
Temperature parameter
Attachments
Knowledge Base
Endpoint Protocols
Raisonnement dense, contexte étendu et compréhension visuelle.
Un modèle dense de 30,7 milliards de paramètres, avec un mode de réflexion configurable pour le raisonnement et le code.
Prend en charge un contexte de 256K tokens en alternant attention locale et globale.
Combine texte et images pour produire des réponses textuelles et interpréter des documents visuels.
Des tâches concrètes de programmation et d’analyse de documents et d’images.
Rédigez du code, expliquez des implémentations et proposez des corrections à partir des fichiers et exigences fournis.
Résumez de longs documents, comparez leurs sections et répondez aux questions à partir du contexte fourni.
Interprétez captures d’écran, graphiques et documents numérisés pour produire des descriptions et réponses à vérifier.
import OpenAI from "openai"
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})
const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)Capacités, compromis et utilisation avec TokenHub.
C’est un modèle dense à poids ouverts de Google DeepMind, ajusté aux instructions, avec 30,7 milliards de paramètres. Il reçoit texte et images et génère du texte. Ses poids sont sous licence Apache 2.0.
L’assistance au code, le raisonnement en plusieurs étapes, l’analyse de longs documents et les questions visuelles sont de bons points de départ, grâce au mode de réflexion et au contexte de 256K tokens.
Les réponses peuvent être inexactes et doivent être vérifiées. Cette variante n’accepte pas nativement l’audio. Les longs contextes et la réflexion augmentent parfois les ressources et la latence ; les limites du service peuvent être inférieures au maximum du modèle.
Vérifiez dans votre compte TokenHub la disponibilité, l’identifiant exact, les entrées acceptées et le tarif. Si le modèle est proposé, utilisez l’adresse et les identifiants du guide d’intégration. Des poids ouverts ne rendent pas l’inférence hébergée gratuite.
Évaluez la variante dense si la qualité du raisonnement et du code prime. Comparez-la à la variante MoE 26B A4B si l’efficacité compte, avec les mêmes prompts et paramètres de déploiement.
Accédez à Gemma 4 31B et à d’autres modèles d’IA avec une seule clé API TokenHub.
MéDias Et DéMonstrations
Publications officielles et démonstrations communautaires. Les observations dépendent des configurations utilisées.
X (Twitter)
Google AI Studio ·
https://t.co/2CJ04Qlfdx
Voir la sourcePrince Canuma ·
Gemma 4 31B running with TurboQuant KV cache on MLX 🔥 128K context: → KV Memory: 13.3 GB → 4.9 GB (63% reduction) → Peak Memory: 75.2 GB → 65.8 GB (-9.4 GB) → Quality preserved TurboQuant compression scales with sequence length, so the longer the context, the bigger the
Voir la sourceGoogle Gemma ·
Gemma 4 is live on @cerebras, the fastest multimodal inference ever! Running on Gemma 4 31B open-weight model at a blistering 1,500+ tokens/sec. That's a 15x speedup, unlocking real-time visual and agentic loops without the GPU lag. https://t.co/jtMkmPbbsG
https://pbs.twimg.com/amplify_video_thumb/2076713295294373888/img/ag8ksefiL-46gnOj.jpgVoir la sourceReddit
Is Gemma 4 31b overkill for a personal assistant/RAG?
vick2djax ·
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My main project is an all in one chatbot that focuses on research with a huge RAG and web browsing abilities (I ingest all my books, most of Wiki, all the big data sets for research papers and such). The idea is to have an auditable process that helps me sort through misinformation and basically the garbage that most of the internet has become. I’ve got RSS feeds feeding the RAG daily from places like Reuters to help get past any model’s knowledge cutoff and just have good information come in. But I don’t want it to be a clipping service that just cuts sentences out of pages and glues them together on a new one to make a scrapbook of paragraphs. I want it to take it all as evidence and reason through it. Be able to go back and forth with me as I drill in deeper into a topic. Additionally have it wired up to things like a big memory system to remember all my chats and piece together personal stuff about me so I can better plan things. Hooked into the documentation for my git projects. Etc. 🚨Gemma 4 26b MoE is matching and/or beating the 31b dense on every damn test I come up with🚨 This sub lead me to believe that dense good, moe bad. Moe dumb. I feel like maybe my testing is wrong or something. The responses I get out of the models take turns on giving me the best responses as well. So confusing. Anybody else with the same type of project that has run into the same thing? Do I just take the 2x/3x speed of moe and skip out on the dense? To note, this project isn’t about coding. Zero roleplaying although I do enjoy creative brainstorming on projects. Hardware: solo 3090. I’m able to fit Gemma 4 31b at Q4 cache with 65k+ ctx with QAT & MTP. From what I understand, the QAT is supposed to make the q4 KV not so much of a bad thing for Gemma. QAT UD-Q4_K_XL Note: I was originally using qwen3.6 and had the same issues of 27b getting outperformed by the 35b. I swapped to Gemma as I kept reading it was much better at writing so figured it would make query results easier to read.
Which model to use? Gemma 4 26B A4B or Gemma 4 31B?
Yaniekk ·
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Hey everyone! I'm currently working on a cooking web app where users can post their own recipes. I've already integrated the OpenAI Moderations API to filter out unwanted content (such as NSFW, violence, hate speech, etc.). It works great, but now I need a way to evaluate the overall quality of a post. Specifically, I'd like to check whether the recipe makes sense or is just gibberish, whether it's actually about cooking, whether it's complete, whether the attached image matches the recipe, and so on. I was thinking about using an LLM for this, and I found two free models on OpenRouter: Gemma 4 26B A4B and Gemma 4 31B. I'm looking for something that's accurate, reasonably fast, and suitable for this kind of validation in a production app. Which of these models would you recommend? Or is there another free model on OpenRouter that would be a better choice?
Gemma 4 31B Base or Gemma 4 31B IT, Which one is better for RP?
Public-Speed125 ·
I'm planning to use Gemma 4 31B with SillyTavern, mostly for RP, storytelling, and long conversations. I'm wondering which version people here prefer Gemma 4 31B Base or Gemma 4 31B IT and also any differences in creativity, coherence, or censorship? I'd love to hear your experiences before I commit to downloading one. Thanks!
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🦞在OpenClaw实测谷歌开源大模型Gemma 4!256K上下文+多模态输入,小龙虾里实战测试多Agent协作与浏览器自动化全流程!31B参数碾压其他开源大模型!五大维度深度评分结果出人意料
AI超元域
Voir la sourceTesting Gemma 4 31B with OpenCode
NightShift Tech
Voir la source谷歌杀疯了!Gemma 4彻底开源,31B模型挑战百亿巨兽!Google's Gone Wild! Gemma 4 Fully Open-Sourced
大雷早上好
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