Gemini 4 Argon
最大コンテキスト
1M
最大出力
65.5K
リリース日
N/A
gemma-4-31b-itGemma 4 26B A4B は、Google DeepMind による効率的な Mixture-of-Experts(MoE)モデルで、26B クラスのモデル容量と推論時に約 4B のアクティブパラメータを両立しています。高い推論力、コーディング、マルチモーダル理解、エージェント機能を備えつつ、より大規模な密結合モデルよりも高速で効率的な推論を実現します。テキストと画像の入力、256K のコンテキストウィンドウ、ネイティブの関数呼び出し、140 以上の言語に対応し、AI エージェント、コーディング用途、長文コンテキスト処理、高スループットのワークロードに最適です。
Context Window
262.1K tokens
Maximum Output
32.8K tokens
Release Date
2026年4月2日
Modalities
| 入力価格 | 出力価格 | キャッシュ読み取り |
|---|---|---|
| $0.75/M | $1/M | $0.75/M |
Reasoning
Tool calling
Temperature parameter
Attachments
Knowledge Base
Endpoint Protocols
密なアーキテクチャによる推論、長いコンテキスト、視覚理解。
307億パラメータの密なモデルで、推論やコーディング向けに思考モードを設定できます。
局所注意と大域注意を交互に用い、256Kトークンのコンテキストに対応します。
テキストと画像を組み合わせて文章を生成し、画像への質問や文書の解釈に対応します。
コーディング、文書、画像を扱う実用的なタスク。
提供されたソースコードと要件を基に、コード作成、実装説明、修正案の提案を行います。
長い資料を要約し、章を比較して、コンテキスト内の文書に基づく質問に答えます。
スクリーンショット、グラフ、文書画像を解釈し、人が確認できる説明や回答を作成します。
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)モデルの能力、トレードオフ、TokenHubでの利用について。
Google DeepMindの指示調整済みオープンウェイトモデルで、307億パラメータの密な構造を持ちます。テキストと画像を入力し、テキストを出力します。重みはApache 2.0ライセンスです。
コーディング支援、多段階の推論、長文書の分析、画像への質問が適しています。設定可能な思考モードと256Kコンテキストがこれらを支えます。
出力には誤りがあり得るため確認が必要です。このモデルは音声の直接入力に対応しません。長いコンテキストや思考は資源消費と遅延を増やし、ホスト側の上限はモデルの最大値より低い場合があります。
TokenHubのアカウントで提供状況、正確なモデルID、対応入力、料金を確認してください。利用可能なら連携ガイドのエンドポイントと認証情報を使います。オープンウェイトでもホスト型推論が無料とは限りません。
推論やコードの品質を重視するなら密なモデルを評価してください。実行効率を重視する場合は、同じプロンプトと配置設定で26B A4BのMoEモデルと比較します。
1つの API キーで Gemma 4 31B とその他の AI モデルにアクセスできます。
メディアとデモ
公式投稿とコミュニティのデモ。コミュニティの評価は個別の実行環境に基づきます。
X (Twitter)
Google AI Studio ·
https://t.co/2CJ04Qlfdx
原文を見るPrince 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
原文を見るGoogle 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.jpg原文を見るReddit
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
原文を見るTesting Gemma 4 31B with OpenCode
NightShift Tech
原文を見る谷歌杀疯了!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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