Gemma 4 31B
SprachmodellAktiv
Gemma 4 31B
- Veröffentlicht
- 31. März 2026
- Datenstand
- 8. September 2026
- Vorgängermodell
- Gemma 3 27B
- Geschwindigkeit
- 35,3 Token/sAusgabe-Tempo
- Preis
- Eingabe · Ausgabe / 1 Mio. Token
- Eingabe
- Text, Bild
- Ausgabe
- Text
Das Besondere an Gemma 4 31B ist die dichte Architektur mit 30,7 Milliarden Parametern und hybrider Aufmerksamkeit aus lokalen und globalen Fenstern. Es ist damit die direkte, offene Gegenoption zum sparsamen MoE-Checkpoint Gemma 4 26B A4B.
Google veröffentlicht die Gewichte unter Apache 2.0. Die Modellkarte dokumentiert Text- und Bildeingabe sowie Reasoning, aber kein Audio. Einen gehosteten Gemini-API-Modellnamen gibt es dafür nicht.
Technische Daten und Zugang
| Angabe | Wert und Quelle |
|---|---|
| Gewichte | Open WeightsQuelle |
| Zugang | API, LokalQuelle |
| Parameter | 30,7 Mrd.Quelle |
| Kontextfenster | 262.144 TokenQuelle |
| Knowledge Cutoff | Januar 2025Quelle |
| Veröffentlichung | 2026-03-31Quelle |
| Parameter | 30,7 Mrd.Quelle |
| Eingabe | Text, BildQuelle |
| Ausgabe | TextQuelle |
| Architektur | Dense transformer, 30.7B total parameters; hybrid sliding/global attentionQuelle |
| Lizenz | Apache 2.0Quelle |
| Wissensstand | 2025-01Quelle |
| Sprachen | 140+Quelle |
| Werkzeugaufrufe | JaQuelle |
| Ankündigung | 2026-04-02Quelle |
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Veröffentlichte Benchmarks
Finanzen
MortgageTax
| Teilaufgabe | Gemma 4 31B (Dieses Modell) | GPT-4.1 | GPT-4.1 mini | GPT-4.1 nano |
|---|---|---|---|---|
| Numerical Extraction | 65,66 % | 76,23 % (bester Wert dieser Zeile) | 72,34 % | 54,85 % |
| Overall | 61,37 % | 65,94 % (bester Wert dieser Zeile) | 65,5 % | 52,82 % |
| Semantic Extraction | 57,08 % | 55,64 % | 58,67 % (bester Wert dieser Zeile) | 50,8 % |
höhere Werte sind besserStand 15. Oktober 2026Quelle: Vals AIBalken je Zeile skaliert, nicht über Zeilen hinweg
Methodik und Einordnung
- Messgröße
- accuracy
Bildung
SAGE
| Teilaufgabe | Gemma 4 31B (Dieses Modell) | Gemini 3 Flash Preview | Gemini 3.1 Flash-Lite | Gemini 3.5 Flash | Gemini 3.7 Flash | Gemini 3.6 Flash | Gemini 3.8 Flash | Gemini 3.1 Pro Preview | Gemini 3.5 Flash-Lite |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Automata | 41,67 % | 43,25 % (bester Wert dieser Zeile) | 42,06 % | 38,49 % | 35,32 % | 34,92 % | 33,33 % | 32,14 % | 28,97 % |
| Linear Algebra | 72,64 % | 71,02 % | 58,94 % | 68,31 % | 69,52 % | 69,87 % | 41,7 % | 74,21 % (bester Wert dieser Zeile) | 63,74 % |
| Overall | 55,03 % (bester Wert dieser Zeile) | 51,85 % | 49,54 % | 49,89 % | 49,23 % | 48,69 % | 35,06 % | 48,68 % | 47,3 % |
| Partial Differential Equations | 50,79 % (bester Wert dieser Zeile) | 41,27 % | 47,62 % | 42,86 % | 42,86 % | 41,27 % | 30,16 % | 39,68 % | 49,21 % |
höhere Werte sind besserStand 15. Oktober 2026Quelle: Vals AIBalken je Zeile skaliert, nicht über Zeilen hinweg
Methodik und Einordnung
- Messgröße
- accuracy
SAGE
Calculus
höhere Werte sind besserStand 15. Oktober 2026Skala: 0 % - 100 %
Methodik und Einordnung
- Vergleichskohorte
- vals-sage:1:calculus
- Messgröße
- accuracy
- Skala
- 0-100
- Teilnehmer
- 8
- Methodik und Einordnung
- Kennung des Quellmodells: google/gemma-4-31b-it. Name des Quellmodells: Gemma 4 31B. Anbieter laut Quelle: Google. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-10-08. Reasoning-Stufe: high. Temperatur: 1. Maximale Ausgabetoken: 30000. Latenz in Sekunden: 88.767. Standardfehler: 6.315. Kosten je Aufgabe in USD: 0. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-sage-2026-10-15-cc5fb3fecdb0. Prüfsumme der Quelldaten: cc5fb3fecdb0382d492ff167a42ad84b9c5c3883373c78ed87baaa972b8b6f7c. Parserversion: vals-astro-v3. Importiert am: 2026-10-15
Agentenaufgaben
Terminal-Bench 2.0
| Teilaufgabe | Gemma 4 31B (Dieses Modell) | GPT-4.1 |
|---|---|---|
| Easy | 75 % (bester Wert dieser Zeile) | 50 % |
| Hard | 23,33 % (bester Wert dieser Zeile) | 3,33 % |
| Medium | 45,46 % (bester Wert dieser Zeile) | 18,18 % |
| Overall | 39,33 % (bester Wert dieser Zeile) | 14,61 % |
höhere Werte sind besserStand 15. Oktober 2026Quelle: Vals AIBalken je Zeile skaliert, nicht über Zeilen hinweg
Methodik und Einordnung
- Messgröße
- accuracy
Dokumentierte Messdetails
MortgageTax: Numerical Extraction (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 65.66
- Bewertung
- 65.66
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- finance
- Aufgabe
- numerical_extraction
- Aufgabenbezeichnung
- Numerical Extraction
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-mortgage-tax:1:numerical_extraction
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: google/gemma-4-31b-it. Name des Quellmodells: Gemma 4 31B. Anbieter laut Quelle: Google. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-01. Reasoning-Stufe: high. Temperatur: 1. Maximale Ausgabetoken: 32768. Latenz in Sekunden: 55.497. Standardfehler: 1.339. Kosten je Aufgabe in USD: 0. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-mortgage_tax-2026-10-15-e5c844561f97. Prüfsumme der Quelldaten: e5c844561f97d119d66d70269e726ecfb68be79eae39acf14ead3e95422e648c. Parserversion: vals-astro-v3. Importiert am: 2026-10-15
- Vergleichsmethodik
- Reasoning-Stufe: high. Temperatur: 1. Maximale Ausgabetoken: 32768
MortgageTax: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 61.368
- Bewertung
- 61.368
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- finance
- Aufgabe
- overall
- Aufgabenbezeichnung
- Overall
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-mortgage-tax:1:overall
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: google/gemma-4-31b-it. Name des Quellmodells: Gemma 4 31B. Anbieter laut Quelle: Google. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-01. Reasoning-Stufe: high. Temperatur: 1. Maximale Ausgabetoken: 32768. Latenz in Sekunden: 41.928. Standardfehler: 0.967. Kosten je Aufgabe in USD: 0. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-mortgage_tax-2026-10-15-e5c844561f97. Prüfsumme der Quelldaten: e5c844561f97d119d66d70269e726ecfb68be79eae39acf14ead3e95422e648c. Parserversion: vals-astro-v3. Importiert am: 2026-10-15
- Vergleichsmethodik
- Reasoning-Stufe: high. Temperatur: 1. Maximale Ausgabetoken: 32768
MortgageTax: Semantic Extraction (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 57.075
- Bewertung
- 57.075
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- finance
- Aufgabe
- semantic_extraction
- Aufgabenbezeichnung
- Semantic Extraction
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-mortgage-tax:1:semantic_extraction
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: google/gemma-4-31b-it. Name des Quellmodells: Gemma 4 31B. Anbieter laut Quelle: Google. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-01. Reasoning-Stufe: high. Temperatur: 1. Maximale Ausgabetoken: 32768. Latenz in Sekunden: 28.359. Standardfehler: 1.396. Kosten je Aufgabe in USD: 0. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-mortgage_tax-2026-10-15-e5c844561f97. Prüfsumme der Quelldaten: e5c844561f97d119d66d70269e726ecfb68be79eae39acf14ead3e95422e648c. Parserversion: vals-astro-v3. Importiert am: 2026-10-15
- Vergleichsmethodik
- Reasoning-Stufe: high. Temperatur: 1. Maximale Ausgabetoken: 32768
SAGE: Automata (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 41.666
- Bewertung
- 41.666
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- education
- Aufgabe
- automata
- Aufgabenbezeichnung
- Automata
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-sage:1:automata
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: google/gemma-4-31b-it. Name des Quellmodells: Gemma 4 31B. Anbieter laut Quelle: Google. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-10-08. Reasoning-Stufe: high. Temperatur: 1. Maximale Ausgabetoken: 30000. Latenz in Sekunden: 77.76. Standardfehler: 6.317. Kosten je Aufgabe in USD: 0. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-sage-2026-10-15-cc5fb3fecdb0. Prüfsumme der Quelldaten: cc5fb3fecdb0382d492ff167a42ad84b9c5c3883373c78ed87baaa972b8b6f7c. Parserversion: vals-astro-v3. Importiert am: 2026-10-15
- Vergleichsmethodik
- Reasoning-Stufe: high. Temperatur: 1. Maximale Ausgabetoken: 30000
SAGE: Linear Algebra (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 72.643
- Bewertung
- 72.643
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- education
- Aufgabe
- linear_algebra
- Aufgabenbezeichnung
- Linear Algebra
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-sage:1:linear_algebra
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: google/gemma-4-31b-it. Name des Quellmodells: Gemma 4 31B. Anbieter laut Quelle: Google. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-10-08. Reasoning-Stufe: high. Temperatur: 1. Maximale Ausgabetoken: 30000. Latenz in Sekunden: 94.494. Standardfehler: 5.046. Kosten je Aufgabe in USD: 0. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-sage-2026-10-15-cc5fb3fecdb0. Prüfsumme der Quelldaten: cc5fb3fecdb0382d492ff167a42ad84b9c5c3883373c78ed87baaa972b8b6f7c. Parserversion: vals-astro-v3. Importiert am: 2026-10-15
- Vergleichsmethodik
- Reasoning-Stufe: high. Temperatur: 1. Maximale Ausgabetoken: 30000
SAGE: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 55.034
- Bewertung
- 55.034
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- education
- Aufgabe
- overall
- Aufgabenbezeichnung
- Overall
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-sage:1:overall
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: google/gemma-4-31b-it. Name des Quellmodells: Gemma 4 31B. Anbieter laut Quelle: Google. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-10-08. Reasoning-Stufe: high. Temperatur: 1. Maximale Ausgabetoken: 30000. Latenz in Sekunden: 93.058. Standardfehler: 3.411. Kosten je Aufgabe in USD: 0. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-sage-2026-10-15-cc5fb3fecdb0. Prüfsumme der Quelldaten: cc5fb3fecdb0382d492ff167a42ad84b9c5c3883373c78ed87baaa972b8b6f7c. Parserversion: vals-astro-v3. Importiert am: 2026-10-15
- Vergleichsmethodik
- Reasoning-Stufe: high. Temperatur: 1. Maximale Ausgabetoken: 30000
SAGE: Partial Differential Equations (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 50.794
- Bewertung
- 50.794
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- education
- Aufgabe
- PDEs
- Aufgabenbezeichnung
- Partial Differential Equations
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-sage:1:PDEs
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: google/gemma-4-31b-it. Name des Quellmodells: Gemma 4 31B. Anbieter laut Quelle: Google. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-10-08. Reasoning-Stufe: high. Temperatur: 1. Maximale Ausgabetoken: 30000. Latenz in Sekunden: 106.921. Standardfehler: 6.273. Kosten je Aufgabe in USD: 0. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-sage-2026-10-15-cc5fb3fecdb0. Prüfsumme der Quelldaten: cc5fb3fecdb0382d492ff167a42ad84b9c5c3883373c78ed87baaa972b8b6f7c. Parserversion: vals-astro-v3. Importiert am: 2026-10-15
- Vergleichsmethodik
- Reasoning-Stufe: high. Temperatur: 1. Maximale Ausgabetoken: 30000
SAGE: Calculus (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 59.259
- Bewertung
- 59.259
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- education
- Aufgabe
- calculus
- Aufgabenbezeichnung
- Calculus
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-sage:1:calculus
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: google/gemma-4-31b-it. Name des Quellmodells: Gemma 4 31B. Anbieter laut Quelle: Google. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-10-08. Reasoning-Stufe: high. Temperatur: 1. Maximale Ausgabetoken: 30000. Latenz in Sekunden: 88.767. Standardfehler: 6.315. Kosten je Aufgabe in USD: 0. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-sage-2026-10-15-cc5fb3fecdb0. Prüfsumme der Quelldaten: cc5fb3fecdb0382d492ff167a42ad84b9c5c3883373c78ed87baaa972b8b6f7c. Parserversion: vals-astro-v3. Importiert am: 2026-10-15
- Vergleichsmethodik
- Reasoning-Stufe: high. Temperatur: 1. Maximale Ausgabetoken: 30000
Terminal-Bench 2.0: Easy (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 75
- Bewertung
- 75
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 2.0
- Kategorie
- agentic
- Aufgabe
- easy
- Aufgabenbezeichnung
- Easy
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-terminal-bench-2:2.0:easy
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: google/gemma-4-31b-it. Name des Quellmodells: Gemma 4 31B. Anbieter laut Quelle: Google. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-06-04. Reasoning-Stufe: high. Temperatur: 1. Maximale Ausgabetoken: 32768. Latenz in Sekunden: 19030.377. Standardfehler: 25. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-terminal-bench-2-2026-10-15-38e640d99525. Prüfsumme der Quelldaten: 38e640d995259778e531f048b2f2c7b3b281cb05b56be643ddc9dc53eb85adf7. Parserversion: vals-astro-v3. Importiert am: 2026-10-15
- Vergleichsmethodik
- Reasoning-Stufe: high. Temperatur: 1. Maximale Ausgabetoken: 32768
Terminal-Bench 2.0: Hard (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 23.333
- Bewertung
- 23.333
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 2.0
- Kategorie
- agentic
- Aufgabe
- hard
- Aufgabenbezeichnung
- Hard
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-terminal-bench-2:2.0:hard
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: google/gemma-4-31b-it. Name des Quellmodells: Gemma 4 31B. Anbieter laut Quelle: Google. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-06-04. Reasoning-Stufe: high. Temperatur: 1. Maximale Ausgabetoken: 32768. Latenz in Sekunden: 2537.384. Standardfehler: 7.854. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-terminal-bench-2-2026-10-15-38e640d99525. Prüfsumme der Quelldaten: 38e640d995259778e531f048b2f2c7b3b281cb05b56be643ddc9dc53eb85adf7. Parserversion: vals-astro-v3. Importiert am: 2026-10-15
- Vergleichsmethodik
- Reasoning-Stufe: high. Temperatur: 1. Maximale Ausgabetoken: 32768
Terminal-Bench 2.0: Medium (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 45.455
- Bewertung
- 45.455
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 2.0
- Kategorie
- agentic
- Aufgabe
- medium
- Aufgabenbezeichnung
- Medium
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-terminal-bench-2:2.0:medium
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: google/gemma-4-31b-it. Name des Quellmodells: Gemma 4 31B. Anbieter laut Quelle: Google. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-06-04. Reasoning-Stufe: high. Temperatur: 1. Maximale Ausgabetoken: 32768. Latenz in Sekunden: 1384.027. Standardfehler: 6.776. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-terminal-bench-2-2026-10-15-38e640d99525. Prüfsumme der Quelldaten: 38e640d995259778e531f048b2f2c7b3b281cb05b56be643ddc9dc53eb85adf7. Parserversion: vals-astro-v3. Importiert am: 2026-10-15
- Vergleichsmethodik
- Reasoning-Stufe: high. Temperatur: 1. Maximale Ausgabetoken: 32768
Terminal-Bench 2.0: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 39.326
- Bewertung
- 39.326
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 2.0
- Kategorie
- agentic
- Aufgabe
- overall
- Aufgabenbezeichnung
- Overall
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-terminal-bench-2:2.0:overall
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: google/gemma-4-31b-it. Name des Quellmodells: Gemma 4 31B. Anbieter laut Quelle: Google. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-06-04. Reasoning-Stufe: high. Temperatur: 1. Maximale Ausgabetoken: 32768. Latenz in Sekunden: 855.298. Standardfehler: 5.207. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-terminal-bench-2-2026-10-15-38e640d99525. Prüfsumme der Quelldaten: 38e640d995259778e531f048b2f2c7b3b281cb05b56be643ddc9dc53eb85adf7. Parserversion: vals-astro-v3. Importiert am: 2026-10-15
- Vergleichsmethodik
- Reasoning-Stufe: high. Temperatur: 1. Maximale Ausgabetoken: 32768
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Unsere Tests
SVG-Kurztest
Ein SVG-Prompt, feste Ausgabeparameter. Aufnahmen erscheinen nur bei gemeldeten 0 Reasoning-Tokens oder dokumentiert fehlender Reasoning-Steuerung. Gleiche Testbedingungen machen die interne Rechenleistung der Modelle nicht identisch.
Frühere Tests
Pelikan auf dem Fahrrad
Community-Klassiker für eine freie SVG-Zeichnung.
Gemma 4 31B
Reasoning (angefragt): high
Aktueller Versuch
- Datum des Testlaufs
- 01.10.2026
- API-Anbieter
- openrouter
- Angefragtes API-Modell
- google/gemma-4-31b-it
- API-Modell laut Antwort
- google/gemma-4-31b-it
- Reasoning-Einstellung
- high
- Festgelegter Endpunkt
- DeepInfra | google/gemma-4-31b-it-20260402
- Temperatur
- Anbieterstandard
- Tokenlimit inklusive Reasoning
- 8.192 Token
- Testprotokoll
- community-visual-tests-v1
- Technische Prüfung
- Bestanden, keine Qualitätsbewertung
- Antwortzeit
- 70,6 s
Visuell geprüft. Aus diesem Einzeltest ergibt sich kein Gesamturteil über das Modell.
Prompt und Testbedingungen
Generate an SVG of a pelican riding a bicycle
Tokenlimit inklusive Reasoning: 8.192 Token
Ursprung der Aufgabe (Simon Willison)Beliebtheit
52,8 / 100
Vorgänger und Nachfolger
Quellen und Datenstand
| Art | Nachweis und Datenstand |
|---|---|
| Geschwindigkeit | Google. Ausgabetempo nach dem ersten empfangenen Textabschnitt, nicht die gesamte Antwortzeit. Abgerufen am 8. September 2026. |
| Preis | API-Basispreise ohne Cache- oder Batch-Rabatt. Höhere Kontextstufen und weitere Tarife stehen unter Kosten. |
| Eingabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 8. September 2026. |
| Ausgabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 8. September 2026. |
| Recherchestand | Recherchestand 8. September 2026. 4 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | active-parameters-billions Originalwortlaut Active parameter count is not separately published for this dense model. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | api-model-id Originalwortlaut Gemma is distributed as open weights; the card does not define a hosted Gemini API model ID. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | training-tokens Originalwortlaut The Gemma 4 model card describes the dataset but does not publish a token-count total. |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten · Gemma 4 31B instruction-tuned weights · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 8. September 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 8. September 2026) |
| Weitere Quelle | OpenRouter: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Vercel AI Gateway: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Creative Commons Attribution 4.0 |