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SprachmodellAktiv

Gemma 4 31B

Google

Veröffentlicht
31. März 2026
Datenstand
8. September 2026
Vorgängermodell
Gemma 3 27B
Benchmark-Meta-Score
0,3 / 100
Standardfehler ± 0,5
Geschwindigkeit
35,3 Token/s
Ausgabe-Tempo
Preis
0,14 $ · 0,4 $
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.

Position
Platz 57 von 91
Indexwert
0,3 / 100
1.Claude Fable 5.193 / 100
1.Claude Opus 5.594,3 / 100
1.Claude Sonnet 5.591,5 / 100
2.GPT-6 Astra90,5 / 100
3.Claude Opus 587,6 / 100
4.GPT-6.1 Sol88,6 / 100
4.Muse Wonder Full86,9 / 100
5.Claude Fable 585 / 100
7.Muse Wonder80 / 100
10.Gemini 3.7 Flash71,3 / 100
10.Gemini 3.8 Flash70,2 / 100
10.GPT-5.6 Sol71,4 / 100
10.GPT-6 Sol70,4 / 100
10.Muse Spark 1.366,1 / 100
11.Claude Haiku 5.559,3 / 100
13.Kimi K362 / 100
15.GPT-5.554,7 / 100
16.Claude Opus 4.852 / 100
16.Grok 4.655,7 / 100
16.Grok 4.754,6 / 100
17.Qwen 3.8 Max 090249,8 / 100
18.Claude Opus 4.744,9 / 100
18.GLM-5.350,5 / 100
18.GPT-5.6 Terra47,9 / 100
20.DeepSeek-V4.1-Flash42,4 / 100
20.Gemini 3.6 Flash44,4 / 100
21.Gemini 3.5 Flash45,9 / 100
22.Grok 4.537,9 / 100
23.Mistral Large 432,4 / 100
24.GLM-5.3-Flash38 / 100
24.GPT-6 Luna38,6 / 100
28.Claude Sonnet 531,5 / 100
28.GPT-5.6 Luna33,1 / 100
29.Gemini 3.1 Pro Preview28,7 / 100
32.Claude Opus 4.617,9 / 100
33.DeepSeek-V4-Flash15,1 / 100
34.Claude Sonnet 4.620,1 / 100
34.DeepSeek-V4-Pro19,6 / 100
34.GLM-5.224,1 / 100
35.Qwen 3.8 27B14,8 / 100
36.MiniMax M316,9 / 100
36.Qwen 3.7 Max16,8 / 100
37.Gemini 3 Flash Preview10,6 / 100
37.GPT-5.415,4 / 100
40.Kimi K2.613,2 / 100
42.Kimi K2.7 Code9,4 / 100
43.GPT-57,5 / 100
44.GLM-5.18,9 / 100
44.Qwen 3.7 Plus8,2 / 100
45.Claude Opus 4.55,2 / 100
47.Inkling4,6 / 100
47.Inkling Small4,9 / 100
47.MiMo-V2.5-Pro4,5 / 100
49.Gemini 3.5 Flash-Lite4,8 / 100
49.o34,3 / 100
51.GPT-5.4 mini3,7 / 100
54.GLM-52,5 / 100
54.Grok 4.32,2 / 100
55.Kimi K2.52,2 / 100
55.Qwen 3.6 27B1,8 / 100
57.Claude Sonnet 4.50,9 / 100
57.Gemma 4 31B0,3 / 100
57.MiMo-V2.51,4 / 100
58.GPT-5 mini1,4 / 100
60.MiniMax M2.71,1 / 100
60.o4-mini0,7 / 100
62.Gemini 2.5 Pro0,4 / 100
62.GPT-5.4 nano0,7 / 100
63.MiniMax M2.50,6 / 100
64.Gemini 3.1 Flash-Lite0,4 / 100
66.MiniMax M2.10,2 / 100
67.Ling 3.0 Flash0,1 / 100
67.o10,1 / 100
69.Kimi K2 Thinking0,1 / 100
72.GLM-4.50 / 100
73.DeepSeek-R10 / 100
73.Mistral Medium 3.50 / 100
74.GPT OSS 120B0 / 100
75.GPT-4.10 / 100
78.GPT-4.1 mini0 / 100
78.GPT-5 nano0 / 100
78.o3-mini0 / 100
80.Trinity Large Thinking0 / 100
81.DeepSeek-V3 03240 / 100
82.GPT OSS 20B0 / 100
82.Mistral Small 40 / 100
83.Mistral Large 30 / 100
86.DeepSeek-V30 / 100
88.Llama 4 Maverick0 / 100
90.Command A0 / 100
90.Llama 4 Scout0 / 100
Methodik und Quelle

Der Auswahlindex des LLM-Vergleichshubs mittelt Rangperzentile aus 65 dokumentierten Vergleichskohorten. Die Benchmark-Meta-Scores stehen im Benchmarkbereich.