同步自 OpenRouter · 337 个模型 · source=openrouter · 2026-08-01T22:11:53.558Z
Gemma 4 31B
google/gemma-4-31b-it
Gemma 4 31B 是 Google DeepMind 推出的 30.7B 参数密集多模态模型,支持文本和图像输入、文本输出。具备 256K(部分来源 262K)token 上下文窗口、 configurable thinking/reasoning 模式、原生函数调用,以及 140+ 语言多语言支持。在编码、推理、文档理解和多模态任务上表现突出,适合代理工作流和复杂逻辑处理。采用 Apache 2.0 许可,权重开放,可在消费级 GPU 上运行。性能接近前沿水平,适合研究、开发和本地部署场景。以厂商/网关为准。
Google DeepMind 31B 密集多模态模型,专注推理、编码与代理工作流。
gemma-4-31b-it
Google · 知识库 159 模 / 31 族
Google DeepMind 31B 密集多模态模型,专注推理、编码与代理工作流。
Gemma 4 31B 是 Google DeepMind 推出的 30.7B 参数密集多模态模型,支持文本和图像输入、文本输出。具备 256K(部分来源 262K)token 上下文窗口、 configurable thinking/reasoning 模式、原生函数调用,以及 140+ 语言多语言支持。在编码、推理、文档理解和多模态任务上表现突出,适合代理工作流和复杂逻辑处理。采用 Apache 2.0 许可,权重开放,可在消费级 GPU 上运行。性能接近前沿水平,适合研究、开发和本地部署场景。以厂商/网关为准。
Gemma 4 31B Instruct is Google DeepMind's 30.7B dense multimodal model supporting text and image input with text output. Features a 256K token context window, configurable thinking/reasoning mode, native function...
- Google DeepMind 31B 密集多模态模型,专注推理、编码与代理工作流。
- 参数量档位 31B
- 归并版本 2 个
- 31B 参数密集模型(实际约 30.7B),指令微调版本(-it),支持 256K 上下文,2026 年 4 月发布。
适用场景
- 复杂推理与代理工作流
- 代码开发与文档分析
- 多模态内容理解
- 本地或边缘部署场景
能力 / 优势
- 多模态理解(文本+图像输入)
- 高级推理与思考模式
- 代码生成与理解
- 原生函数调用与代理支持
- 多语言处理(140+语言)
边界 / 不适合
- 纯音频处理任务
- 超长上下文(>256K)应用
- 需要最大规模参数的极致性能场景
接入提示:OpenRouter 支持 OpenAI 兼容 API;网关短 ID google/gemma-4-31b-it;Hugging Face 权重 google/gemma-4-31B-it;测速可通过 OpenRouter Playground。
常见问题
Gemma 4 31B 支持哪些输入模态?
主要支持文本和图像输入,输出文本;视频可作为帧序列处理。
该模型在 OpenRouter 上是否免费?
存在免费 tier(:free),但受速率限制;付费版本按 token 计费。
上下文窗口多大?
256K token(部分来源显示 262K),适合长文档和复杂对话。
历史版本 / 相关变体
| 版本 | 模型 | 参数 | 来源 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| —当前 | Gemma 4 31B google/gemma-4-31b-it | 31B | OpenRouter | |
| — | Gemma 4 31B (free) google/gemma-4-31b-it:free | 31B | OpenRouter | 免费/网关 |
定价与限制
| 输入 | $0.100 / 百万 tokens |
| 输出 | $0.340 / 百万 tokens |
| 缓存读 / 写 | $0.100 / — |
| 最大输出 | 262k |
| 输入模态 | image, text, video |
| 输出模态 | text |
| HF | google/gemma-4-31B-it |
支持参数
价格与基准分优先同步自 OpenRouter;网关短 ID 由本站平台清单补全,介绍/历史版本融合 Hugging Face 检索与家族知识库。能力验真请用 bench_v1 实验室 · OCR 天梯。
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