Σύγκριση

Gemma 4 E2B It vs Gemma 4 31B

Βάλτε δύο έως τέσσερα μοντέλα δίπλα-δίπλα στα πεδία που καθορίζουν μια ανάπτυξη: συμφραζόμενα, τιμή, περιοχή, άδεια, γλώσσες, φιλοξενία και τι είναι επαληθευμένο.

Gemma 4 E2B ItGemma 4 31B
Πάροχος Google DeepMindGoogle DeepMind
Παράμετροι 5.1B32.7B
Παράθυρο συμφραζομένων Μη επαληθευμένο: ο πάροχος δεν έχει τεκμηριώσει αυτόν τον ισχυρισμό.Μη επαληθευμένο: ο πάροχος δεν έχει τεκμηριώσει αυτόν τον ισχυρισμό.
Άδεια apache-2.0apache-2.0
Τροπικότητες text, vision, audiotext, vision
Ημερομηνία κυκλοφορίας 02 Μαρ 202612 Μαρ 2026
Γλώσσες Μη επαληθευμένο: ο πάροχος δεν έχει τεκμηριώσει αυτόν τον ισχυρισμό.Μη επαληθευμένο: ο πάροχος δεν έχει τεκμηριώσει αυτόν τον ισχυρισμό.
Ανοιχτά βάρη ναιναι
Εργασίες Πολύγλωσση υποστήριξη, Χαμηλό κόστος, ΌρασηΠολύγλωσση υποστήριξη

Όπου δύο μοντέλα διαφέρουν, αυτός ο πίνακας δείχνει τη διαφορά και σταματά. Το LLM EU δεν δημοσιεύει σήμα νικητή χωρίς τεκμηριωμένη βαθμολογία για αυτήν την εργασία, και μια τιμή που λείπει παραμένει απούσα αντί να γίνει μηδέν.

Πότε να το χρησιμοποιήσετε

Gemma 4 E2B It

Πλεονεκτήματα

  • open weights are published on Hugging Face and can be downloaded without a vendor agreement
  • Apache-2.0 licence, so commercial self-hosting is permitted without a separate agreement
  • at 5.1B parameters it fits on a single accelerator
  • instruction-tuned checkpoint with a chat template in the repository
  • speech recognition runs locally, so audio never leaves the operator premises

Περιορισμοί

  • catalogue only — LLM EU does not run this model, and nothing on this card implies an LLM EU endpoint
  • no evaluation has been run by LLM EU
  • the published configuration records no context window, so the card carries none
  • at 5.1B parameters, the weights fit on a single modest accelerator
  • vision checkpoints are heavier to serve than their parameter count alone suggests, because the image encoder and pre-processing run alongside the language model

Εργασίες

Πολύγλωσση υποστήριξη, Χαμηλό κόστος, Όραση

Gemma 4 31B

Πλεονεκτήματα

  • open weights are published on Hugging Face and can be downloaded without a vendor agreement
  • Apache-2.0 licence, so commercial self-hosting is permitted without a separate agreement

Περιορισμοί

  • catalogue only — LLM EU does not run this model, and nothing on this card implies an LLM EU endpoint
  • no evaluation has been run by LLM EU
  • the published configuration records no context window, so the card carries none
  • at 32.7B parameters, self-hosting needs a high-memory accelerator
  • vision checkpoints are heavier to serve than their parameter count alone suggests, because the image encoder and pre-processing run alongside the language model

Εργασίες

Πολύγλωσση υποστήριξη

Εργασίες: Πολύγλωσση υποστήριξη

Σύγκριση μοντέλων

Σύγκριση μοντέλων →