Salīdzināt

Gemma 4 12B It vs Gemma 4 31B

Salīdziniet divus līdz četrus modeļus blakus pēc laukiem, kas nosaka izvietošanu: konteksts, cena, reģions, licence, valodas, mitināšana un tas, kas ir verificēts.

Gemma 4 12B ItGemma 4 31B
Pakalpojumu sniedzējs Google DeepMindGoogle DeepMind
Parametri 12B32.7B
Konteksta logs Nav verificēts: pakalpojumu sniedzējs nav dokumentējis šo apgalvojumu.Nav verificēts: pakalpojumu sniedzējs nav dokumentējis šo apgalvojumu.
Licence apache-2.0apache-2.0
Modalitātes text, vision, audiotext, vision
Izdošanas datums 2026. g. 23. maijs2026. g. 12. marts
Valodas Nav verificēts: pakalpojumu sniedzējs nav dokumentējis šo apgalvojumu.Nav verificēts: pakalpojumu sniedzējs nav dokumentējis šo apgalvojumu.
Atvērtie svari jājā
Uzdevumi Daudzvalodu atbalsts, Redzēšana, KopsavilkšanaDaudzvalodu atbalsts

Ja divi modeļi atšķiras, šī tabula parāda atšķirību un apstājas. LLM EU nepublicē uzvarētāja zīmi bez dokumentēta rezultāta šim uzdevumam, un trūkstošs skaitlis paliek trūkstošs, nevis kļūst par nulli.

Kad to izmantot

Gemma 4 12B It

Stiprās puses

  • 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 12B 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

Ierobežojumi

  • 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 12B parameters, self-hosting needs a single accelerator with enough memory for the weights
  • vision checkpoints are heavier to serve than their parameter count alone suggests, because the image encoder and pre-processing run alongside the language model

Uzdevumi

Daudzvalodu atbalsts, Redzēšana, Kopsavilkšana

Gemma 4 31B

Stiprās puses

  • 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

Ierobežojumi

  • 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

Uzdevumi

Daudzvalodu atbalsts

Uzdevumi: Daudzvalodu atbalsts

Salīdzināt modeļus

Salīdzināt modeļus →