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Gemma 4 31B IT vs Gemma 4 31B
Coloque dois a quatro modelos lado a lado nos campos que decidem uma implementação: contexto, preço, região, licença, idiomas, alojamento e o que está verificado.
| Gemma 4 31B IT | Gemma 4 31B | |
|---|---|---|
| Fornecedor | Google DeepMind | Google DeepMind |
| Parâmetros | 31.27B | 32.7B |
| Janela de contexto | 262k | Não verificado: o fornecedor não documentou esta afirmação. |
| Licença | apache-2.0 | apache-2.0 |
| Modalidades | text, vision | text, vision |
| Data de lançamento | 11/03/2026 | 12/03/2026 |
| Idiomas | Forte: en, de, fr, es, it, pt Adequado: nl, pl, sv, cs, ro, el, uk, ru, ar, hi, zh, ja, ko, tr | Não verificado: o fornecedor não documentou esta afirmação. |
| Pesos abertos | sim | sim |
| Tarefas | Visão, Raciocínio, Suporte multilingue, Codificação, Sumarização | Suporte multilingue |
Onde dois modelos diferem, esta tabela mostra a diferença e para. A LLM EU não publica um selo de vencedor sem uma pontuação documentada para essa tarefa, e um valor em falta permanece em falta em vez de se tornar zero.
Quando usar
Gemma 4 31B IT
Pontos fortes
- Apache-2.0 licence, unlike earlier Gemma generations
- 256K-token context window
- text and image input with variable resolution
- vendor reports multilingual coverage in over 140 languages
Limitações
- all published scores are self-reported by the vendor
- 31B parameters need a large-memory accelerator at BF16
- no evaluation has been run by LLM EU
Tarefas
Visão, Raciocínio, Suporte multilingue, Codificação, Sumarização
Gemma 4 31B
Pontos fortes
- 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
Limitações
- 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
Tarefas
Tarefas: Suporte multilingue