Gemma 4 31B IT
Google DeepMind · États-Unis · sorti le Google DeepMind · États-Unis · 2 avril 2026
- Avec réflexion
- Poids ouverts · Apache 2.0
- Carte graphique 24 Go
- Classe énergétique B
Son bilan?
- Au classement général, 91e sur 257, ex æquo avec 23 autres modèles dont les marges d'erreur se recouvrent.
- Pas encore classé en raisonnement, code, maths et compréhension d'images : trop peu de mesures.
- Pas encore mesuré en tâches d'agent.
Estimationenviron 0,26 € pour 1 000 questions par l'API, en comptant 1 000 jetons lus et 500 écrits par question. Comment on l'estime
Score général?
75,6de 72,4 à 78,8
Les dix tâches?
- Raisonnement76,9Provisoire · 33 %, voir le classement Raisonnement
- Code76,9Provisoire · 25 %, voir le classement Code
- AgentsNon mesuré
- Usage78,5Rang 87 · 100 %, voir le classement Usage
- Maths70,3Provisoire · 25 %, voir le classement Maths
- Sciences73,7Rang 69 · 80 %, voir le classement Sciences
- Français79,9Rang 38 · 100 %, voir le classement Français
- Vision79,9Provisoire · 33 %, voir le classement Vision
- Écriture78,3Rang 83 · 100 %, voir le classement Écriture
- Web75,3Rang 94 · 100 %, voir le classement Web
Artificial Analysis
Hors du scoreArtificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index. C'est un autre indice, qui ne compte pas dans le score IA de QUELLE IA et ne se compare pas directement à lui.
| Version évaluée | Indice | Rang chez eux | Vitesse | Premier jeton | Prix par million de jetonsentrée / sortie |
|---|---|---|---|---|---|
| Gemma 4 31B (Reasoning) | 14,7 | non publié | 35,6 jetons/s | 0,90 s | 0 $ / 0 $ |
| Gemma 4 31B (Non-reasoning) | 13,9 | non publié | 65,6 jetons/s | 0,60 s | 0,165 $ / 0,4 $ |
Médianes de leurs mesures : vitesse en jetons produits par seconde, délai avant le premier jeton en secondes. Prix en dollars par million de jetons, en entrée puis en sortie. Relevé le 26 octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.
Source : Artificial Analysis
Peut-il tourner chez vous ?ESTIMATION
Tient à partir d'une carte graphique de 24 Go (22 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple une Intel Arc Pro B60. Mémoire estimée : 21,4 Go.
- Carte graphique 24 Gopar exemple Intel Arc Pro B60, et 2 autres machinesOui, allégé 4 bits
- PC portable GeForce RTX 24 Gopar exemple PC portable avec GeForce RTX 5090Oui, allégé 4 bits
- PC portables Intel Core UltraTrop juste
- PC portables Snapdragon X2Trop juste
- Mac 32 Gopar exemple Mac mini M6, 32 GoOui, allégé 4 bits
- Ryzen AI Max 32 Gopar exemple Ryzen AI Max 385, 32 Go, et une autre machineOui, allégé 4 bits
- PC portable RTX Spark 64 Gopar exemple Microsoft Surface Laptop Ultra 15 pouces, RTX Spark, 64 Go, et 2 autres machinesOui, jusqu'à 8 bits
- Sans carte graphiqueTrop juste
- ServeurOui
- EstiméIntel Arc Pro B60Carte graphique 24 Go · 456 Go/s · version allégée à 4 bitsde 6,8 à 18 jetons/s estimés
- EstiméPC portable avec GeForce RTX 5090PC portable GeForce RTX 24 Go · 896 Go/s · version allégée à 4 bitsde 13 à 34 jetons/s estimés
- EstiméMac mini M6, 32 GoMac 32 Go · 170 Go/s · version allégée à 4 bitsde 2,5 à 6,5 jetons/s estimés
- EstiméASUS ProArt P14 (H7407BA), RTX Spark, 128 GoPC portable RTX Spark 128 Go · 300 Go/s · version complètede 1,3 à 3,5 jetons/s estimés
Les benchmarks mesurent la version complète du modèle. La version allégée fait un peu moins bien. À télécharger avec Ollama, LM Studio ou llama.cpp. Comment on compte la mémoire. Les prix et les marchands sont sur la page de chaque machine.
Pour aller plus loin. Installer Ollama, lancer un premier modèle et fixer la taille du contexte pour qu'il tienne dans la mémoire de la machine. Ollama & les modèles locaux, sur minilabai.com. Un guide du même auteur que QUELLE IA.
Fiche technique
- Prix
- 0,10 € / 0,31 €entrée / sortie, par million de jetons
- Fenêtre de contexte
- 262 144 jetonsenviron 197 000 mots
- Entrées
- Texte, image
- Réflexion
- Non communiqué
- Paramètres
- 31 milliards
- Licence
- Apache 2.0poids ouverts, téléchargeables
- Classe énergétique
- Bsur une échelle de A à G
- Hébergement en Europe
- Possible
- Connaissances jusqu'à
- Non communiqué
Où le trouver
Liens directs, sans affiliation- TéléchargerHugging FaceLes poids officiels du modèle
- Sur votre machineOllamaChercher le modèle, une commande pour le lancer
- Sur votre machineLM StudioInterface graphique, Windows, Mac et Linux
- Par APIOpenRouterUne clé pour tous les modèles, prix au jeton
- Par APIAPI Google DeepMindL'offre officielle de l'éditeur
- L'essayerGeminiLa discussion en ligne de l'éditeur
En bref
- Quel est le score de Gemma 4 31B IT ?
- Gemma 4 31B IT obtient un score IA de 75,6, avec une marge de 72,4 à 78,8, dans l'édition du 9 novembre 2026. Il est classé 91e sur 257 modèles, à partir de 26 mesures.?
- Dans quelles tâches Gemma 4 31B IT est-il le plus fort ?
- Ses deux meilleures tâches sont français (79,9) et vision (79,9). Sa tâche la plus faible est maths (70,3).
- Gemma 4 31B IT peut-il tourner en local ?
- Tient à partir d'une carte graphique de 24 Go (22 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple une Intel Arc Pro B60. Mémoire estimée : 21,4 Go.
- Combien coûte Gemma 4 31B IT ?
- 0,10 € par million de jetons en entrée et 0,31 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Pour fixer les idées, 1 000 questions de 1 000 jetons, avec des réponses de 500 jetons, coûteraient environ 0,26 € par l'API : c'est une estimation, pas un tarif. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.
- Qui édite Gemma 4 31B IT ?
- Gemma 4 31B IT est édité par Google DeepMind (États-Unis), et il est sorti le 2 avril 2026. Ses poids sont ouverts, sous licence Apache 2.0.