Gemma 4 31B

L'intelligence de pointe dans un modèle de 31 milliards de paramètres

Gemma 4 31B offre des performances exceptionnelles en raisonnement, programmation et tâches multimodales. Avec une fenêtre de contexte de 256K et la prise en charge de plus de 140 langues, il se classe #3 sur le classement Arena AI tout en surpassant des modèles 20 fois plus grands.

Démarrer une conversation Voir les benchmarks

Variantes du modèle

Modèles instruction-tuned et de base

Choisissez entre la variante instruction-tuned optimisée pour le chat et l'exécution de tâches, ou le modèle de base pour le fine-tuning et les applications spécialisées.

Dense Architecture

30.7B paramètres de pure puissance de raisonnement

Gemma 4 31B utilise une architecture dense optimisée pour le raisonnement complexe, la programmation et la compréhension multimodale.

Idéal pour les déploiements en production nécessitant une intelligence et une fiabilité maximales.

Démarrer une conversation Voir les capacités

Instruction-tuned

31B Instruct

Optimisé pour l'IA conversationnelle et l'exécution de tâches complexes

Affiné avec RLHF pour le suivi d'instructions et le dialogue multi-tours

Disponible maintenant

Démarrer une conversation Télécharger les poids

Pré-entraîné

31B Base

Modèle de base pour le fine-tuning et les applications spécialisées

Pré-entraîné sur des données multimodales diversifiées pour une flexibilité maximale

Disponible maintenant

Voir sur HuggingFace Guide de fine-tuning

Capacités

Performances de pointe en raisonnement, programmation et tâches multimodales

Gemma 4 31B combine un raisonnement avancé, des capacités de programmation exceptionnelles et une compréhension multimodale dans une architecture efficiente.

Raisonnement avancé

Le mode de réflexion intégré permet un raisonnement étape par étape. Atteint 89.2% sur le benchmark mathématique AIME 2026.

Excellence en programmation

80% sur LiveCodeBench v6 et 2150 Codeforces ELO. Appel de fonctions natif pour les workflows agentiques.

Compréhension multimodale

Traite le texte et les images avec des rapports d'aspect variables. 76.9% sur le benchmark de raisonnement multimodal MMMU Pro.

Fenêtre de contexte de 256K

Contexte étendu pour les documents longs, les bases de code et les conversations multi-tours.

Plus de 140 langues

Prise en charge multilingue avec compréhension du contexte culturel. 88.4% sur le benchmark MMMLU.

Déploiement efficient

Architecture optimisée avec mécanisme d'attention hybride pour une inférence rapide et une faible empreinte mémoire.

Points clés

Des métriques de performance exceptionnelles

Gemma 4 31B atteint des résultats de pointe sur divers benchmarks tout en maintenant une utilisation efficiente des ressources.

Résultats majeurs

#3 sur le classement Arena AI (ELO 1452)
89.2% sur AIME 2026 en mathématiques
80% sur LiveCodeBench v6 en programmation
84.3% sur GPQA Diamond en connaissances scientifiques
86.4% sur τ2-bench en utilisation d'outils agentiques

Spécifications techniques

30.7B paramètres avec architecture dense
Fenêtre de contexte de 256K tokens
Prise en charge de plus de 140 langues
Mécanisme d'attention hybride
Prise en charge de résolutions d'image variables

Démarrer une conversation Voir la fiche du modèle

Performances

Classé #3 sur Arena AI, surpassant des modèles 20 fois plus grands

Gemma 4 31B atteint des performances de pointe en raisonnement, programmation et tâches multimodales avec une efficience exceptionnelle.

Gemma 4 31B démontre une excellence constante sur les benchmarks de raisonnement, programmation, multimodal et agentique.

Démarrer une conversation Voir la fiche du modèle

Graphique comparatif des performances de Gemma 4 31B

Arena AI ELO 1452 - Modèle ouvert classé #3 au 2 avril 2026

89.2% sur AIME 2026 en mathématiques (sans outils)

80% sur LiveCodeBench v6 en programmation compétitive

84.3% sur GPQA Diamond en connaissances scientifiques

86.4% sur τ2-bench en utilisation d'outils agentiques

Comparaison des benchmarks

Évaluation complète sur les benchmarks clés

Gemma 4 31B démontre une excellence constante en raisonnement, programmation, multimodal et tâches agentiques.

Benchmark	Gemma 4 31B IT Thinking En vedette	Gemma 4 26B A4B IT Thinking	Gemma 4 E4B IT Thinking	Gemma 3 27B IT
Arena AI (text) Au 2 avril 2026	1452	1441	-	1365
MMMLU Q&R multilingue Sans outils	85.2%	82.6%	69.4%	67.6%
MMMU Pro Raisonnement multimodal	76.9%	73.8%	52.6%	49.7%
AIME 2026 Mathématiques Sans outils	89.2%	88.3%	42.5%	20.8%
LiveCodeBench v6 Programmation compétitive	80.0%	77.1%	52.0%	29.1%
GPQA Diamond Connaissances scientifiques Sans outils	84.3%	82.3%	58.6%	42.4%
τ2-bench Utilisation d'outils agentiques Retail	86.4%	85.5%	57.5%	6.6%

Résultats des benchmarks issus de la fiche officielle du modèle Gemma 4. Scores Arena AI au 2 avril 2026.

Raisonnement avancé

Réflexion étape par étape pour les problèmes complexes

Gemma 4 31B dispose de modes de réflexion configurables qui permettent des processus de raisonnement transparents pour les mathématiques, la logique et la résolution de problèmes en plusieurs étapes.

89.2% de précision sur le benchmark mathématique AIME 2026
Mode de raisonnement intégré avec explications étape par étape
Excelle en connaissances scientifiques et en déduction logique

Essayer le raisonnement Voir les benchmarks

Réflexion étape par étape pour les problèmes complexes

Excellence en programmation

Performances d'élite en programmation compétitive

Avec 80% sur LiveCodeBench v6 et 2150 Codeforces ELO, Gemma 4 31B excelle en génération de code, débogage et workflows agentiques avec appel de fonctions natif.

80% sur les problèmes de programmation compétitive LiveCodeBench v6
2150 Codeforces ELO
Appel de fonctions natif pour les agents autonomes

Tester la programmation Documentation d'intégration

Performances d'élite en programmation compétitive

Compréhension multimodale

Traitement de texte et d'images avec résolution variable

Traitez le texte et les images ensemble avec la prise en charge de rapports d'aspect et de résolutions variables. Excelle en analyse de documents, OCR et raisonnement visuel.