Gemma 4 31B

310억 파라미터로 구현하는 최첨단 인텔리전스

Gemma 4 31B는 추론, 코딩, 멀티모달 작업에서 탁월한 성능을 제공합니다. 256K 컨텍스트 윈도우와 140+개 언어를 지원하며, Arena AI 리더보드 3위에 랭크되어 20배 이상 큰 모델을 능가하는 성능을 보여줍니다.

모델 변형

인스트럭션 튜닝 모델과 베이스 모델

채팅 및 작업 처리에 최적화된 인스트럭션 튜닝 변형 또는 파인튜닝 및 특화 애플리케이션을 위한 베이스 모델 중에서 선택하세요.

Dense Architecture

30.7B 파라미터의 순수한 추론 파워

Gemma 4 31B는 복잡한 추론, 코딩, 멀티모달 이해에 최적화된 밀집 아키텍처를 사용합니다.

최고 수준의 인텔리전스와 안정성이 필요한 프로덕션 환경에 적합합니다.

인스트럭션 튜닝

31B Instruct

대화형 AI 및 복잡한 작업 처리에 최적화

RLHF 파인튜닝으로 지시 수행 및 멀티턴 대화에 최적화

지금 이용 가능

사전 학습

31B Base

파인튜닝 및 특화 애플리케이션을 위한 기반 모델

다양한 멀티모달 데이터로 사전 학습되어 최대한의 유연성 제공

지금 이용 가능

기능

추론, 코딩, 멀티모달 작업에서 최첨단 수준의 성능

Gemma 4 31B는 고급 추론, 뛰어난 코딩 능력, 멀티모달 이해를 효율적인 아키텍처로 통합합니다.

고급 추론

내장된 사고 모드로 단계별 추론이 가능합니다. AIME 2026 수학 벤치마크에서 89.2%를 달성했습니다.

뛰어난 코딩 능력

LiveCodeBench v6에서 80%, Codeforces ELO 2150을 달성했습니다. 에이전트 워크플로를 위한 네이티브 함수 호출을 지원합니다.

멀티모달 이해

가변 종횡비의 텍스트와 이미지를 처리합니다. MMMU Pro 멀티모달 추론에서 76.9%를 달성했습니다.

256K 컨텍스트 윈도우

긴 문서, 코드베이스, 멀티턴 대화를 위한 확장된 컨텍스트를 제공합니다.

140+개 언어 지원

문화적 맥락을 이해하는 다국어 지원을 제공합니다. MMMLU 벤치마크에서 88.4%를 달성했습니다.

효율적인 배포

하이브리드 어텐션 메커니즘으로 최적화된 아키텍처를 통해 빠른 추론과 낮은 메모리 사용량을 실현합니다.

주요 하이라이트

탁월한 성능 지표

Gemma 4 31B는 효율적인 리소스 사용을 유지하면서 다양한 벤치마크에서 최첨단 수준의 결과를 달성합니다.

주요 성과

  • Arena AI 리더보드 3위 (ELO 1452)
  • AIME 2026 수학 89.2%
  • LiveCodeBench v6 코딩 80%
  • GPQA Diamond 과학 지식 84.3%
  • τ2-bench 에이전트 도구 사용 86.4%

기술 사양

  • 30.7B 파라미터의 밀집 아키텍처
  • 256K 토큰 컨텍스트 윈도우
  • 140+개 언어 지원
  • 하이브리드 어텐션 메커니즘
  • 가변 이미지 해상도 지원

성능

Arena AI 3위, 20배 이상 큰 모델을 능가하는 성능

Gemma 4 31B는 추론, 코딩, 멀티모달 작업에서 뛰어난 효율성과 함께 최첨단 수준의 성능을 달성합니다.

Gemma 4 31B는 추론, 코딩, 멀티모달, 에이전트 벤치마크 전반에서 일관된 우수성을 보여줍니다.

Gemma 4 31B 성능 비교 차트

Arena AI ELO 1452 - 2026년 4월 2일 기준 오픈 모델 3위

AIME 2026 수학 89.2% (도구 미사용)

LiveCodeBench v6 경쟁 코딩 80%

GPQA Diamond 과학 지식 84.3%

τ2-bench 에이전트 도구 사용 86.4%

벤치마크 비교

주요 벤치마크에 걸친 종합 평가

Gemma 4 31B는 추론, 코딩, 멀티모달, 에이전트 작업 전반에서 일관된 우수성을 보여줍니다.

Benchmark
Gemma 4 31B IT
Thinking
Featured
Gemma 4 26B A4B IT
Thinking
Gemma 4 E4B IT
Thinking
Gemma 3 27B IT
Arena AI (text)
2026년 4월 2일 기준
14521441-1365
MMMLU
다국어 Q&A
도구 미사용
85.2%82.6%69.4%67.6%
MMMU Pro
멀티모달 추론
76.9%73.8%52.6%49.7%
AIME 2026
수학
도구 미사용
89.2%88.3%42.5%20.8%
LiveCodeBench v6
경쟁 코딩
80.0%77.1%52.0%29.1%
GPQA Diamond
과학 지식
도구 미사용
84.3%82.3%58.6%42.4%
τ2-bench
에이전트 도구 사용
Retail
86.4%85.5%57.5%6.6%

벤치마크 결과는 공식 Gemma 4 모델 카드 기준입니다. Arena AI 점수는 2026년 4월 2일 기준입니다.

고급 추론

복잡한 문제를 위한 단계별 사고

Gemma 4 31B는 수학, 논리, 다단계 문제 해결에서 투명한 추론 과정을 제공하는 구성 가능한 사고 모드를 탑재하고 있습니다.

  • AIME 2026 수학 벤치마크에서 89.2% 정확도
  • 단계별 설명이 포함된 내장 추론 모드
  • 과학 지식 및 논리적 추론에서 우수한 성능
복잡한 문제를 위한 단계별 사고

코딩 역량

경쟁 프로그래밍에서 최상위 성능

LiveCodeBench v6에서 80%, Codeforces ELO 2150을 달성한 Gemma 4 31B는 코드 생성, 디버깅, 네이티브 함수 호출을 통한 에이전트 워크플로에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.

  • LiveCodeBench v6 경쟁 코딩 80%
  • Codeforces ELO 레이팅 2150
  • 자율 에이전트를 위한 네이티브 함수 호출
경쟁 프로그래밍에서 최상위 성능

멀티모달 이해

가변 해상도의 텍스트 및 이미지 처리

가변 종횡비와 해상도를 지원하여 텍스트와 이미지를 통합적으로 처리합니다. 문서 파싱, OCR, 시각적 추론에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.

  • MMMU Pro 멀티모달 추론 76.9%
  • 가변 이미지 해상도 지원 (70-1120 토큰)
  • 문서 파싱, OCR, 차트 이해
가변 해상도의 텍스트 및 이미지 처리

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Gemma 생태계의 일원

Gemma 4 31B는 Google의 오픈 모델 패밀리의 일원으로, 풍부한 커뮤니티 지원, 통합 기능, 리소스를 제공합니다.

문서

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