Gemma 4 31B

Topprestaties in een model met 31 miljard parameters

Gemma 4 31B levert uitzonderlijke prestaties op het gebied van redeneren, programmeren en multimodale taken. Met een 256K-contextvenster en ondersteuning voor meer dan 140 talen staat het #3 op de Arena AI-ranglijst en overtreft het modellen die 20 keer groter zijn.

Start een chat Benchmarks bekijken

Modelvarianten

Instruction-tuned en basismodellen

Kies tussen de instruction-tuned variant die is geoptimaliseerd voor chat en taakvoltooiing, of het basismodel voor fijnafstemming en gespecialiseerde toepassingen.

Dense architectuur

30.7B parameters aan pure redeneerkracht

Gemma 4 31B maakt gebruik van een dense architectuur die is geoptimaliseerd voor complex redeneren, programmeren en multimodaal begrip.

Ideaal voor productie-implementaties die maximale intelligentie en betrouwbaarheid vereisen.

Start een chat Mogelijkheden bekijken

Instruction-tuned

31B Instruct

Geoptimaliseerd voor conversationele AI en complexe taakvoltooiing

Fijnafgestemd met RLHF voor het opvolgen van instructies en meervoudige dialogen

Nu beschikbaar

Start een chat Gewichten downloaden

Voorgetraind

31B Base

Basismodel voor fijnafstemming en gespecialiseerde toepassingen

Voorgetraind op diverse multimodale data voor maximale flexibiliteit

Nu beschikbaar

Bekijken op HuggingFace Handleiding fijnafstemming

Mogelijkheden

Topprestaties op het gebied van redeneren, programmeren en multimodale taken

Gemma 4 31B combineert geavanceerd redeneren, uitzonderlijke programmeermogelijkheden en multimodaal begrip in een efficiënte architectuur.

Geavanceerd redeneren

De ingebouwde denkmodus maakt stapsgewijs redeneren mogelijk. Behaalt 89.2% op de AIME 2026 wiskundebenchmark.

Uitzonderlijk programmeren

80% op LiveCodeBench v6 en 2150 Codeforces ELO. Native functieaanroepen voor agentische workflows.

Multimodaal begrip

Verwerkt tekst en afbeeldingen met variabele beeldverhoudingen. 76.9% op de MMMU Pro benchmark voor multimodaal redeneren.

256K-contextvenster

Uitgebreide context voor lange documenten, codebases en meervoudige gesprekken.

Meer dan 140 talen

Meertalige ondersteuning met cultureel contextbegrip. 88.4% op de MMMLU-benchmark.

Efficiënte implementatie

Geoptimaliseerde architectuur met hybride aandachtsmechanisme voor snelle inferentie en een laag geheugengebruik.

Belangrijkste hoogtepunten

Uitzonderlijke prestatiecijfers

Gemma 4 31B behaalt topresultaten op diverse benchmarks met een efficiënt gebruik van resources.

Topresultaten

#3 op de Arena AI-ranglijst (ELO 1452)
89.2% op AIME 2026 wiskunde
80% op LiveCodeBench v6 programmeren
84.3% op GPQA Diamond wetenschappelijke kennis
86.4% op τ2-bench agentisch gereedschapsgebruik

Technische specificaties

30.7B parameters met dense architectuur
256K token-contextvenster
Ondersteuning voor meer dan 140 talen
Hybride aandachtsmechanisme
Variabele beeldresolutie-ondersteuning

Start een chat Modelkaart bekijken

Prestaties

Staat #3 op Arena AI en overtreft modellen die 20 keer groter zijn

Gemma 4 31B behaalt topprestaties op het gebied van redeneren, programmeren en multimodale taken met uitzonderlijke efficiëntie.

Gemma 4 31B toont consistent uitstekende resultaten op benchmarks voor redeneren, programmeren, multimodale en agentische taken.

Start een chat Modelkaart bekijken

Prestatievergelijkingsgrafiek van Gemma 4 31B

Arena AI ELO 1452 - #3 open model, stand 2 april 2026

89.2% op AIME 2026 wiskunde (zonder hulpmiddelen)

80% op LiveCodeBench v6 competitief programmeren

84.3% op GPQA Diamond wetenschappelijke kennis

86.4% op τ2-bench agentisch gereedschapsgebruik

Benchmarkvergelijking

Uitgebreide evaluatie over belangrijke benchmarks

Gemma 4 31B toont consistent uitstekende resultaten op het gebied van redeneren, programmeren, multimodale en agentische taken.

Benchmark	Gemma 4 31B IT Thinking Uitgelicht	Gemma 4 26B A4B IT Thinking	Gemma 4 E4B IT Thinking	Gemma 3 27B IT
Arena AI (text) Stand 2 april 2026	1452	1441	-	1365
MMMLU Meertalige vraag & antwoord Zonder hulpmiddelen	85.2%	82.6%	69.4%	67.6%
MMMU Pro Multimodaal redeneren	76.9%	73.8%	52.6%	49.7%
AIME 2026 Wiskunde Zonder hulpmiddelen	89.2%	88.3%	42.5%	20.8%
LiveCodeBench v6 Competitief programmeren	80.0%	77.1%	52.0%	29.1%
GPQA Diamond Wetenschappelijke kennis Zonder hulpmiddelen	84.3%	82.3%	58.6%	42.4%
τ2-bench Agentisch gereedschapsgebruik Retail	86.4%	85.5%	57.5%	6.6%

Benchmarkresultaten uit de officiële Gemma 4 modelkaart. Arena AI-scores per 2 april 2026.

Geavanceerd redeneren

Stapsgewijs denken voor complexe problemen

Gemma 4 31B beschikt over configureerbare denkmodi die transparante redeneerprocessen mogelijk maken voor wiskunde, logica en meerstaps probleemoplossing.

89.2% nauwkeurigheid op de AIME 2026 wiskundebenchmark
Ingebouwde redeneermodus met stapsgewijze uitleg
Uitstekend in wetenschappelijke kennis en logische deductie

Redeneertaken uitproberen Benchmarks bekijken

Stapsgewijs denken voor complexe problemen

Uitstekend programmeren

Topprestaties bij competitief programmeren

Met 80% op LiveCodeBench v6 en 2150 Codeforces ELO blinkt Gemma 4 31B uit in codegeneratie, debugging en agentische workflows met native functieaanroepen.

80% op LiveCodeBench v6 competitieve programmeeropdrachten
2150 Codeforces ELO-rating
Native functieaanroepen voor autonome agents

Programmeertaken testen Integratiedocumentatie

Topprestaties bij competitief programmeren

Multimodaal begrip

Tekst- en beeldverwerking met variabele resolutie

Verwerk tekst en afbeeldingen samen met ondersteuning voor variabele beeldverhoudingen en resoluties. Uitstekend in documentanalyse, OCR en visueel redeneren.