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Arenaスコア1443チャット部門で有料モデルを含む417件中68位
サイズ31.3 Bパラメータ
4ビットのダウンロード19 GB重みのみ、Q4_K_M
最大コンテキスト256Kトークン、モデル設定より
無料で使える場所
- OpenRouterの無料API:モデルID
google/gemma-4-31b-it:free。並べて試す · OpenRouterのページ - ラボ公式のチャット:aistudio.google.com(1日の利用制限つきで無料)
- 自宅でダウンロードして動かす:公式の重み · Ollama と LM Studio 用の GGUF ファイル
Arenaスコア
有料モデルを含む全モデル中の順位。出典:Arenaリーダーボードのデータセット。
よく使われるハードウェアでの速度
| ハードウェア | GPUメモリ | 収まる? | 速度 |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | GPU+64 GBのRAM | 4.5 tok/s |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | GPU+64 GBのRAM | 5.1 tok/s |
| RTX 3090 | 24 GB | GPU+64 GBのRAM | 18 tok/s |
| RTX 4090 | 24 GB | GPU+64 GBのRAM | 19 tok/s |
| RTX 5090 | 32 GB | GPUに収まる | 53 tok/s |
| RX 7900 XTX | 24 GB | GPU+64 GBのRAM | 18 tok/s |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | GPUに収まる | 27 tok/s |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | GPUに収まる | 26 tok/s |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | GPUに収まる | 16 tok/s |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | GPUに収まる | 7.9 tok/s |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | GPUに収まる | 78 tok/s |
4ビット、32Kコンテキスト、オフロード用にDDR5を64 GBとした推定値。速度 ≈ メモリ帯域 × 78% ÷ 1トークンあたりの読み込みデータ量に、トークンごとの固定コストを加えたもので、44件の実際の llama.cpp テストで補正しています。典型的な誤差は約±10%です。すべてのGPUを比較。
必要なGPUメモリ
| レベル | 8Kコンテキスト | 32Kコンテキスト | 128Kコンテキスト | フル精度との品質比較 |
|---|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 18 GB | 22 GB | 39 GB | +6.9% 目立つ劣化 |
| Q4_K_M | 22 GB | 26 GB | 42 GB | +1.8% 小さな劣化 |
| Q5_K_M | 25 GB | 29 GB | 45 GB | +0.6% ほぼ劣化なし |
| Q6_K | 28 GB | 32 GB | 49 GB | +0.2% ほぼ劣化なし |
| Q8_0 | 36 GB | 40 GB | 56 GB | ≈ 0% フル精度と同等 |
| F16 | 65 GB | 69 GB | 86 GB | ≈ 0% フル精度と同等 |
重み+コンテキストキャッシュ(モデルのアーキテクチャから算出)+ランタイム。品質:フル精度モデルに対するperplexityの増加分で、llama.cpp のテストをもとにモデルサイズに合わせて換算しています。自分の環境をシミュレーション。
コーディングスコアの推移
140016001800
5月6月7月8月9月10月
Gemma 4 31B 1367最高の有料モデル
Arenaスコア(2026年4月20日~2026年10月19日)。
ドキュメントスコアの推移
1400145015001550
5月6月7月8月9月
Gemma 4 31B 1425最高の有料モデル
Arenaスコア(2026年4月14日~2026年9月13日)。
チャットの似た無料モデル
- Inkling 1442
- Kimi K2.5 (Thinking) 1445 · 1026.9 B
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Gemma 4 31Bを次と比較
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