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Gemma 4 31B
google · licença Apache 2.0 · na Arena desde 31 mar. 2026
Onde usar de graça
- API grátis no OpenRouter: ID do modelo
google/gemma-4-31b-it:free. Teste lado a lado · Página do OpenRouter - Chat do próprio laboratório: aistudio.google.com (grátis com limites diários)
- Baixe e rode em casa: pesos oficiais · arquivos GGUF para Ollama e LM Studio
Pontuações Arena
| Arena | Pontuação | Posição | Votos |
|---|---|---|---|
| Chat | 1443 | #67 de 416 | 6K |
| Programação | 1367 | #110 de 148 | 15K |
| Visão | 1276 | #39 de 167 | 40K |
| Documentos | 1425 | #35 de 44 | 12K |
Posição entre todos os modelos, inclusive os pagos. Fonte: conjunto de dados do ranking da Arena.
Velocidade em hardware popular
| Hardware | Memória da GPU | Cabe? | Velocidade |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | GPU + 64 GB de RAM | 4.5 tok/s |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | GPU + 64 GB de RAM | 5.1 tok/s |
| RTX 3090 | 24 GB | GPU + 64 GB de RAM | 18 tok/s |
| RTX 4090 | 24 GB | GPU + 64 GB de RAM | 19 tok/s |
| RTX 5090 | 32 GB | Cabe na GPU | 53 tok/s |
| RX 7900 XTX | 24 GB | GPU + 64 GB de RAM | 18 tok/s |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | Cabe na GPU | 27 tok/s |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | Cabe na GPU | 26 tok/s |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | Cabe na GPU | 16 tok/s |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | Cabe na GPU | 7.9 tok/s |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | Cabe na GPU | 78 tok/s |
Estimativa com 4 bits e contexto de 32K, com 64 GB de DDR5 para offload. Velocidade ≈ largura de banda da memória × 78% ÷ dados lidos por token, mais um custo fixo por token, calibrada em 44 testes reais com llama.cpp; erro típico de cerca de ±10%. Compare todas as GPUs.
Memória de GPU necessária
| Nível | Contexto de 8K | Contexto de 32K | Contexto de 128K | Qualidade vs. completo |
|---|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 18 GB | 22 GB | 39 GB | +6.9% perda perceptível |
| Q4_K_M | 22 GB | 26 GB | 42 GB | +1.8% perda pequena |
| Q5_K_M | 25 GB | 29 GB | 45 GB | +0.6% quase sem perda |
| Q6_K | 28 GB | 32 GB | 49 GB | +0.2% quase sem perda |
| Q8_0 | 36 GB | 40 GB | 56 GB | ≈ 0% igual ao completo |
| F16 | 65 GB | 69 GB | 86 GB | ≈ 0% igual ao completo |
Pesos + cache de contexto (a partir da arquitetura do modelo) + runtime. Qualidade: aumento em perplexity em relação ao modelo completo, com base em testes com llama.cpp, ajustado pelo tamanho do modelo. Simule a sua configuração.
Pontuação de chat ao longo do tempo
Pontuação Arena de 17 abr. 2026 a 15 out. 2026.
Pontuação de programação ao longo do tempo
Pontuação Arena de 20 abr. 2026 a 19 out. 2026.
Pontuação de documentos ao longo do tempo
Pontuação Arena de 14 abr. 2026 a 13 set. 2026.
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