Gemma 4 31B IT, Google'ın Gemma 4 ailesinin yoğun amiral gemisidir. Yaklaşık otuz bir milyar parametre, daha büyük seyrek kardeşiyle eşleşen 262.144 token'lık bir bağlam penceresi, görsel girdi desteği ve Gemma lisansının ticari açıdan dostane koşulları. Bu model, en büyük Gemma neslinin yeteneklerini uzman karışımı (mixture-of-experts) mimarilerinin operasyonel karmaşıklığı olmadan isteyen ekipler için yoğun alternatiftir.
Ciddi self-hosted çıkarım çalıştıran ve Gemma 4 ailesindeki yoğun ile seyrek alternatifler arasında seçim yapan ekipler için başlanacak model budur.
31B'nin getirdikleri
Yetenek, önceki Gemma neslinin tavana ulaştığı iş yüklerinde Gemma 3 27B'nin anlamlı ölçüde üzerine çıkıyor.
Uzun girdiler üzerinde akıl yürütme. 262k bağlam penceresinin Gemma 3 ailesine kıyasla daha güçlü uzun-bağlam dikkati ile birleşmesi, 31B'yi belge-klasörü iş yükleri, tam kod tabanı istemleri ve çok belgeli sentez için doğru açık-ağırlık hedefi haline getiriyor. Model, akışı tampon boyunca 27B'nin yapabildiğinden daha iyi koruyor.
Kod üretimi. Gemma 4 ailesi, öncüllerine göre daha fazla kod odaklı veriyle eğitildi. 31B, daha deyimsel kod üretiyor, daha fazla dili yetkin biçimde işliyor ve kod-incelemesi tarzı istemlerde 27B'ye kıyasla daha güvenilir. Model, adanmış kod uzmanı modellerin düzeyinde değil, ancak önceki neslin başardığından daha yakın.
Çok dilli kapsam. Daha eski Gemma nesillerini niteleyen İngilizce ağırlıklı eğilim, bu ölçekte yumuşuyor. Başlıca Avrupa dilleri, karşılaştırılabilir kademelerdeki yönetilen bulut API'lerine karşı kendi başına ayakta kalabilen çıktılar üretiyor. Asya dilleri kapsamı, Gemma 3 27B'ye göre gözle görülür biçimde iyileşiyor.
İstem desenleri aracılığıyla araç kullanımı. Fonksiyon-çağırma tarzı istemler, 31B'de 27B'ye göre daha güvenilir biçimde çalışıyor; çıktının beklenen formatlara uyumu, alt akış ayrıştırıcılarının daha basit olabilmesine yetecek kadar yüksek. Bulut sınır modelleriyle karşılaştırılabilir yerel fonksiyon-çağırma desteği açık-ağırlık yüzeyinin parçası değil, ancak istem-mühendisliği yolu önceki Gemma nesillerine kıyasla daha uygulanabilir durumda.
Eksik kaldığı yerler
Sınır akıl yürütme. 31B yetenekli üst-kademe bir yoğun modeldir, sınır modeli değildir. En zor akıl yürütme istemleri, derin araştırma sentezi ve en zorlayıcı kod üretim görevleri hâlâ bulut sınır modellerini açıkça tercih ediyor.
Donanım talepleri. 31B'de nicemlenmemiş (unquantised) çıkarım, sunucu sınıfı GPU kapasitesi gerektirir. Tek bir A100-80GB, makul yığın boyutları için yeterli alanla modeli rahatlıkla sunar; daha eski veya daha küçük GPU'lar çoklu-GPU sharding veya agresif nicemleme gerektirir. Tüketici donanımı, üretimde nicemlenmemiş 31B'yi gerçekçi biçimde sunamaz.
Düşük hacimde maliyet ekonomisi. Bu ölçekteki donanım faturası, yönetilen bulut API'lerinin düşük kullanım durumunda genellikle daha ucuza gelmesine yetecek kadar anlamlıdır. 31B'de self-hosting, altyapıyı haklı çıkaracak istikrarlı hacme sahip olduğunuzda veya veri-yerleşimi kısıtlamaları yönetilen API'leri operasyonel olarak karmaşık hale getirdiğinde doğru karardır.
Pencereyi aşan ultra-uzun bağlam. 262k cömerttir ancak uç değer değildir. Milyon token'lık bağlam gerektiren iş yüklerinin, adanmış uzun-bağlam yüzeyleri bulunan bulut sınır modellerine yönelmesi gerekir.
Donanım hikâyesi
31B'deki dağıtım hikâyesi tamamen sunucu-GPU bölgesidir.
80 gigabayt VRAM'e sahip tek bir H100, nicemlenmemiş 31B'yi rahat bir yığın kapasitesiyle sunar. Bir A100 80GB, biraz daha sıkı kısıtlarla aynı şeyi yapar. Bu GPU sınıfları etrafında inşa edilmiş mevcut çıkarım altyapısına sahip ekipler için 31B'yi servis filosuna eklemek operasyonel olarak önemsizdir.
4-bit GGUF nicemlemesi, bellek gereksinimlerini önemli ölçüde düşürür. Nicemlenmiş model, özellikle bol birleşik belleğe sahip Apple Silicon Ultra-kademe çiplerde, kullanılabilir hızlarda tek bir 24GB tüketici GPU'sunda sığar. Bu ölçekte 4-bit nicemlemenin doğruluk maliyeti küçüktür ama ölçülebilirdir; her doğruluk kesirinin önemli olduğu üretim iş yükleri için sunucu donanımında nicemlenmemiş model doğru karardır.
vLLM ve TGI'nin her ikisi de 31B'yi verimli biçimde sunar. Çoklu-GPU dağıtımları için tensor paralelliği, standart kısıtlar dahilinde makul ölçüde doğrusal ölçeklenir. GPU başına onlarca eşzamanlı istek aktarım hızıyla çok kiracılı altyapıda üretim yığın servisi, ulaşılabilir hedeftir.
Gemma 4 31B yoğun ile Gemma 4 26B A4B seyrek arasındaki seçim genellikle dağıtım şekline iner. Yoğun, istek başına daha yüksek hesaplama maliyetiyle öngörülebilir gecikme ve daha basit ince ayar sağlar. Seyrek, gecikme varyansı ve araç karmaşıklığı pahasına daha iyi aktarım hızı ekonomisi sunar. İkisi de savunulabilir; doğru cevap iş yüküne özgüdür.
Alanın geneline karşı
30B ila 40B açık-ağırlık yoğun kademe, 31B'yi karşılaştırılabilir ölçeklerdeki Llama 3 serisi, Qwen 2.5 32B varyantları ve farklı mimari seçimler aracılığıyla benzer kalite zarflarını hedefleyen birkaç daha küçük yoğun modelle rekabete sokar.
Her birinin kendine özgü bir mizacı var. Llama varyantları en derin topluluk ince ayar ekosistemine ve en köklü üretim dağıtım desenlerine sahip. Qwen varyantları Doğu Asya dillerinde önde. Daha güçlü göreve özgü ayara sahip çeşitli küçük modeller dar kıyaslamalarda kazanır ancak genişlikte kaybeder.
Gemma 4 31B'nin ayırt edici konumu; bu ölçekte görsel girdi, uzun bağlam penceresi, Gemma 4 neslinde yapılan güçlü kod üretim çalışması ve net biçimde ticari-dostane lisanslama kombinasyonudur. Self-hosted altyapıda birden fazla yetenek boyutuna yayılan ürünler inşa eden ekipler için 31B, açık-ağırlık alanında genellikle en az direnç gösteren yoldur.
Sürekli güncellenen kategori karşılaştırması için /benchmarks/leaderboard sayfasına bakın.
Dağıtım notları
Standart araçlarla self-hosting. vLLM, TGI ve llama.cpp'nin sunucu modu, hepsi mantıklı varsayılanlarla 31B'yi destekler.
Bu ölçekte nicemleme seçimi önemlidir. 4-bit GGUF, maliyete duyarlı dağıtımlar için varsayılandır. 8-bit, daha yüksek bellek maliyetiyle bir miktar kaliteyi geri verir. Nicemlenmemiş model, marjinal kalitenin altyapı maliyetinden daha önemli olduğu iş yükleri için doğru karardır.
31B'de ince ayar, daha küçük ölçeklere göre anlamlı biçimde daha zorludur ancak ciddi ML altyapısı çalıştıran ekiplerin kapasitesi dahilindedir. LoRA ve QLoRA iş akışları, tam parametreli ince ayarlar gerektirmeden makul sonuçlar üretir. Alan terminolojisi veya marka sesi için özel ağırlıklara ihtiyaç duyan ekipler için 31B uygulanabilir bir hedeftir.
Gerçek hedef dillerde çok dilli kıyaslama yapmak hâlâ çabaya değer. Gemma 4 31B geniş kapsamı iyi yönetir ancak belirli bir dildeki kalite, iş yüküne bağlı biçimlerde değişir. Gerçek istemler üzerinde ölçün.
Daha geniş self-hosted boru hattı rehberliği için /usecases/local sayfasına bakın.
Seçim yapma
Şunlara ihtiyacınız olduğunda Gemma 4 31B'ye yönelin:
- Yoğun mimaride amiral gemisi kademesinde açık-ağırlık akıl yürütme kalitesi.
- 262k pencere boyunca uzun-bağlam dikkati.
- Metnin yanında görsel girdi ve Gemma 3 27B'den daha güçlü kod üretimi.
- Ölçekli üretim dağıtımı için ticari-dostane lisanslama.
Aktarım hızı ekonomisi gecikme tutarlılığından ağır bastığında Gemma 4 26B A4B'ye geçin. Akıl yürütme tavanı veya ultra-uzun bağlam darboğaz haline geldiğinde bulut sınır API'lerine geçin. Eski donanım kısıt olduğunda Gemma 3 27B'ye inin.
Son teknik inceleme: 2026-05-22 — Tokonomix.ai
