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趋近智

Gemma 4 31B

参数

30.7B

上下文长度

256K

模态

Multimodal

架构

Dense

许可证

Apache 2.0

发布日期

2 Apr 2026

训练数据截止日期

-

系统要求

不同量化方法和上下文大小的显存要求

1024 个令牌

67.03 GB VRAM

消费级

3x RTX 4090

24GB VRAM

数据中心

1x NVIDIA A100

80GB VRAM

Apple Silicon

1x Apple M3 Max

128GB VRAM

256000 个令牌

330.21 GB VRAM

消费级

17x RTX 4090

24GB VRAM

数据中心

5x NVIDIA A100

80GB VRAM

Apple Silicon

4x Apple M3 Max

128GB VRAM

架构图

Input TokensToken EmbeddingPosition: RoPEHidden: 5.4k · Context: 256K · Vocab: 262.1kx 60 layersRMSNormPre-AttentionGrouped-Query Attention32Q / 16KV heads · SW: 1kHead dim: 256+RMSNormPre-FFNFeed-Forward NetworkGELUIntermediate: 21.5k+Final RMSNormOutput Logits

评估基准

排名

#87

基准分数排名

0.59

24

通用文本

Text Arena

1451

25

智能编程

LiveBench Agentic

0.40

31

0.74

32

0.59

37

Web 开发

WebDev Arena

1377

48

0.60

52

排名

排名

#87

编程排名

#124

关于 Gemma 4 31B

Gemma 4 31B 是一款旗舰级稠密模型,拥有 307 亿参数和 256K 上下文窗口,为工作站和消费级 GPU 提供顶尖的智能体验。该模型支持文本和图像输入,在编程、推理及多模态理解方面具备业界领先的性能。其特点包括可配置的思考模式和原生函数调用功能,专为高级智能体工作流及 IDE 集成而设计。

技术规格

注意力

注意力结构

Grouped-Query Attention

注意力头

32

键值头

16

注意力头维度

256

位置嵌入

ROPE

RoPE Theta

1,000,000

滑动窗口注意力

Yes

滑动窗口大小

1,024

滑动窗口比例

83.3%

线性注意力

No

线性注意力比例

-

归一化

RMS Normalization

激活函数

GELU

维度

隐藏维度大小

5,376

层数

60

FFN 中间层大小(稠密层)

21,504

多 Token 预测头数

-

分词器

词汇量大小

262,144

模型完整性

总分

B

67 / 100

关于 Gemma 4

Gemma 4 is Google DeepMind's most advanced open model family, built from Gemini 3 research and technology. Featuring both Dense and Mixture-of-Experts (MoE) architectures, these multimodal models handle text, images, and audio (on smaller variants), with context windows up to 256K tokens. Designed for frontier-level performance across reasoning, coding, and agentic workflows, Gemma 4 delivers unprecedented intelligence-per-parameter from mobile devices to enterprise servers. Released under Apache 2.0 license.


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