Google · pașaport de model
Gemma 4 31b
gemma-4-31b- Ponderi deschise
- Licență Apache 2.0
- 32.7B parametri
- Lansat 2026-03-12(repo HF creat)
- General · LMArena
- 1,452#67 din 396
- Cea mai bună percentilă
- 92.0IFBench (Artificial Analysis)
- Poziția în cohortă
- 64.9mediană 57.2
Ce spun datele
Evaluat pe 9 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.
Cele mai puternice axe
- 92 pct — IFBench (Artificial Analysis) (75.6%)
- 87.4 pct — Urmarea instrucțiunilor (1,454)
Neuniform: 65,7 puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 92 pct pe IFBench (Artificial Analysis) față de 26.3 pct pe Document Arena.
- IFBench (Artificial Analysis)92 pct75.6%Verifică →
- Urmarea instrucțiunilor87.4 pct1,454Verifică →
- Prompturi dificile84.3 pct1,476Verifică →
- Programare83.9 pct1,502Verifică →
- General83.3 pct1,452Verifică →
- Vision Arena76 pct1,262Verifică →
- Factuality Arena65.1 pct1,449Verifică →
- WebDev Arena30.2 pct1,367Verifică →
- Document Arena26.3 pct1,445Verifică →
- Search ArenaNeevaluat
- Agent ArenaNeevaluat
- GPQA DiamondNeevaluat
- AIME (matematică)Neevaluat
- FrontierMathNeevaluat
- SimpleQA VerifiedNeevaluat
- ARC-AGI-2Neevaluat
- Humanity's Last ExamNeevaluat
- SimpleBenchNeevaluat
- LiveBenchNeevaluat
- BFCL v4 (apelare de funcții)Neevaluat
- SWE-bench Verified (clasament live)Neevaluat
- Terminal-Bench 4.0Neevaluat
- MMLU-Pro (Artificial Analysis)Neevaluat
- LiveCodeBench (Artificial Analysis)Neevaluat
- Halucinații HHEM (Vectara)Neevaluat
- SWE-bench VerifiedNeevaluat
- Terminal-BenchNeevaluat
Percentilele reprezintă poziția modelului în populația proprie a fiecărui clasament. Axele marcate „neevaluat” nu au niciun rezultat publicat pentru acest model — este o absență a datelor, nu un scor mic.
Cum îl rulezi
Rulează-l singur
Transformers
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_id = "google/gemma-4-31B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)Ollama
Nu sincronizăm tag-urile Ollama, așa că nu afișăm o comandă pe care nu o putem verifica — una greșită ar descărca modelul greșit. Caută în biblioteca Ollama →
Rețetele de fine-tuning Unsloth sunt specifice fiecărui model și nu le derivăm aici. Documentația Unsloth →
Identificatorii, limitele și prețurile sunt sincronizate din sursa upstream afișată mai sus. Orice câmp nesincronizat este omis complet, nu ghicit.
gemma-4-31b stands at 64.9 (raw mean 69.8) — measured on 9 of 27 axes.
gemma-4-31b stands at 64.9 versus a cohort median of 57.2 across 101 models released within 180 days — above the peer median.
gemma-4-31b scores in the 92nd percentile on IFBench (Artificial Analysis).
gemma-4-31b scores at percentile 87.4 on Urmarea instrucțiunilor.
gemma-4-31b ranks between #63 and #214 across 6 built-in weightings — best under "Conversație pe primul loc", worst under "Axat pe programare".
Fiecare afirmație este un fapt calculat din datele actuale ale clasamentului, formulat de un apel de model la temperatură scăzută și respins de o poartă de validare dacă vreun număr nu se află în rândul sursă. Cum funcționează clasamentele →