Gemma 4 31B

Gemma 4 31B

GoogleLLM

Gemma 4 31B Instruct is Google DeepMind's 30.7B dense multimodal model supporting text and image input with text output. Features a 256K token context window, configurable thinking/reasoning mode, native function...

MultimodalAPI DisponívelVisãoTool CallingRaciocínio

Especificações

Context Window

262K tokens

Preço Input/1M

$0.14

Preço Output/1M

$0.40

Parâmetros

Velocidade

18 tok/s

Latência (TTFT)

634ms

Max Output

16K tokens

Benchmarks

Resultados do Gemma 4 31B nos principais benchmarks de avaliação de modelos de IA. Scores mais altos indicam melhor performance.

Agentic

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
Terminal-Bench Hard36.0100.0

Coding

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
SciCode43.0100.0
AA Coding Index38.7100.0Artificial Analysis official API

Long Context

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
AA-LCR62.0100.0

overall

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
AA Intelligence Index39.2100.0Artificial Analysis official API

Reasoning

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
GPQA Diamond86.0100.0Artificial Analysis official API
IFBench76.0100.0
HLE23.0100.0

Tool Use

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
Tau²-Bench65.0100.0

Informações

Lançamento
02 de abril de 2026
Tool Calling
✅ Suportado
Visão
✅ Suportado
Áudio
❌ Não suportado

Análise Completa: Gemma 4 31B

O que é o Gemma 4 31B?

O Gemma 4 31B é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela Google, classificado como modelo de linguagem (LLM). É um modelo multimodal, capaz de processar texto, imagens e potencialmente outros tipos de mídia. Como modelo proprietário, está disponível via API cloud da Google. Com uma janela de contexto de 262K tokens, é adequado para processamento de documentos longos como contratos, livros e bases de código completas.

Preços e Custos em 2026

O Gemma 4 31B é cobrado por uso, com preço de US$ 0.14/1M tokens de input e US$ 0.4/1M tokens de output. Para contextualizar: 1 milhão de tokens equivale a aproximadamente 750 mil palavras, ou cerca de 10 livros de tamanho médio. Com esse preço agressivo, é uma das opções mais econômicas do mercado, ideal para aplicações de alto volume como chatbots, análise de documentos em massa e automações.

Para o mercado brasileiro, é importante considerar o IOF de 6,38% sobre transações internacionais e a variação cambial do dólar. Com o câmbio atual, o custo do Gemma 4 31B em reais fica em torno de R$ 0.86/1M tokens de input (estimativa com IOF incluso).

Benchmarks e Performance

O Gemma 4 31B foi avaliado em 9 benchmarks diferentes, cobrindo categorias como Agentic, Coding, Long Context, overall, Reasoning, Tool Use. Os resultados mostram performance sólida nas avaliações disponíveis.

É importante notar que benchmarks medem aspectos específicos e não capturam toda a experiência de uso. Fatores como qualidade da resposta em português, aderência a instruções complexas e comportamento em conversas longas variam significativamente entre modelos e nem sempre são refletidos nos scores padrão.

Casos de Uso Recomendados

O Gemma 4 31B é adequado para diversas aplicações de inteligência artificial: análise de documentos longos (contratos, processos jurídicos, bases de código), automação com tool calling (integração com APIs, banco de dados, sistemas externos), análise de imagens e documentos visuais (OCR, diagramas, screenshots), processamento multimodal combinando texto e imagens, chatbots de alto volume e atendimento automatizado, raciocínio complexo, resolução de problemas matemáticos e análise lógica, geração de texto, resumo, tradução e assistência geral.

Comparação com Alternativas

No ecossistema de modelos de IA em 2026, o Gemma 4 31B compete diretamente com modelos de nível similar. Os principais concorrentes incluem GPT (OpenAI), Claude (Anthropic) e modelos open source como Llama (Meta) e Qwen (Alibaba). A escolha entre modelos depende do caso de uso específico, orçamento, requisitos de latência e necessidade de funcionalidades como multimodalidade e tool calling.

Para uma comparação detalhada lado a lado, utilize nossa ferramenta de comparação ou consulte o ranking geral de modelos.

Uso no Brasil e em Português

Para usuários brasileiros, a performance em português é um critério fundamental na escolha de um modelo de IA. A maioria dos benchmarks internacionais testa apenas em inglês, o que pode mascarar diferenças significativas na qualidade de resposta em outros idiomas. O Gemma 4 31B oferece suporte multimodal que funciona em múltiplos idiomas, mas a qualidade em português brasileiro pode variar dependendo da tarefa específica.

Recomendamos testar o modelo com prompts representativos do seu caso de uso em português antes de tomar uma decisão. O SWEN.AI está desenvolvendo um benchmark proprietário em PT-BR com tarefas aderentes ao mercado brasileiro para fornecer comparações mais precisas.

Perguntas Frequentes

O que é o Gemma 4 31B?

Gemma 4 31B Instruct is Google DeepMind's 30.7B dense multimodal model supporting text and image input with text output. Features a 256K token context window, configurable thinking/reasoning mode, native function...

Quanto custa o Gemma 4 31B?

O Gemma 4 31B custa US$ 0.14/1M tokens de input e US$ 0.4/1M tokens de output. Para uso intensivo (ex.: chatbot de WhatsApp com 100k mensagens/mês), o custo pode variar de R$ 50 a R$ 5.000 dependendo do volume.

O Gemma 4 31B funciona em português?

A maioria dos modelos de IA modernos, incluindo o Gemma 4 31B, suporta português brasileiro. No entanto, a qualidade pode variar — modelos como Claude e Gemini tendem a ter melhor performance em PT-BR. Recomendamos testar com prompts específicos do seu caso de uso.

Como o Gemma 4 31B se compara com outros modelos?

Nos benchmarks disponíveis, o Gemma 4 31B obteve scores como: Terminal-Bench Hard: 36/100, SciCode: 43/100, AA Coding Index: 38.7/100. Consulte a tabela completa acima para comparação detalhada.

O Gemma 4 31B é open source?

Não, o Gemma 4 31B é um modelo proprietário da Google. Ele está disponível via API cloud. Para alternativas open source, confira nosso ranking de modelos open source.

Última atualização: 29 de maio de 2026 Ver metodologia →