Gemma 4 31B
Gemma 4 31B Instruct是Google DeepMind推出的30.7B参数密集型多模态模型，支持文本与图像输入，可生成文本输出。该模型具备256K token的上下文窗口，支持可配置的思考/推理模式，还内置了原生功能调用能力，能适配多样化的交互与任务场景。
上下文 262K会用工具结构化输出能看图
适合做什么
根据公开评测与能力标签，一句话帮你判断用途
整体来看，还能看图一起分析。
- 长文友好：一次塞很多资料也不容易“忘前面”
实力怎么样
Artificial Analysis 公开指数，分数越高越好，大约按 0–100 理解
综合智能
常识、推理、知识问答这类“脑子够不够用”
29.7 偏弱
评测榜第 71 名 / 123写代码
写程序、改 bug、读仓库时的表现
43.4 一般
评测榜第 67 名 / 123当助手干活
多步骤任务、工具调用、把事情办完的能力
14.4 偏弱
评测榜第 74 名 / 123大概要花多少钱
按每百万 tokens 计价（约等于几十万到上百万汉字量级）
读入内容
$0.090/M
你把资料/问题喂给模型的费用
写出回答
$0.340/M
模型生成回复的费用，通常更贵
重复内容缓存
$0.050/M
相同上下文再次命中时更便宜
举个例子：读进约 50 万 tokens、写出约 5 万 tokens，大约花费 $0.06（按公开标价估算）。
能处理什么
输入、输出与常见能力开关
能看懂
图像文本视频
能产出
文本
还会这些
工具调用JSON / 结构化指定输出格式推理参数可见思考过程
怎么思考
推理模式决定它会不会先“慢慢想再答”
这是一台可以按需加深思考的模型。
- 默认直接答；需要时再打开推理
- 支持把思考过程一并返回，方便排查它怎么想的
近期有多热
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