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Gemma 4 31B
Google 日本語画像入力長文
パラメータ
31.3B
dense
いちばん小さい量子化
17.1GB
Q4_K_M
KV キャッシュ（8K・FP16）
1.09GB
公称コンテキスト 256K
乗るスペック
50/ 64
クラスタ構成を含む・8K
コンテキスト長と必要メモリ
横線は各スペックの利用可能メモリ。線より下なら乗る4bit 前後6bit 前後8bit 前後16bit各ビット帯でいちばん小さい量子化・KV FP16
スペックごとの推定速度
decode tok/s・8K・乗る構成だけ・推奨量子化Gemma 4 31B は、作業ごとにどのくらいか
- AIエージェント中位級（Claude Sonnet 5.5・Claude Sonnet 5 と同じくらい）。勝つ確率: Claude Opus 5.5 に 32%・Claude Sonnet 5.5 に 28%・Claude Haiku 5.5 に 61%（1 ベンチ・比べた相手 4 モデル）
- コーディング軽量級（Gemini 3.5 Flash-Lite と同じくらい）（1 ベンチ・比べた相手 14 モデル）
- 検索・調べもの数字なし（判定できません）
- 知識・推論中位級未満。勝つ確率: Claude Sonnet 5.5 に 20%・Claude Haiku 5.5 に 26%（3 ベンチ・比べた相手 32 モデル）
- 数学目印なし（1 ベンチ・比べた相手 6 モデル）
- 日本語目印なし（1 ベンチ・比べた相手 7 モデル）
- 画像理解目印なし（1 ベンチ・比べた相手 7 モデル）
同じベンチに数字のある2モデルを「対戦」とみなし、作業ごとにレーティングを付けています（チェスや LLM のアリーナと同じ考え方）。数字は各社の自己申告が中心で条件は揃っていないので、目安として見てください。
作業ごとの位置
Gemma 4 31Bクラウドモデル（点に乗せると名前）縦線は階層の目印（右ほど強い）
用途で変わる：チャット・コーディング・AIエージェント
チャット
コンテキスト 8K短いやりとり。速く返ってくることが大事。数字は推定 decode tok/s と、その長さで乗る中で最も高精度な量子化
乗るスペック 9 / 9・最小構成で 35.1 GB（うち KV 1.1 GB）
コーディング
コンテキスト 64Kリポジトリのコードを読み込んで直す。数字は推定 decode tok/s と、その長さで乗る中で最も高精度な量子化
乗るスペック 9 / 9・最小構成で 37.3 GB（うち KV 3.3 GB）
AIエージェント
コンテキスト 128Kツール呼び出しを繰り返し、履歴と結果がコンテキストに溜まる。数字は推定 decode tok/s と、その長さで乗る中で最も高精度な量子化
乗るスペック 8 / 9・最小構成で 39.8 GB（うち KV 5.8 GB）
乗らない: RTX 4090 24GB
コンテキスト長と推定 decode 速度
コンテキストが長いほど KV キャッシュを読む分だけ遅くなる。線が切れたところで乗らなくなるM5 Max 64GBM5 Ultra 256GBRTX 4090 24GB
用途ごとに見るベンチ
Gemma 4 31B はどのあたりか
- Terminal-Bench 2.0：Gemma 4 31B の数字なし
- τ²-Bench：5 モデル中 2 位。クラウドでいちばん近いのは Claude Opus 4.6（91.9）。それより下のクラウドはなし
- SWE-bench Verified：Gemma 4 31B の数字なし
- Humanity's Last Exam：25 モデル中 19 位。クラウドでいちばん近いのは Qwen3.7 Plus（34.7）。それより下のクラウドはなし
- Artificial Analysis Intelligence Index同じ条件：26 モデル中 26 位。クラウドでいちばん近いのは Gemini 3.5 Flash-Lite（12）。それより下のクラウドはなし
数字はベンダー自己申告などの出典の値で、条件（推論モード・ツールの有無など）は揃っていません。目安として見てください。
Terminal-Bench 2.0
6 モデル・各社の自己申告（条件はばらばら）τ²-Bench
5 モデル・各社の自己申告（条件はばらばら）SWE-bench Verified
10 モデル・各社の自己申告（条件はばらばら）Humanity's Last Exam
25 モデル・各社の自己申告（条件はばらばら）ツールありの数字しかない GLM-5.3・GLM-5.3-Flash・Claude Opus 5.5・GLM-5.3 (API)・Muse Spark Open 816B-A42B は除外
Artificial Analysis Intelligence Index
26 モデル・全モデル同じ条件（第三者が測定）スペックごとの判定
| スペック | 判定 | 推奨量子化 | 必要メモリ | 利用可能 | 最大コンテキスト | 推定 tok/s |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX 5070 12GBllama.cpp | オフロードで動く | Q4_K_M | 20.5 GB | 11.0 GB | — | — |
| RTX 3060 12GBllama.cpp | オフロードで動く | Q4_K_M | 20.5 GB | 11.0 GB | — | — |
| M5 16GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 20.1 GB | 12.0 GB | — | — |
| M4 16GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 20.1 GB | 12.0 GB | — | — |
| RTX 5080 16GBllama.cpp | オフロードで動く | Q4_K_M | 20.5 GB | 15.0 GB | — | — |
| RTX 5070 Ti 16GBllama.cpp | オフロードで動く | Q4_K_M | 20.5 GB | 15.0 GB | — | — |
| RTX 5060 Ti 16GBllama.cpp | オフロードで動く | Q4_K_M | 20.5 GB | 15.0 GB | — | — |
| RTX 4080 SUPER 16GBllama.cpp | オフロードで動く | Q4_K_M | 20.5 GB | 15.0 GB | — | — |
| RTX 4070 Ti SUPER 16GBllama.cpp | オフロードで動く | Q4_K_M | 20.5 GB | 15.0 GB | — | — |
| RTX 4060 Ti 16GBllama.cpp | オフロードで動く | Q4_K_M | 20.5 GB | 15.0 GB | — | — |
| M5 Pro 24GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 20.1 GB | 18.0 GB | — | — |
| M5 24GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 20.1 GB | 18.0 GB | — | — |
| M4 Pro 24GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 20.1 GB | 18.0 GB | — | — |
| M4 24GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 20.1 GB | 18.0 GB | — | — |
| RTX 4090 24GBllama.cpp | 乗る | Q4_K_M | 20.5 GB | 23.0 GB | 12K | 32.7 |
| RTX 3090 24GBllama.cpp | 乗る | Q4_K_M | 20.5 GB | 23.0 GB | 12K | 30.7 |
| Radeon RX 7900 XTX 24GBllama.cpp | 乗る | Q4_K_M | 20.5 GB | 23.0 GB | 12K | 31.4 |
| M5 32GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 20.1 GB | 24.0 GB | 46K | 4.4 |
| M4 32GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 20.1 GB | 24.0 GB | 46K | 3.4 |
| M2 Max 32GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 20.1 GB | 24.0 GB | 46K | 11.4 |
| M1 Max 32GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 20.1 GB | 24.0 GB | 46K | 11.4 |
| RTX 5090 32GBllama.cpp | 乗る | Q6_K | 27.2 GB | 31.0 GB | 24K | 40.9 |
| M5 Max 36GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 20.1 GB | 27.0 GB | 115K | 13.2 |
| M4 Max 36GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 20.1 GB | 27.0 GB | 115K | 11.7 |
| M3 Max 36GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 20.1 GB | 27.0 GB | 115K | 8.6 |
| M5 Max 48GBMLX | 乗る | MLX 6bit | 27.6 GB | 36.0 GB | 130K | 12.6 |
| M5 Pro 48GBMLX | 乗る | MLX 6bit | 27.6 GB | 36.0 GB | 130K | 6.3 |
| M4 Max 48GBMLX | 乗る | MLX 6bit | 27.6 GB | 36.0 GB | 130K | 11.2 |
| M4 Pro 48GBMLX | 乗る | MLX 6bit | 27.6 GB | 36.0 GB | 130K | 5.6 |
| M3 Max 48GBMLX | 乗る | MLX 6bit | 27.6 GB | 36.0 GB | 130K | 8.2 |
| RTX 6000 Ada 48GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 34.5 GB | 47.0 GB | 207K | 19.3 |
| RTX A6000 48GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 34.5 GB | 47.0 GB | 207K | 15.8 |
| M5 Max 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 35.1 GB | 48.0 GB | 215K | 9.8 |
| M5 Pro 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 35.1 GB | 48.0 GB | 215K | 4.9 |
| M4 Max 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 35.1 GB | 48.0 GB | 215K | 8.8 |
| M4 Pro 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 35.1 GB | 48.0 GB | 215K | 4.4 |
| M3 Max 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 35.1 GB | 48.0 GB | 215K | 6.4 |
| M2 Ultra 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 35.1 GB | 48.0 GB | 215K | 12.8 |
| M2 Max 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 35.1 GB | 48.0 GB | 215K | 6.4 |
| M1 Ultra 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 35.1 GB | 48.0 GB | 215K | 12.8 |
| M1 Max 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 35.1 GB | 48.0 GB | 215K | 6.4 |
| Ryzen AI Max+ 395 64GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 34.5 GB | 57.6 GB | 256K | 4.4 |
| M5 Ultra 96GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 35.1 GB | 72.0 GB | 256K | 19.2 |
| M3 Ultra 96GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 35.1 GB | 72.0 GB | 256K | 13.1 |
| M3 Max 96GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 35.1 GB | 72.0 GB | 256K | 4.8 |
| M2 Max 96GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 35.1 GB | 72.0 GB | 256K | 6.4 |
| RTX PRO 6000 Blackwell 96GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 34.5 GB | 95.0 GB | 256K | 33.4 |
| M5 Max 128GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 35.1 GB | 96.0 GB | 256K | 9.8 |
| M4 Max 128GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 35.1 GB | 96.0 GB | 256K | 8.8 |
| M3 Max 128GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 35.1 GB | 96.0 GB | 256K | 6.4 |
| M2 Ultra 128GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 35.1 GB | 96.0 GB | 256K | 12.8 |
| M1 Ultra 128GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 35.1 GB | 96.0 GB | 256K | 12.8 |
| DGX Spark 128GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 34.5 GB | 115 GB | 256K | 5.5 |
| Ryzen AI Max+ 395 128GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 34.5 GB | 115 GB | 256K | 4.4 |
| M2 Ultra 192GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 35.1 GB | 144 GB | 256K | 12.8 |
| M5 Ultra 256GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 35.1 GB | 192 GB | 256K | 19.2 |
| M3 Ultra 256GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 35.1 GB | 192 GB | 256K | 13.1 |
| HPE Private Cloud AI Small（RTX PRO 6000 ×4）llama.cpp | 乗る | Q8_0 | 34.5 GB | 380 GB | 256K | 73.4 |
| M5 Ultra 512GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 35.1 GB | 384 GB | 256K | 19.2 |
| M3 Ultra 512GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 35.1 GB | 384 GB | 256K | 13.1 |
| M5 Max 128GB ×2Thunderbolt 5（RDMA）・exo / MLX distributed | 乗る | MLX 8bit | 36.1 GB | 192 GB | 256K | 16.4 |
| M5 Ultra 512GB ×2Thunderbolt 5（RDMA）・exo / MLX distributed | 乗る | MLX 8bit | 36.1 GB | 768 GB | 256K | 27.6 |
| M5 Ultra 512GB ×4Thunderbolt 5（RDMA）・exo / MLX distributed | 乗る | MLX 8bit | 38.1 GB | 1536 GB | 256K | 35.3 |
| DGX Spark 128GB ×2ConnectX-7（200GbE 直結）・vLLM（Ray・テンソル並列） | 乗る | BF16 | 68.3 GB | 230 GB | 256K | 5.7 |
量子化ごとのサイズ
| 形式 | 量子化 | サイズ | 実効 bit | リポジトリ |
|---|---|---|---|---|
| BF16 | BF16 | 58.3 GB | 15.99 | google/gemma-4-31B-it |
| GGUF | Q4_K_M | 17.1 GB | 4.68 | unsloth/gemma-4-31B-it-GGUF |
| GGUF | Q6_K | 23.5 GB | 6.44 | unsloth/gemma-4-31B-it-GGUF |
| GGUF | Q8_0 | 30.4 GB | 8.34 | unsloth/gemma-4-31B-it-GGUF |
| MLX | MLX 4bit | 17.1 GB | 4.71 | lmstudio-community/gemma-4-31B-it-MLX-4bit |
| MLX | MLX 6bit | 24.3 GB | 6.67 | lmstudio-community/gemma-4-31B-it-MLX-6bit |
| MLX | MLX 8bit | 31.4 GB | 8.63 | lmstudio-community/gemma-4-31B-it-MLX-8bit |
Hugging Face のファイルサイズ（本体の重みのみ）。実効 bit はサイズ ÷ 総パラメータ。
基本情報
- パラメータ
- 31.3B（dense）
- 層数
- 60
- KV を持つ層
- 50層×8,192要素（窓 1K）、10層×2,048要素
- 入力
- テキスト・画像
- ライセンス
- apache-2.0
- 公開日
- 2026-03-11
- 配布元
- google/gemma-4-31B-it
起動コマンドの例
mlx_lm.server --model lmstudio-community/gemma-4-31B-it-MLX-4bitllama-server -hf unsloth/gemma-4-31B-it-GGUF:Q4_K_M -c 8192ollama run hf.co/unsloth/gemma-4-31B-it-GGUF:Q4_K_Mvllm serve google/gemma-4-31B-it --max-model-len 8192ECN 実測
このモデルの ECN 実測はまだありません。
ベンチマークと出典
| ベンチマーク | スコア | 出典 | 条件 | 日付 |
|---|---|---|---|---|
| MMLU-Pro | 85.2 | ベンダー | instruction-tuned, vendor self-report (mode not specified in card) | 2026-03-11 |
| AIME 2026 | 89.2 | ベンダー | instruction-tuned, vendor self-report (mode not specified in card); no tools | 2026-03-11 |
| LiveCodeBench | 80 | ベンダー | instruction-tuned, vendor self-report (mode not specified in card); LiveCodeBench v6 | 2026-03-11 |
| GPQA Diamond | 84.3 | ベンダー | instruction-tuned, vendor self-report (mode not specified in card) | 2026-03-11 |
| τ²-Bench | 76.9 | ベンダー | instruction-tuned, vendor self-report (mode not specified in card); 'Tau2 (average over 3)' domains | 2026-03-11 |
| Humanity's Last Exam | 19.5 | ベンダー | instruction-tuned, vendor self-report (mode not specified in card); no tools | 2026-03-11 |
| MMMLU（多言語） | 88.4 | ベンダー | instruction-tuned, vendor self-report (mode not specified in card) | 2026-03-11 |
| Artificial Analysis Intelligence Index | 4 | 第三者 | third-party; Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 (scale not comparable to older index versions); variant: Gemma 4 31B (Reasoning); page accessed 2026-11-07 | 2026-11-07 |
| MMMU-Pro | 76.9 | ベンダー | instruction-tuned, vendor self-report (mode not specified in card) | 2026-03-11 |