Cómo funciona Gemma 4 31B Instruct?
Gemma 4 31B Instruct es un modelo multimodal denso de Google DeepMind con 30.7 mil millones de parámetros: acepta texto e imágenes como entrada y genera texto. La ventana de contexto de 256K tokens permite manejar documentos extensos y bases de código completas, mientras que el modo de razonamiento conmutable ayuda a elegir entre respuestas rápidas y análisis detallados. La llamada a funciones nativa convierte al modelo en una base ideal para agentes e integraciones con servicios externos. En BotHub, Gemma 4 está disponible desde Rusia sin VPN ni tarjetas extranjeras; el pago se realiza con tarjetas rusas según el uso y los tokens no utilizados no caducan. Con más de 250 modelos en una sola ventana, puedes comparar las respuestas de Gemma 4 con otros modelos en pocos clics, y la API compatible con OpenAI permite cambiar de modelo sin reescribir la integración. Para empresas, ofrecemos contratos, facturas y facturación electrónica, con comunicaciones protegidas por cifrado AES-GCM. Es útil para desarrolladores en revisión y refactorización de código, analistas para informes largos, equipos de producto para leer capturas de pantalla y diagramas, ingenieros para crear agentes basados en funciones e investigadores para tareas STEM con razonamiento paso a paso.Preguntas frecuentes sobre Gemma 4 31B Instruct
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Es un modelo de texto de Google con una ventana de contexto de 262 144 tokens: analiza documentos largos e imágenes, razona antes de responder y llama a funciones externas. Adecuado para análisis de materiales, trabajo con código, tareas STEM e integración en servicios a través de la API unificada de BotHub.
El límite por respuesta es de 32 768 tokens. Esto es suficiente para un artículo extenso, un análisis detallado de un documento o un archivo de código grande completo. Si la tarea es mayor, divídala en partes: el contexto de 262 144 tokens permite mantener toda la conversación en un solo diálogo.
Sí, el modelo tiene un modo de razonamiento: antes de la respuesta final, desglosa la condición paso a paso. Esto ayuda notablemente en matemáticas, lógica y depuración de código, donde la secuencia de conclusiones es importante. En preguntas simples, este enfoque puede aumentar ligeramente el tiempo de espera.
Sí, el modelo admite la llamada a funciones y la salida estructurada en JSON. Puede describir herramientas, obtener un objeto correcto del modelo y pasarlo a su código. A través de la API compatible con OpenAI de BotHub, esto se conecta igual que en otros modelos; no tendrá que reescribir la integración.
Se pueden cargar imágenes y documentos: envíe una captura de pantalla, un esquema, una tabla o un PDF y pida que analice el contenido. No hay información sobre la entrada de audio y video en nuestros datos, así que verifíquelo en la interfaz de BotHub antes de realizar una tarea grande; los archivos se adjuntan directamente al mensaje.
Los datos del modelo no describen con qué idiomas trabaja, por lo que no podemos prometer nada específico. La forma más fiable es probarlo con sus propias tareas: abra el modelo en BotHub, acceso desde Rusia sin VPN ni tarjeta extranjera, pago en rublos según el uso de tokens.