Gemma 4 31B Instruct
Réseau Neuronal
Gemma 4 31B Instruct est un modèle multimodal Google DeepMind avec un contexte de 256K jetons, mode raisonnement et appel de fonctions
Caractéristiques
- Entrée
- texte, images, documents
- Sortie
- texte
- Taille du contexte
- 262 144 tokens
- Longueur maximale de la réponse
- 32 768 tokens
- Niveaux de raisonnement
- faible, moyen, élevé
- Fonctionnalités
- raisonnement, appel de fonctions
Comment ça marche Gemma 4 31B Instruct?
Gemma 4 31B Instruct est un modèle multimodal dense de Google DeepMind avec 30,7 milliards de paramètres : il accepte du texte et des images en entrée et génère du texte. Sa fenêtre de contexte de 256K jetons permet de traiter de longs documents et des bases de code entières, tandis que le mode de raisonnement commutable aide à choisir entre une réponse rapide et une analyse détaillée. L'appel de fonctions natif en fait une base idéale pour les agents et les intégrations. Sur BotHub, Gemma 4 est accessible sans VPN, avec paiement par carte locale et sans expiration des jetons. Comparez Gemma 4 avec plus de 250 autres modèles en quelques clics, et utilisez l'API compatible OpenAI pour changer de modèle sans réécrire votre intégration. Pour les entreprises, nous proposons des contrats, des factures et une signature électronique, avec des échanges chiffrés en AES-GCM. Utile pour la revue et le refactoring de code, l'analyse de rapports longs, la lecture de captures d'écran, la création d'agents ou les tâches STEM avec raisonnement étape par étape.Questions fréquentes sur Gemma 4 31B Instruct
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
C'est un modèle textuel de Google avec une fenêtre de contexte de 262 144 jetons : il analyse de longs documents et des images, raisonne avant de répondre et appelle des fonctions externes. Adapté à l'analyse de documents, au code, aux tâches STEM et à l'intégration via l'API BotHub.
La limite par réponse est de 32 768 jetons. Cela suffit pour un article volumineux, une analyse détaillée ou un grand fichier de code. Si la tâche est plus importante, divisez-la : le contexte de 262 144 jetons permet de conserver toute la conversation dans un seul dialogue.
Oui, le modèle dispose d'un mode de raisonnement : avant la réponse finale, il analyse le problème étape par étape. Cela aide considérablement en mathématiques, logique et débogage de code. Pour des questions simples, cette approche peut légèrement augmenter le temps d'attente.
Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions et la sortie structurée en JSON. Vous pouvez décrire des outils, obtenir un objet correct du modèle et le transmettre à votre code. Via l'API BotHub compatible OpenAI, cela se connecte comme pour les autres modèles.
Vous pouvez télécharger des images et des documents : envoyez une capture d'écran, un schéma, un tableau ou un PDF pour analyse. Nous n'avons pas d'informations sur l'entrée audio ou vidéo, veuillez donc vérifier dans l'interface BotHub avant de lancer une tâche importante.
Les données du modèle ne précisent pas les langues prises en charge, nous ne pouvons donc rien promettre de concret. Le moyen le plus fiable est de tester par vous-même : ouvrez le modèle sur BotHub, accessible sans VPN, avec paiement par carte locale.