Como funciona Gemma 4 31B Instruct?
Gemma 4 31B Instruct é um modelo multimodal denso da Google DeepMind com 30,7 bilhões de parâmetros: aceita texto e imagens como entrada e gera texto. A janela de contexto de 256K tokens permite processar documentos longos e bases de código inteiras, enquanto o modo de raciocínio alternável ajuda a escolher entre respostas rápidas e análises detalhadas. A chamada de função nativa torna o modelo uma base conveniente para agentes e integrações com serviços externos. No BotHub, o Gemma 4 está disponível sem VPN, com pagamento por uso e tokens que não expiram. Com mais de 250 modelos disponíveis, você pode comparar as respostas do Gemma 4 com outros modelos em poucos cliques, e a API compatível com OpenAI permite trocar de modelo sem reescrever integrações. Para empresas, oferecemos contratos e faturamento, com conversas protegidas por criptografia AES-GCM. Útil para desenvolvedores em revisão e refatoração de código, analistas em relatórios longos, equipes de produto na leitura de capturas de tela e diagramas, engenheiros na criação de agentes e pesquisadores em tarefas STEM com raciocínio passo a passo.Perguntas frequentes sobre Gemma 4 31B Instruct
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
É um modelo de texto do Google com uma janela de contexto de 262.144 tokens: analisa documentos longos e imagens, raciocina antes de responder e chama funções externas. Adequado para análise de materiais, trabalho com código, tarefas STEM e integração em serviços via API unificada do BotHub.
O limite de uma resposta é de 32.768 tokens. Isso é suficiente para um artigo extenso, uma análise detalhada de documento ou um arquivo de código grande. Se a tarefa for maior, divida-a em partes: o contexto de 262.144 tokens permite manter todo o histórico no mesmo diálogo.
Sim, o modelo possui um modo de raciocínio: antes da resposta final, ele analisa a condição passo a passo. Isso ajuda significativamente em matemática, lógica e depuração de código, onde a sequência de conclusões é importante. Em perguntas simples, essa abordagem pode aumentar ligeiramente o tempo de espera.
Sim, o modelo suporta chamada de funções e saída estruturada em JSON. Você pode descrever ferramentas, obter um objeto correto do modelo e passá-lo para o seu código. Através da API compatível com OpenAI do BotHub, isso é conectado da mesma forma que em outros modelos — não será necessário reescrever a integração.
Imagens e documentos podem ser carregados: envie uma captura de tela, diagrama, tabela ou PDF e peça para analisar o conteúdo. Não há informações sobre entrada de áudio e vídeo em nossos dados, portanto, verifique isso na interface do BotHub antes de realizar uma tarefa grande — os arquivos são anexados diretamente à mensagem.
Os dados do modelo não descrevem com quais idiomas ele trabalha, por isso não podemos prometer nada específico. A maneira mais confiável é testar com suas próprias tarefas: abra o modelo no BotHub, o acesso a partir da Rússia é feito sem VPN e sem cartão estrangeiro, e o pagamento é feito em rublos por uso de tokens.