Google: Gemma 4 31B (free)
google/gemma-4-31b-it:free
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
google/gemma-4-31b-it:free es la oferta gratuita de OpenRouter para el modelo Gemma 4 31B de Google, ajustado a instrucciones. La ficha del modelo describe una arquitectura densa de 30,7 mil millones de parámetros con salida de texto, una ventana de contexto de 256.000 tokens, razonamiento configurable, llamadas a funciones y soporte multilingüe. OpenRouter enumera entradas de texto, imagen y vídeo, mientras que la tabla de la ficha para 31B solo indica texto e imagen. La cobertura de evaluaciones reportada incluye razonamiento, programación, visión, multilingüismo y contexto largo, pero no establece el rendimiento en una carga de trabajo concreta.[1][2]
Puntos fuertes
- Google reporta una ventana de contexto de 256.000 tokens para esta variante densa de 31B, una capacidad declarada que puede ayudar con documentos e indicaciones extensos.[2]
- La ficha reporta razonamiento configurable, llamadas a funciones nativas y soporte del rol de sistema; OpenRouter también expone parámetros de solicitud relacionados con razonamiento y herramientas.[1][2]
- Google reporta comprensión de imágenes para OCR, análisis de documentos y PDF, gráficos, pantallas y escritura a mano; OpenRouter además enumera entrada de vídeo para este endpoint.[1][2]
Limitaciones
- La evidencia de modalidades es inconsistente: OpenRouter enumera entrada de texto, imagen y vídeo, mientras que la tabla de la ficha para 31B solo indica texto e imagen; conviene verificar el vídeo en el endpoint real.[1][2]
- La tabla de la ficha para 31B no indica soporte de audio; las capacidades de audio documentadas para variantes Gemma 4 más pequeñas no deben atribuirse a este modelo.[2]
- Los resultados detallados de evaluación son reportados por las fuentes y no reproducidos independientemente, por lo que conviene validar calidad, latencia, fiabilidad y comportamiento del endpoint en las cargas propias.[1][2]
Dónde utilizarlo
- Merece evaluación para análisis de documentos con contexto largo que combine texto e imágenes, como OCR, análisis de PDF o preguntas sobre gráficos e interfaces.[2]
- Merece evaluación para asistencia de programación y flujos de trabajo de tipo agente que requieran llamadas estructuradas a herramientas, sujeto a validación del endpoint.[1][2]
- Merece evaluación para asistentes multilingües o flujos de redacción que se beneficien de razonamiento configurable y control mediante el rol de sistema.[2]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · Google: Gemma 4 31B (free)Fuentes consultadas: 13 nov 2026
- [2] Model documentation · Google: Gemma 4 31B (free)Fuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
Gemma 4 31B Instruct is Google DeepMind's 30.7B dense multimodal model supporting text and image input with text output. Features a 256K token context window, configurable thinking/reasoning mode, native function...
Especificaciones
- ID del modelo
- google/gemma-4-31b-it:free
- ID canónico
- google/gemma-4-31b-it-20260402
- Creador
- Añadido a OpenRouter
- 02.04.2026
- Longitud de contexto
- 262,144
- Modalidad
- text+image+video->text
- Modalidades de entrada
- image, text, video
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0 / salida $0
- Corte de conocimiento
- —
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | CC — por debajo de la franja B | razonamiento: opcional · parámetros: include_reasoning, reasoning |
| Programación | BB — siguiente 30% de la cohorte | — |
| Agentes | CC — por debajo de la franja B | parámetros: tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | razonamiento: opcional · parámetros: include_reasoning, reasoning |
| Análisis de documentos | Sin medición | — |
| Visión | Sin medición | entrada: image |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | entrada: video |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
| Fuente | Benchmark | Valor | Nota | Datos obtenidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Intelligence index | 4.4 | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Coding index | 43.4 | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 4.2 | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Google AI Studio | 262,144 | $0 | $0 | — | — | 100% |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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