Google • LLM#313 de 704 em inteligência
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...
Fonte dos dados: Artificial Analysis · ID AA: cd26a386-4873-46ff-b853-d239050025a2 · Snapshot publicado: 27/10/2026, 18:00:26 · Versão da metodologia: 4.3
AA Intelligence Index
14.7
Artificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026, 18:00:26
Context Window
262K tokens
Preço Input/1M
—
#1 de 445
Preço Output/1M
—
Parâmetros
—
Velocidade
35 tok/s
#156 de 160
Latência (TTFT)
1.1s
Max Output
16K tokens
Custo por Tarefa
$0
US$ / tarefa · menor é melhor · Artificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026, 18:00:26
Métricas da Artificial Analysis para Gemma 4 31B (Reasoning). Índices de capacidade: maior é melhor; custo por tarefa: menor é melhor.
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia | Fonte / versão / data |
|---|---|---|---|---|
| AA Agentic Index | 4.2 | 100.0 | Artificial Analysis official API | Artificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026 |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia | Fonte / versão / data |
|---|---|---|---|---|
| AA Coding Index | 43.4 | 100.0 | Artificial Analysis official API | Artificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026 |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia | Fonte / versão / data |
|---|---|---|---|---|
| AA Cost Per Task | 0.0 | 100.0 | Artificial Analysis official API | Artificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026 |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia | Fonte / versão / data |
|---|---|---|---|---|
| AA Intelligence Index | 14.7 | 100.0 | Artificial Analysis official API | Artificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026 |
O Gemma 4 31B (Reasoning) é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela Google, classificado como modelo de linguagem (LLM). É um modelo multimodal, capaz de processar texto, imagens e potencialmente outros tipos de mídia. Como modelo proprietário, está disponível via API cloud da Google. Com uma janela de contexto de 262K tokens, é adequado para processamento de documentos longos como contratos, livros e bases de código completas.
O Gemma 4 31B (Reasoning) não tem precificação pública disponível no momento. Alguns modelos oferecem acesso via planos enterprise ou programas de pesquisa. Consulte o site oficial da Google para informações atualizadas sobre disponibilidade e preços.
Para o mercado brasileiro, é importante considerar o IOF de 6,38% sobre transações internacionais e a variação cambial do dólar.
O Gemma 4 31B (Reasoning) foi avaliado em 4 benchmarks diferentes, cobrindo categorias como Agentic, Coding, Cost, overall. Os resultados mostram performance moderada nas avaliações disponíveis.
É importante notar que benchmarks medem aspectos específicos e não capturam toda a experiência de uso. Fatores como qualidade da resposta em português, aderência a instruções complexas e comportamento em conversas longas variam significativamente entre modelos e nem sempre são refletidos nos scores padrão.
O Gemma 4 31B (Reasoning) é adequado para diversas aplicações de inteligência artificial: análise de documentos longos (contratos, processos jurídicos, bases de código), automação com tool calling (integração com APIs, banco de dados, sistemas externos), análise de imagens e documentos visuais (OCR, diagramas, screenshots), processamento multimodal combinando texto e imagens, raciocínio complexo, resolução de problemas matemáticos e análise lógica, geração de texto, resumo, tradução e assistência geral.
No ecossistema de modelos de IA em 2026, o Gemma 4 31B (Reasoning) compete diretamente com modelos de nível similar. Os principais concorrentes incluem GPT (OpenAI), Claude (Anthropic) e modelos open source como Llama (Meta) e Qwen (Alibaba). A escolha entre modelos depende do caso de uso específico, orçamento, requisitos de latência e necessidade de funcionalidades como multimodalidade e tool calling.
Para uma comparação detalhada lado a lado, utilize nossa ferramenta de comparação ou consulte o ranking geral de modelos.
Para usuários brasileiros, a performance em português é um critério fundamental na escolha de um modelo de IA. A maioria dos benchmarks internacionais testa apenas em inglês, o que pode mascarar diferenças significativas na qualidade de resposta em outros idiomas. O Gemma 4 31B (Reasoning) oferece suporte multimodal que funciona em múltiplos idiomas, mas a qualidade em português brasileiro pode variar dependendo da tarefa específica.
Recomendamos testar o modelo com prompts representativos do seu caso de uso em português antes de tomar uma decisão. O SWEN.AI está desenvolvendo um benchmark proprietário em PT-BR com tarefas aderentes ao mercado brasileiro para fornecer comparações mais precisas.
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...
O Gemma 4 31B (Reasoning) não tem precificação pública por token disponível no momento. Consulte o site oficial da Google para informações atualizadas.
A maioria dos modelos de IA modernos, incluindo o Gemma 4 31B (Reasoning), suporta português brasileiro. No entanto, a qualidade pode variar — modelos como Claude e Gemini tendem a ter melhor performance em PT-BR. Recomendamos testar com prompts específicos do seu caso de uso.
Nos benchmarks disponíveis, o Gemma 4 31B (Reasoning) obteve scores como: AA Agentic Index: 4.2/100, AA Coding Index: 43.4/100, AA Cost Per Task: 0/100. Consulte a tabela completa acima para comparação detalhada.
Não, o Gemma 4 31B (Reasoning) é um modelo proprietário da Google. Ele está disponível via API cloud. Para alternativas open source, confira nosso ranking de modelos open source.
Última atualização: 27 de outubro de 2026 • Ver metodologia →