Familia Gemma · 31B de parámetros

Gemma 4 31B

Modelo denso multimodal de 31B (texto+imagen+audio). Más de 140 idiomas, contexto de 256k. N.º 3 en Chatbot Arena open.

🇺🇸 Google·Licencia Apache 2.0·Contexto 250k tokens·Fecha de lanzamiento abril de 2026·Cabe en los 128 GB de el AI TOP ATOM de GIGABYTE (enlace de afiliado)← Catálogo

01Lo que sabe hacer

Puntos fuertes
  • #3 Chatbot Arena open
  • Audio nativo
  • 256k ctx
  • 140 idiomas
  • Apache 2.0
Limitaciones que debes conocer
  • —18 GB de VRAM en Q4: fuera de alcance de GPUs de 12-16 GB
Arquitectura
Denso 31B · multimodal texto+imagen+audio · 256k contexto
Entrenamiento
140+ idiomas.
Ideal para
Multimodal avanzadoAudio + visiónRedacción

04Instalar

Instala Ollama para tu SO. Verifica el modelo y su cuantización antes de la descarga. Comienza con 4096 tokens de contexto y luego controla la asignación con ollama ps. Un comando a continuación no es prueba de que se haya ejecutado una prueba en tu máquina.

$ollama run gemma4:31b
⚠
Primera descarga: entre 2 y 40 GB según la cuantización elegida. Reserva espacio en disco y se recomienda una conexión estable. Las siguientes ejecuciones son instantáneas.

02Memoria requerida

VRAM de GPU aproximada para ejecutar este modelo, incluido el sobrecoste de contexto de 4k tokens. Para un contexto más largo, añade ~1 GB por cada tramo de 8k tokens.

Q4_K_M
El más ligero, ~5% de pérdida
18 GB
Q5_K_M
Buen equilibrio calidad/tamaño
22 GB
Q8_0
Casi indistinguible de FP16
33 GB
FP16
Precisión completa — uso en servidor
62 GB
Alternativa con CPU · Si no tienes GPU, calcula 32 GB de RAM mínimo para ejecutar este modelo a velocidad reducida.

¿Qué hardware necesitas para Gemma 4 31B?

Para ejecutar Gemma 4 31B en local con cuantización Q4, necesitas aproximadamente 18 GB de VRAM. Una opción para comparar: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — deja un margen para el sistema y el contexto; verifica la compatibilidad del motor con la GPU.

Oferta actual: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395)
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Cuando te desplazas: Gemma 4 31B también funciona en un Portátil RTX (24 GB de VRAM) →

Este modelo en tu ChatGPT privado, sin nube

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  • Espacio en línea de por vida
  • PDF + archivos
  • Actualizaciones de por vida

03Velocidad estimada

Tokens generados por segundo en Q4_K_M, contexto 4k. Por encima de 20 t/s, la lectura es cómoda. Por debajo de 10 t/s, es solo para probar.

Gama de entrada
~3t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Gama media
~12t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Gama alta
~30t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900