Gemma 4 31B 一键部署：256K上下文，性能比肩Qwen3.5 397B
Google DeepMind 近期开源了 Gemma 4 系列模型，在 AI 社区引起强烈关注。该系列基于 Gemini 3 同源技术体系，已在 Arena AI 排行榜跻身全球前三。核心突破在于：用更紧凑的参数规模，性能与更大模型持平甚至超越。结合 Apache 2.0 许可证的开源策略，部署门槛显著降低，生产环境落地的可行性变得切实可见。
从产品形态看，Gemma 4 并非单一模型，而是完整家族：涵盖 E2B、E4B、26B A4B 到 31B，覆盖移动端、本地部署到高性能算力等多样场景。分层设计逻辑清晰——在规模、性能与成本之间取得平衡：小模型主打轻量化与实时响应，大模型专注复杂推理与高精度任务。
其中 31B 版本是系列性能天花板，能力可与 Qwen 3.5 397B 直接竞争。支持图文输入与文本输出，上下文窗口高达 256K tokens，原生支持推理、函数调用及系统提示（System Prompts），并覆盖 140+ 种语言。在高质量问答、代码辅助及智能体（Agent）服务等场景中表现出色。
下图清晰呈现了主流模型能力与参数量之间的关联趋势：
主流模型能力与参数规模的分布对比
希望快速上手的开发者，部署流程已高度简化。以 Gemma-4-31B-it 为例，仅需几步即可启动运行。
在教程页面中，找到“一键部署 Gemma-4-31B-it”并点击“运行此教程”：
跳转后，点击右上角「Clone」，将教程克隆至个人容器（页面右上角支持中英文切换，本次以英文为例）。
随后选择「NVIDIA RTX PRO 6000」与「PyTorch」镜像，点击「Continue job execution」。等待资源分配，状态变为「Running」后，点击「Open Workspace」进入 Jupyter Workspace。
进入工作区后，点击左侧 README 文件，再点击上方 Run。运行完成后，点击右侧 API 地址跳转至 demo 页面进行测试。
