Gemma 4 31B Instruct هو نموذج كثيف متعدد الوسائط بحجم 30.7 مليار معلمة من Google DeepMind، يدعم إدخال النصوص والصور مع إخراج نصي. يتميز بنافذة سياقية تبلغ 256 ألف رمز، ووضع تفكير/استدلال قابل للتكوين، ووظائف أصلية...
Google Gemma 4 31B هو نموذج مضبوط على التعليمات من عائلة Gemma 4، تم تطويره بواسطة Google. يحتوي على حوالي 31 مليار معلمة وهو مُحسَّن لمهام الدردشة واتباع التعليمات. يتم الوصول إلى النموذج عبر واجهة…
تم تصميم Gemma 4 31B لتتبع التعليمات، وتوليد النصوص، والاستدلال. يمكنه فهم الاستفسارات المعقدة، والمحادثات متعددة الجولات، والمهام التي تتطلب منطقًا خطوة بخطوة. النموذج مضبوط على التعليمات، مما يعني أنه تم ضبطه بدقة لتتبع توجيهات المستخدم وإنتاج ردود مفيدة ومتماسكة. يدعم النموذج التفاعلات أحادية الجولة ومتعددة الجولات. بناءً على عدد معلماته البالغ 31B، فإنه يوازن بين القدرة وسرعة الاستدلال، مما يجعله مناسبًا للتطبيقات في الوقت الفعلي حيث تكون زمنية الاستجابة مهمة.
من خلال معيار GPQA Diamond، نعلم أن النموذج يؤدي بشكل جيد في مهام التفكير المتخصصة في العلوم. كما أنه من المحتمل أن يكون قويًا في توليد الأكواد والتلخيص والكتابة الإبداعية، على الرغم من عدم توفير مقاييس محددة لتلك المهام في الحقائق المُعطاة. يكون النموذج أكثر فعالية عند تقديم تعليمات واضحة ومنظمة له. بالنسبة للمهام التي تتطلب سياقات طويلة جدًا أو توليدًا معززًا بالاسترجاع، ينبغي على المستخدمين اختبار حدود نافذة السياق الخاصة بالنموذج، نظرًا لعدم تحديد طول السياق الدقيق في البيانات المقدمة.
إذا كانت مهامك بسيطة—مثل التصنيف الأساسي، أو توليد نصوص قصيرة، أو ردود من جملة واحدة—فقد تفضل نموذجًا أصغر وأقل تكلفة مثل Gemma 4 2B أو 9B. أما الإصدار 31B فيتكبد تكاليف رمزية أعلى، وإن كانت لا تزال متواضعة. بالنسبة للتطبيقات عالية الإنتاجية حيث يكون زمن الاستجابة حرجًا، قد يكون النموذج الأصغر أسرع أيضًا. بالإضافة إلى ذلك، إذا كانت حالة الاستخدام الخاصة بك لا تتطلب التفكير الصارم الذي يقاس بواسطة GPQA Diamond، فقد يوفر نموذج عام أرخص أداءً كافيًا بتكلفة أقل.
لا توجد قيود محددة مذكورة في الحقائق المقدمة. ومع ذلك، وكما هو الحال مع العديد من النماذج مفتوحة الوزن والمُهيأة بالتعليمات، قد يُنتج نموذج Gemma 4 31B مخرجات غير صحيحة أو منحازة، خاصةً في المواضيع الغامضة أو المثيرة للجدل. وقد يواجه أيضًا صعوبة في المهام التي تتطلب معلومات فورية أو أحداثًا حديثة جدًا بسبب تاريخ قطع التدريب الخاص به. لم يتم الكشف عن حجم نافذة السياق للنموذج؛ إذا كانت محدودة (مثل 8K-32K)، فقد لا يكون مناسبًا للمستندات الطويلة جدًا. يجب على المستخدمين دائمًا التحقق من المخرجات في التطبيقات عالية المخاطر.
GPQA Diamond هي مجموعة بيانات من أسئلة متعددة الخيارات على مستوى الدراسات العليا تغطي الأحياء والفيزياء والكيمياء. النتيجة 85.7% تعني أن Gemma 4 31B أجاب على أكثر من 85% من هذه الأسئلة بشكل صحيح. هذه نتيجة قوية، مما يشير إلى أن النموذج يمتلك معرفة مجال قوية وقدرات استدلالية. من المهم ملاحظة أن المعيار هو متعدد الخيارات، لذا فهو لا يقيم القدرات التوليدية مباشرة، لكنه يرتبط بقدرة النموذج على استدعاء المحتوى الخبير والتفكير فيه.
لا توجد نتائج اختبار أداء إضافية مقدمة في المعلومات المعطاة. النتيجة القياسية الكمية الوحيدة المشاركة هي درجة GPQA Diamond البالغة 85.7. للحصول على فهم أكثر اكتمالاً لقدرات النموذج، يجب على المستخدمين الاطلاع على التقرير الفني الرسمي لشركة Google أو بطاقة النموذج. لا يقوم OrcaRouter بالتحقق المستقل من النتائج القياسية أو إضافتها. قد يؤدي النموذج أداءً مختلفًا في تقييمات أخرى مثل MMLU أو HumanEval أو GSM8K، ولكن تلك الأرقام غير مدرجة هنا.
لم يتم تقديم أرقام محددة لسرعة الاستدلال أو زمن الاستجابة في الحقائق المقدمة. باعتباره نموذجًا يضم 31 مليار معلمة، فهو أكبر من النسختين ذواتي 9 مليار و2 مليار معلمة من Gemma 4، وبالتالي سيكون عادةً أبطأ لكل رمز ويتطلب ذاكرة GPU أكبر. يعتمد زمن الاستجابة الفعلي على العتاد (مثل نوع GPU وحجم الدفعة) والبنية التحتية للمزود. عند الوصول عبر OrcaRouter، تخضع للبنية التحتية للخدمة من Google. بالنسبة للتطبيقات الحساسة لزمن الاستجابة، نوصي باختبار زمن استجابة النموذج تحت عبء العمل المتوقع لديك.
نسبة 85.7% في اختبار GPQA Diamond تُظهر أداءً قويًا، لكنها ليست مثالية—فالنموذج لا يزال يفشل في الإجابة عن 14.3% من الأسئلة، مما يعني أنه قد لا يكون موثوقًا لجميع الاستفسارات الخبيرة. ولا يقيس هذا المعيار القدرة على الاستدلال طويل السياق، أو الأداء متعدد اللغات، أو السلامة. لذلك، ورغم أن النتيجة ملفتة، إلا أنه لا ينبغي تفسيرها على أنها ضمان لاستدلال مثالي في جميع المهام. يجب على المستخدمين تقييم أداء النموذج في المجال المحدد الذي ينوون تطبيقه فيه.
التسعير هو 0.13 دولار لكل مليون رمز إدخال و0.38 دولار لكل مليون رمز إخراج. هذه هي أسعار المزود التي يتم فوترتها بدون أي هامش ربح من OrcaRouter. يتم عدّ الرموز وفقًا لأداة الترميز من Google؛ تشمل رموز الإدخال المطالبة الكاملة وأي رسائل نظام، بينما رموز الإخراج هي النص المُنشأ. لا توجد رسوم إضافية لكل طلب أو التزامات شهرية. هذا التسعير المباشر لكل رمز يجعل تقدير التكلفة سهلاً بناءً على حجم استخدامك.
المعلومات المقدمة لا تذكر أي خصومات على التخزين المؤقت أو تسعير حسب الحجم. قد تقدم OrcaRouter تخزينًا مؤقتًا للرموز المدخلة المتكررة لتقليل التكاليف، لكن ذلك غير محدد هنا. يجب عليك مراجعة وثائق OrcaRouter أو الاتصال بدعمهم للحصول على تفاصيل حول ميزات تحسين التكلفة. السعر الأساسي البالغ 0.13 دولارًا / 0.38 دولارًا لكل مليون رمز يُطبق افتراضيًا. بالنسبة للاستخدام العالي جدًا، يمكنك الاستفسار عن اتفاقيات المؤسسات المحتملة، لكن لا يتم تضمين أي شروط من هذا القبيل في هذه البيانات.
إذا كنت تستخدم Gemma 4 2B أو 9B، فستكون تكلفتك لكل رمز (token) أقل، وغالبًا ما تتراوح بين 0.02–0.10 دولار لكل مليون رمز. أما نموذج 31B فهو أكثر تكلفة لكنه يوفر قدرة استدلال أعلى كما تشير درجة GPQA Diamond. بالنسبة للمهام التي لا تتطلب استدلالًا على مستوى الخبراء، فقد لا تكون التكلفة الإضافية مبررة. وعلى العكس، في التطبيقات التي تكون فيها الدقة بالغة الأهمية، قد يقلل الاستثمار في نموذج 31B من الحاجة إلى التحقق اليدوي، مما قد يخفض التكاليف الإجمالية.
يمرر OrchaRouter سعر الموفر الدقيق دون أي زيادة. بالنسبة لـ Google's Gemma 4 31B،这意味着 أنك تدفع $0.13 لكل مليون رمز إدخال و $0.38 لكل مليون رمز إخراج مباشرة. لا توجد رسوم خدمة إضافية أو هامش منصة. يحقق OrchaRouter الأرباح من خلال وسائل أخرى (مثل الاشتراكات المؤسسية أو الاستخدام الزائد)، ولكن بالنسبة لهذا النموذج، فإن السعر الذي تراه هو ما تتقاضاه Google. تسمح لك هذه الشفافية بمقارنة التكاليف مباشرة مع المزودين الآخرين.
أنت تستخدم مكتبة عميل متوافقة مع OpenAI مع عنوان URL الأساسي https://api.orcarouter.ai/v1 ومعرّف النموذج "google/gemma-4-31b-it". على سبيل المثال، باستخدام OpenAI Python SDK، قم بتعيين `openai.api_base = "https://api.orcarouter.ai/v1"` و `openai.api_key = "your-orcarouter-api-key"`. ثم استدعِ `openai.ChatCompletion.create(model="google/gemma-4-31b-it", messages=[{"role":"user","content":"Hello"}])`. تدعم API نفس المعلمات التي تدعمها نقطة نهاية الدردشة في OpenAI، مثل temperature و max_tokens و top_p.
تدعم واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة بـ OrcaRouter المعاملات القياسية المتوافقة مع OpenAI: `model` و `messages` و `temperature` (0–2، الافتراضي 1) و `max_tokens` (عدد صحيح، يصل إلى حد النموذج) و `top_p` (0–1، الافتراضي 1) و `frequency_penalty` و `presence_penalty` وتتابعات `stop` و `stream` (قيمة منطقية). قد تكون المعلمة `n` (عدد الإكمالات) مدعومة أيضًا ولكن تنطبق حدود الاستخدام. لاحظ أن معاملات Gemma 4 المحددة مثل `repetition_penalty` قد تكون مدعومة عبر مفاتيح نصية إضافية؛ راجع وثائق OrcaRouter بخصوص معاملات المزوّد المخصصة.
نعم، عملية الترحيل واضحة إذا كنت تستخدم بالفعل واجهة برمجة تطبيقات متوافقة مع OpenAI. ما عليك سوى تغيير المعامل `model` إلى "google/gemma-4-31b-it" وتوجيه الطلب إلى عنوان URL الأساسي لـ OrcaRouter. لاحظ أن عملية الترميز وتنسيق المخرجات قد تختلفان قليلاً عن النماذج الأخرى. يجب عليك اختبار استجابات النموذج على عينة من مطالباتك لضمان الجودة. كما ينبغي أن تدرك أن هيكل التسعير يختلف عن نماذج OpenAI، وقد تحتاج إلى تعديل توقعاتك للتكاليف وفقًا لذلك.
يتطلب OrcaRouter مفتاح API يُرسل في ترويسة `Authorization` بالصيغة `Bearer <your-api-key>`. يمكنك الحصول على مفتاح عن طريق التسجيل في موقع OrcaRouter. يُستخدم المفتاح للمصادقة على طلباتك وتوجيهها إلى المزود المناسب. تأكد من الحفاظ على أمان مفتاحك. لا تدعم واجهة برمجة التطبيقات (API) طرق مصادقة أخرى. بالنسبة لطلبات التدفق، يُستخدم نفس المفتاح. لا توجد قيود إضافية على عناوين IP ما لم يُنص على ذلك في حسابك في OrcaRouter.
Gemma 4 9B هو نموذج أصغر وأقل تكلفة—عادةً ما يتراوح سعره بين 0.02 دولار و0.10 دولار لكل مليون رمز—وعلى الأرجح حصل على درجات معيارية أقل. المتغير 31B، الذي يحتوي على معاملات أكثر بمقدار 3.4 ضعفًا، يحقق 85.7% في GPQA Diamond؛ درجة 9B غير متوفرة ولكنها من المفترض أن تكون أقل. يقدم نموذج 31B استدلالًا أفضل ولكن بتكلفة أعلى وزمن استجابة أكبر على الأرجح. بالنسبة للمهام البسيطة، قد يكون 9B كافيًا؛ أما بالنسبة للأسئلة على مستوى الخبراء، فإن 31B هو الخيار الأفضل. يمكن الوصول إلى كلا النموذجين عبر واجهة OrcaRouter API نفسها.
لا يتم توفير معايير مقارنة مباشرة. ومع ذلك، فإن Llama 3.1 70B هو نموذج أكبر (70B معلمة) وغالبًا ما يكون أداؤه أعلى في المعايير العامة، ولكن أيضًا تكلفة أعلى لكل رمز. Gemma 4 31B أكثر كفاءة وقد يكون تنافسيًا في الاستدلال الخاص بمجال معين مثل GPQA. حجم 31B يجعله جذابًا للنشر على وحدات معالجة رسومية للمستهلكين. يجب على المستخدمين التقييم بناءً على مهامهم الخاصة. قد يقدم OrcaRouter كلا النموذجين للمقارنة المباشرة.
Gemma 4 31B هو نموذج مفتوح الوزن بموجب ترخيص Gemma من Google، مما يسمح بالاستخدام المجاني لمعظم التطبيقات. ومع ذلك، عند الوصول إليه عبر OrcaRouter، فإنك تخضع لشروط خدمة OrcaRouter وتدفع لكل رمز مميز. يمكنك أيضًا تشغيل النموذج بنفسك على أجهزتك الخاصة إذا كانت لديك الموارد اللازمة. يوفر OrcaRouter بديلاً مستضافًا يتجنب العبء الزائد للبنية التحتية. يعتمد الاختيار بين الاستضافة الذاتية واستخدام OrcaRouter على ميزانيتك ومتطلبات زمن الوصول وتفضيلات التشغيل.
توفر OrcaRouter نقطة نهاية API موحدة لعدة موفّرين، بما في ذلك Google. إذا كنت تستخدم Vertex AI أو AI Platform الخاصين بـ Google، فقد تحصل على أسعار مختلفة، وربما أقل للحجم الكبير. الهامش الصفري لـ OrcaRouter يُعد تنافسيًا للاستخدام المعتدل. الميزة الرئيسية لـ OrcaRouter هي واجهة API الواحدة المتوافقة مع OpenAI للعديد من النماذج، مما يبسط التكامل. بالنسبة للمستخدمين الموجودين بالفعل على Google Cloud، قد يوفر الوصول المباشر تكاملًا أفضل مع الخدمات الأخرى. لا تخزّن OrcaRouter بياناتك أبعد من تسجيل API القياسي؛ يُرجى مراجعة سياسة الخصوصية الخاصة بهم للتفاصيل.
متوافق مع OpenAI — أبقِ على SDK الحالي
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="google/gemma-4-31b-it",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)| الإدخال / 1M توكن | $0.130 |
| الإخراج / 1M توكن | $0.380 |
| قراءة الذاكرة المؤقتة / 1M | $0.020 |
| العملة | USD |
تقدير بناءً على السعر المُعلن
تقدير فقط — يعتمد العدد الفعلي للرموز على مُجزّئ الرموز الخاص بالمزوّد.
GET /api/public/models/google/gemma-4-31b-itفتح @misc{orcarouter_gemma_4_31b_it,
title = {Gemma 4 31B API},
author = {Google},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/google/gemma-4-31b-it}
}Google. (2026). Gemma 4 31B API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/google/gemma-4-31b-it