Model garden Router · auf Anfrage Dedicated · verfügbar

gemma 4 31B it qat w4a16 ct

Läuft als eigenes dediziertes GPU-Deployment, direkt über den Wizard startbar. Daten bleiben in Europa.

[!Note] This model card is for the new versions of the Gemma 4 family optimized with Quantization-Aware Training (QAT), which allows preserving similar quality to bfloat16 while dramatically reducing the memory requirements to load the model. Four versions of the QAT checkpoints...

google/gemma-4-31B-it-qat-w4a16-ct Auf Anfrage
text+image->text · google · sovereign EU
Runs on EU infrastructure operated by European companies; US marketplace capacity is never part of this chain. Full chain
34B
Parameter
262K
Kontextfenster
160GB
Minimaler VRAM
POST /api/v1/chat/completions Auf Anfrage

Spezifikationen

Parameter 34B
Kontextfenster 262,144 tokens
Minimaler VRAM 160 GB
Architektur Gemma4ForConditionalGeneration (vLLM)
Lizenz apache-2.0
Modalität text+image->text
Veröffentlicht June 2026
Anbieter google ↗

Preise

Gemeinsamer Router · pro Token
Auf Anfrage
Nicht über den gemeinsamen Router verfügbar. Preis auf Anfrage als dediziertes GPU-Deployment.
Dediziertes GPU · pro Stunde
ab €5,07 pro Stunde
Eigene vLLM-Instanz in europäischer Cloud (160 GB VRAM), stundenweise abgerechnet.

Gemeinsamer EU-Router, Pay-per-Token, Scale-to-Zero. Dedizierte GPU-Deployments werden stundenweise abgerechnet, siehe Preise.

Bench-Index

Bench ist unser Qualitätsindex für jedes Modell, 0 bis 100. Er stützt sich auf öffentliche Messungen (Epoch AI mit rund 40 Benchmarks, LiveBench, LMArena und weitere) und wird jeden Morgen aktualisiert. Wo niemand misst, steht eine Schätzung mit Bandbreite.

~57,4 / 100 · Schätzung

Noch kein öffentlicher Benchmark: geschätzt aus Größe und Veröffentlichungsdatum.

Bandbreite 46,0 bis 68,8

Quellen: Epoch AI ↗ · LiveBench ↗ · LMArena ↗ · Täglich aktualisiert, zuletzt am 05-10-2026

Direkt aufrufen

Drop-in-Ersatz für OpenAI: Ändern Sie nur die Base-URL und den API-Key. Auch das Anthropic-Format (/v1/messages) wird unterstützt.

curl https://hostyourai.com/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer hyai-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "google/gemma-4-31B-it-qat-w4a16-ct",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Häufig gestellte Fragen

Kann ich gemma 4 31B it qat w4a16 ct in der EU betreiben?

Ja. HostYourAI betreibt gemma 4 31B it qat w4a16 ct auf GPUs in europäischen Rechenzentren über vLLM. Prompts und Outputs verlassen die EU nicht und es ist kein US-Cloud-Anbieter in der Kette.

Ist das Hosting von gemma 4 31B it qat w4a16 ct DSGVO-konform?

Ja. Die gesamte Verarbeitung findet innerhalb der EU statt, ein Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV) ist verfügbar und die Liste der Subprozessoren ist öffentlich. Open-Source-Gewichte bedeuten außerdem: kein Training mit Ihren Daten.

Was kostet gemma 4 31B it qat w4a16 ct?

gemma 4 31B it qat w4a16 ct braucht mehrere GPUs gleichzeitig und läuft deshalb als dediziertes Deployment, das nach GPU-Stunden abgerechnet wird, nicht pro Token. Nennen Sie uns Ihr Volumen, dann rechnen wir es für Sie durch.

Ist die API OpenAI-kompatibel?

Ja. Sie verwenden die Standard-OpenAI-SDKs mit einer angepassten Base-URL (https://hostyourai.com/api/v1). Auch die Anthropic Messages API wird als Drop-in unterstützt.

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[!Note] This model card is for the new versions of the Gemma 4 family optimized with Quantization-Aware Training (QAT), which allows preserving similar quality to bfloat16 while dramatically reducing the memory requirements to load the model. Four versions of the QAT checkpoints are available: Unquantized QAT checkpoints (Q40): Half-precision weights extracted from the QAT pipeline, ideal for custom downstream compilation and research. Available for Gemma 4 E2B, E4B, 12B, 26B A4B, and 31B, and their drafter models. GGUF (Q40): Ready-to-deploy formats for broad ecosystem compatibility. Availabl

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[!Note] This model card is for the new versions of the Gemma 4 family optimized with Quantization-Aware Training (QAT), which allows preserving similar quality to bfloat16 while dramatically reducing the memory requirements to load the model. Four versions of the QAT checkpoints are available: Unquantized QAT checkpoints (Q40): Half-precision weights extracted from the QAT pipeline, ideal for custom downstream compilation and research. Available for Gemma 4 E2B, E4B, 12B, 26B A4B, and 31B, and their drafter models. GGUF (Q40): Ready-to-deploy formats for broad ecosystem compatibility. Availabl

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Gemma is a family of open models built by Google DeepMind. Gemma 4 models are multimodal, handling text and image input (with audio supported on E2B, E4B, and 12B) and generating text output. This release includes open-weights models in both pre-trained and instruction-tuned variants. Gemma 4 features a context window of up to 256K tokens and maintains multilingual support in over 140 languages.

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