Gemma 4 31B IT — Google DeepMindning ochiq Gemma 4 oilasidagi ko‘rsatmalarga moslangan zich nashri. Google 31B modelini sifat va muayyan vazifaga moslashishga yo‘naltiradi, alohida 26B A4B nashri esa xulosa chiqarish samaradorligi uchun ekspertlar aralashmasidan foydalanadi. Ushbu karta oldindan o‘qitilgan vaznlar yoki kvantlangan hosila haqida emas, aynan ko‘rsatmalarga moslangan 31B nashri haqida.
Rasmiy zich arxitektura jadvalida 30.7 milliard parametr, 60 qatlam, 1,024 tokenli sirpanuvchi oyna va 256K tokenli kontekst ko‘rsatilgan. Oila mahalliy sirpanuvchi oyna e’tiborini global e’tibor bilan birlashtirib, global qatlam bilan yakunlaydi; bu model uchun alohida vizual kodlovchidan foydalanadi. Natijaviy tuzilma matn va tasvirni kirish sifatida qabul qilib, matn chiqarishga mo‘ljallangan. Bular model arxitekturasiga oid faktlar; ular ilovaning javob vaqtini belgilamaydi va boshqa Gemma 4 o‘lchamlaridagi audio imkoniyatlarini anglatmaydi.
Uning 256K tokenli konteksti katta hajmdagi matnni vizual dalillar bilan birlashtiradigan vazifalarni qo‘llab-quvvatlaydi. Bitta promptda tasvirlar va matnni navbatlashtirish mumkin; eng yaxshi natija uchun ishlab chiqaruvchi tasvirni unga tegishli matndan oldin joylashtirishni tavsiya etadi. Vizual vazifalarga obyektlarni aniqlash, hujjat sahifalarini talqin qilish, ekran va interfeysni tushunish, diagrammalar, ko‘p tilli OCR, qo‘lyozma va tasvirdagi joyni ko‘rsatish kiradi. Natija matn shaklida bo‘ladi: ajratib olingan mazmun, tushuntirish, kod yoki taklif etilgan vosita amali.
Sozlanadigan fikrlash modelga javob berishdan oldin mulohaza yuritish yoki to‘g‘ridan-to‘g‘ri javob berish imkonini beradi. Gemma 4 user va assistant rollari bilan birga ichki system rolini ham qo‘shadi. Google prompt formati tizim promptidagi <|think|> boshqaruv tokeni orqali fikrlashni yoqadi va fikrlash kanalini yakuniy javobdan ajratadi; hujjatlashtirilgan protsessor bu shablon bilan ishlay oladi. Ko‘p navbatli suhbatda oldingi yakuniy javoblarni tarixda saqlang, avvalgi mulohazalarni esa vosita chaqirilgan navbatlardan tashqari olib tashlang: ishlab chiqaruvchi bunday navbatlarda ularni saqlash kerakligini aytadi.
Ichki Function Calling vositalardan tuzilmali foydalanishni qo‘llab-quvvatlaydi; Google taqdimot tavsifida tuzilmali JSON natija ham hujjatlashtirilgan. Vazifani, mavjud funksiyani va kutilayotgan natijani belgilang; ilova so‘ralgan amalni bajaradi va keyingi qadam uchun uning natijasini qaytaradi. Dasturlash vazifasida kod yaratish, tugallash yoki tuzatishni so‘rash mumkin, vizual yordamchi esa qaytarilgan matn orqali diagramma yoki ekranni tushuntirishi mumkin. Funksiyani chaqirish ko‘rsatmasi ulangan tizimda amal haqiqatan bajarilganini anglatmaydi.
Tasvirning o‘zgaruvchan aniqligi vizual tokenlar budjeti orqali boshqariladi. Hujjatlashtirilgan variantlar: 70, 140, 280, 560 va 1,120 token. Kichikroq budjet tasniflash yoki tasvirga izoh yozishga mos; kattaroq budjet OCR, hujjatni tahlil qilish va mayda matn uchun ko‘proq tafsilotni saqlaydi, ammo qo‘shimcha hisoblashni talab qiladi. Tasvirni tayyorlashdan oldin umumiy manzara kerakmi yoki aniq yozuvlarmi, shuni belgilang. Yorliqning aniq qirqilgan tasviri matn ajratish uchun butun sahifadagi barcha tafsilotni tekshirish haqidagi umumiy so‘rovdan foydaliroq bo‘lishi mumkin.
Google ushbu oila uchun temperature 1.0, top-p 0.95 va top-k 64 qiymatlarini tavsiya qiladi. Model kartasi 140 dan ortiq tilda o‘qitilganlikni tayyor holatda 35 dan ortiq tilni qo‘llab-quvvatlashdan farqlaydi. Topshiriqda javob tilini ko‘rsating hamda domen nomlari, maydon nomlari yoki formulalarni saqlashni aniq talab qiling. 256K qiymati kontekst xususiyatidir; keltirilgan model kartasi ushbu nashr uchun alohida universal maksimal natija hajmini belgilamaydi.
Hujjat va kod bilan ishlash topshirig‘ida tegishli sahifa tasvirini, yozma talabni va manba kod parchasini bering: «Yorliqlarni o‘qing, bu ekran spetsifikatsiyadan qanday farq qilishini tushuntiring va berilgan kod uchun aniq tuzatish taklif qiling». Diagramma uchun javobda ko‘rinib turgan qiymatlar bilan taxmin qilingan tendensiyani ajratishni so‘rang. Gemma model kartasi noaniq til, juda murakkab vazifalar hamda noto‘g‘ri yoki eskirgan faktlarga oid cheklovlarni qayd etadi; shuning uchun zarur faktlarni o‘qitishdagi bilimdan kutish o‘rniga natija foydalanishi kerak bo‘lgan ishonchli ma’lumotlarni ilova qiling.
Ailoot orqali /v1/chat/completions da aynan shu model ID sini tanlang va vazifani messages da yuboring. Har bir xabarda role va uning content mazmuni bo‘ladi; tegishli ko‘rsatma bilan manba materialini birga saqlang. To‘liq JSON javobni yoki stream yoqilganida barcha SSE qismlarini yig‘ing va yozma natija bilan usage ma’lumotini saqlang.
", "aboutText": "Gemma 4 31B IT — Google DeepMindning ochiq Gemma 4 oilasidagi ko‘rsatmalarga moslangan zich nashri. Google 31B modelini sifat va muayyan vazifaga moslashishga yo‘naltiradi, alohida 26B A4B nashri esa xulosa chiqarish samaradorligi uchun ekspertlar aralashmasidan foydalanadi. Ushbu karta oldindan o‘qitilgan vaznlar yoki kvantlangan hosila haqida emas, aynan ko‘rsatmalarga moslangan 31B nashri haqida.\n\nRasmiy zich arxitektura jadvalida 30.7 milliard parametr, 60 qatlam, 1,024 tokenli sirpanuvchi oyna va 256K tokenli kontekst ko‘rsatilgan. Oila mahalliy sirpanuvchi oyna e’tiborini global e’tibor bilan birlashtirib, global qatlam bilan yakunlaydi; bu model uchun alohida vizual kodlovchidan foydalanadi. Natijaviy tuzilma matn va tasvirni kirish sifatida qabul qilib, matn chiqarishga mo‘ljallangan. Bular model arxitekturasiga oid faktlar; ular ilovaning javob vaqtini belgilamaydi va boshqa Gemma 4 o‘lchamlaridagi audio imkoniyatlarini anglatmaydi.\n\nUning 256K tokenli konteksti katta hajmdagi matnni vizual dalillar bilan birlashtiradigan vazifalarni qo‘llab-quvvatlaydi. Bitta promptda tasvirlar va matnni navbatlashtirish mumkin; eng yaxshi natija uchun ishlab chiqaruvchi tasvirni unga tegishli matndan oldin joylashtirishni tavsiya etadi. Vizual vazifalarga obyektlarni aniqlash, hujjat sahifalarini talqin qilish, ekran va interfeysni tushunish, diagrammalar, ko‘p tilli OCR, qo‘lyozma va tasvirdagi joyni ko‘rsatish kiradi. Natija matn shaklida bo‘ladi: ajratib olingan mazmun, tushuntirish, kod yoki taklif etilgan vosita amali.\n\nSozlanadigan fikrlash modelga javob berishdan oldin mulohaza yuritish yoki to‘g‘ridan-to‘g‘ri javob berish imkonini beradi. Gemma 4 user va assistant rollari bilan birga ichki system rolini ham qo‘shadi. Google prompt formati tizim promptidagi <|think|> boshqaruv tokeni orqali fikrlashni yoqadi va fikrlash kanalini yakuniy javobdan ajratadi; hujjatlashtirilgan protsessor bu shablon bilan ishlay oladi. Ko‘p navbatli suhbatda oldingi yakuniy javoblarni tarixda saqlang, avvalgi mulohazalarni esa vosita chaqirilgan navbatlardan tashqari olib tashlang: ishlab chiqaruvchi bunday navbatlarda ularni saqlash kerakligini aytadi.\n\nIchki Function Calling vositalardan tuzilmali foydalanishni qo‘llab-quvvatlaydi; Google taqdimot tavsifida tuzilmali JSON natija ham hujjatlashtirilgan. Vazifani, mavjud funksiyani va kutilayotgan natijani belgilang; ilova so‘ralgan amalni bajaradi va keyingi qadam uchun uning natijasini qaytaradi. Dasturlash vazifasida kod yaratish, tugallash yoki tuzatishni so‘rash mumkin, vizual yordamchi esa qaytarilgan matn orqali diagramma yoki ekranni tushuntirishi mumkin. Funksiyani chaqirish ko‘rsatmasi ulangan tizimda amal haqiqatan bajarilganini anglatmaydi.\n\nTasvirning o‘zgaruvchan aniqligi vizual tokenlar budjeti orqali boshqariladi. Hujjatlashtirilgan variantlar: 70, 140, 280, 560 va 1,120 token. Kichikroq budjet tasniflash yoki tasvirga izoh yozishga mos; kattaroq budjet OCR, hujjatni tahlil qilish va mayda matn uchun ko‘proq tafsilotni saqlaydi, ammo qo‘shimcha hisoblashni talab qiladi. Tasvirni tayyorlashdan oldin umumiy manzara kerakmi yoki aniq yozuvlarmi, shuni belgilang. Yorliqning aniq qirqilgan tasviri matn ajratish uchun butun sahifadagi barcha tafsilotni tekshirish haqidagi umumiy so‘rovdan foydaliroq bo‘lishi mumkin.\n\nGoogle ushbu oila uchun temperature 1.0, top-p 0.95 va top-k 64 qiymatlarini tavsiya qiladi. Model kartasi 140 dan ortiq tilda o‘qitilganlikni tayyor holatda 35 dan ortiq tilni qo‘llab-quvvatlashdan farqlaydi. Topshiriqda javob tilini ko‘rsating hamda domen nomlari, maydon nomlari yoki formulalarni saqlashni aniq talab qiling. 256K qiymati kontekst xususiyatidir; keltirilgan model kartasi ushbu nashr uchun alohida universal maksimal natija hajmini belgilamaydi.\n\nHujjat va kod bilan ishlash topshirig‘ida tegishli sahifa tasvirini, yozma talabni va manba kod parchasini bering: «Yorliqlarni o‘qing, bu ekran spetsifikatsiyadan qanday farq qilishini tushuntiring va berilgan kod uchun aniq tuzatish taklif qiling». Diagramma uchun javobda ko‘rinib turgan qiymatlar bilan taxmin qilingan tendensiyani ajratishni so‘rang. Gemma model kartasi noaniq til, juda murakkab vazifalar hamda noto‘g‘ri yoki eskirgan faktlarga oid cheklovlarni qayd etadi; shuning uchun zarur faktlarni o‘qitishdagi bilimdan kutish o‘rniga natija foydalanishi kerak bo‘lgan ishonchli ma’lumotlarni ilova qiling.\n\nAiloot orqali /v1/chat/completions da aynan shu model ID sini tanlang va vazifani messages da yuboring. Har bir xabarda role va uning content mazmuni bo‘ladi; tegishli ko‘rsatma bilan manba materialini birga saqlang. To‘liq JSON javobni yoki stream yoqilganida barcha SSE qismlarini yig‘ing va yozma natija bilan usage ma’lumotini saqlang.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "1ab9df9fdd618e9aecfec95ebed4ecb9fcc4c1974879a892382dd7f66c616025", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "uz", "methods": [ { "html": "google/gemma-4-31b-it:freeGemma 4 31B IT — Googlening matn va vizual mulohaza uchun ko‘rsatmalarga moslangan zich modeli. Uning 256K konteksti, sozlanadigan fikrlashi, tasvirni tushunishi va ichki funksiya chaqirishi kod, hujjat va agent vazifalarini matnli natija bilan bajarishga yordam beradi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Gemma 4 31B IT — Google DeepMindning ochiq Gemma 4 oilasidagi ko‘rsatmalarga moslangan zich nashri. Google 31B modelini sifat va muayyan vazifaga moslashishga yo‘naltiradi, alohida 26B A4B nashri esa xulosa chiqarish samaradorligi uchun ekspertlar aralashmasidan foydalanadi. Ushbu karta oldindan o‘qitilgan vaznlar yoki kvantlangan hosila haqida emas, aynan ko‘rsatmalarga moslangan 31B nashri haqida.
Rasmiy zich arxitektura jadvalida 30.7 milliard parametr, 60 qatlam, 1,024 tokenli sirpanuvchi oyna va 256K tokenli kontekst ko‘rsatilgan. Oila mahalliy sirpanuvchi oyna e’tiborini global e’tibor bilan birlashtirib, global qatlam bilan yakunlaydi; bu model uchun alohida vizual kodlovchidan foydalanadi. Natijaviy tuzilma matn va tasvirni kirish sifatida qabul qilib, matn chiqarishga mo‘ljallangan. Bular model arxitekturasiga oid faktlar; ular ilovaning javob vaqtini belgilamaydi va boshqa Gemma 4 o‘lchamlaridagi audio imkoniyatlarini anglatmaydi.
Uning 256K tokenli konteksti katta hajmdagi matnni vizual dalillar bilan birlashtiradigan vazifalarni qo‘llab-quvvatlaydi. Bitta promptda tasvirlar va matnni navbatlashtirish mumkin; eng yaxshi natija uchun ishlab chiqaruvchi tasvirni unga tegishli matndan oldin joylashtirishni tavsiya etadi. Vizual vazifalarga obyektlarni aniqlash, hujjat sahifalarini talqin qilish, ekran va interfeysni tushunish, diagrammalar, ko‘p tilli OCR, qo‘lyozma va tasvirdagi joyni ko‘rsatish kiradi. Natija matn shaklida bo‘ladi: ajratib olingan mazmun, tushuntirish, kod yoki taklif etilgan vosita amali.
Sozlanadigan fikrlash modelga javob berishdan oldin mulohaza yuritish yoki to‘g‘ridan-to‘g‘ri javob berish imkonini beradi. Gemma 4 user va assistant rollari bilan birga ichki system rolini ham qo‘shadi. Google prompt formati tizim promptidagi <|think|> boshqaruv tokeni orqali fikrlashni yoqadi va fikrlash kanalini yakuniy javobdan ajratadi; hujjatlashtirilgan protsessor bu shablon bilan ishlay oladi. Ko‘p navbatli suhbatda oldingi yakuniy javoblarni tarixda saqlang, avvalgi mulohazalarni esa vosita chaqirilgan navbatlardan tashqari olib tashlang: ishlab chiqaruvchi bunday navbatlarda ularni saqlash kerakligini aytadi.
Ichki Function Calling vositalardan tuzilmali foydalanishni qo‘llab-quvvatlaydi; Google taqdimot tavsifida tuzilmali JSON natija ham hujjatlashtirilgan. Vazifani, mavjud funksiyani va kutilayotgan natijani belgilang; ilova so‘ralgan amalni bajaradi va keyingi qadam uchun uning natijasini qaytaradi. Dasturlash vazifasida kod yaratish, tugallash yoki tuzatishni so‘rash mumkin, vizual yordamchi esa qaytarilgan matn orqali diagramma yoki ekranni tushuntirishi mumkin. Funksiyani chaqirish ko‘rsatmasi ulangan tizimda amal haqiqatan bajarilganini anglatmaydi.
Tasvirning o‘zgaruvchan aniqligi vizual tokenlar budjeti orqali boshqariladi. Hujjatlashtirilgan variantlar: 70, 140, 280, 560 va 1,120 token. Kichikroq budjet tasniflash yoki tasvirga izoh yozishga mos; kattaroq budjet OCR, hujjatni tahlil qilish va mayda matn uchun ko‘proq tafsilotni saqlaydi, ammo qo‘shimcha hisoblashni talab qiladi. Tasvirni tayyorlashdan oldin umumiy manzara kerakmi yoki aniq yozuvlarmi, shuni belgilang. Yorliqning aniq qirqilgan tasviri matn ajratish uchun butun sahifadagi barcha tafsilotni tekshirish haqidagi umumiy so‘rovdan foydaliroq bo‘lishi mumkin.
Google ushbu oila uchun temperature 1.0, top-p 0.95 va top-k 64 qiymatlarini tavsiya qiladi. Model kartasi 140 dan ortiq tilda o‘qitilganlikni tayyor holatda 35 dan ortiq tilni qo‘llab-quvvatlashdan farqlaydi. Topshiriqda javob tilini ko‘rsating hamda domen nomlari, maydon nomlari yoki formulalarni saqlashni aniq talab qiling. 256K qiymati kontekst xususiyatidir; keltirilgan model kartasi ushbu nashr uchun alohida universal maksimal natija hajmini belgilamaydi.
Hujjat va kod bilan ishlash topshirig‘ida tegishli sahifa tasvirini, yozma talabni va manba kod parchasini bering: «Yorliqlarni o‘qing, bu ekran spetsifikatsiyadan qanday farq qilishini tushuntiring va berilgan kod uchun aniq tuzatish taklif qiling». Diagramma uchun javobda ko‘rinib turgan qiymatlar bilan taxmin qilingan tendensiyani ajratishni so‘rang. Gemma model kartasi noaniq til, juda murakkab vazifalar hamda noto‘g‘ri yoki eskirgan faktlarga oid cheklovlarni qayd etadi; shuning uchun zarur faktlarni o‘qitishdagi bilimdan kutish o‘rniga natija foydalanishi kerak bo‘lgan ishonchli ma’lumotlarni ilova qiling.
Ailoot orqali /v1/chat/completions da aynan shu model ID sini tanlang va vazifani messages da yuboring. Har bir xabarda role va uning content mazmuni bo‘ladi; tegishli ko‘rsatma bilan manba materialini birga saqlang. To‘liq JSON javobni yoki stream yoqilganida barcha SSE qismlarini yig‘ing va yozma natija bilan usage ma’lumotini saqlang.
POST /v1/chat/completionstext, imagetext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar google/gemma-4-31b-it:free Shartlar: Ailoot soʻrovlarini yoʻnaltirish uchun aynan shu selektordan foydalaning. | Standart— |
Maydonmessages | Turarray | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: | Standartfalse |
text_input · Majburiy: messages
image_with_text · Majburiy: messages with actual image content blocks
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages |
Parametroptional | Parametr talablaristream |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext, image |
Parametrconditions | Parametr talablariAiloot soʻrovlarini yoʻnaltirish uchun aynan shu selektordan foydalaning., Aynan tanlangan model tasvirni tushunishni qoʻllab-quvvatlasa, ushbu protokol orqali tasvir kontenti uzatiladi. Protokolning soʻrovni qabul qilishi har bir modelda tasvir bilan ishlash imkoniyati borligini tasdiqlamaydi. |
Usul taxalluslari: /chat/completions
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
| Sozlama | Tariflar jadvali | To‘lov |
|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemma-4-31b-it:free", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain how a rainbow forms."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\nJSON or SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Har bir kontent blokini, vosita chaqiruvining ID sini, qaytarilgan boʻlsa fikrlash imzosini, barcha SSE oʻzgarishlarini va foydalanish maʼlumotlarini toʻliq saqlang. Dastlabki matn parchasi butun natija emas.
Asl X-Client-Request-ID ni, javob va sarlavhalarni saqlang. Natijaning nomaʼlum boʻlishi yoki result_pending_check ikkinchi marta yaratishga ruxsat bermaydi.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonchoices[] | Turobject |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydon, model selektori, tur yoki kirish maʼlumotining ifodalanishi notoʻgʻri. | Keyingi qadamAlohida soʻrov tayyorlashdan oldin javobda qaytarilgan tekshiruv tafsilotlarini koʻrib chiqing. |
Javob | ShartAsl soʻrov yoki natija nomaʼlum yoki tekshirishni talab qiladi. | Keyingi qadamAsl identifikatorlar va sarlavhalarni saqlang; faqat qoʻllab-quvvatlanadigan holat/kutubxona yozuvlarini oʻqing. Yaratish soʻrovini qayta yubormang. |
Ailoot Ultra google/gemma-4-31b-it:free
/chat/completions