Google DeepMind · 2026-04-02在线体验
Facebook AI研究实验室 · 2026-08-10
暂无双方都参与的评测基准
下方仍可查看各自的成绩、价格与规格明细。
| Gemma 4 31B | Muse Glimmer-30B | |
|---|---|---|
| 发布时间 | 2026-04-02 | 2026-08-10 |
| 上下文长度 | 256K | 128K+ |
| 最大输出 | 32,768 tokens | — |
| 总参数量 | 30.7B | 29.6B |
按评测基准逐项对比；切换思考模式或工具设置后，下方图表与表格同步更新。
“最佳可用”按每项评测分别选择按指标方向选出的最佳非并行结果，因此这条系列可能由多个推理档拼接而成，并不代表一个可直接复现的单一运行配置。切换模式筛选可查看可复现的同档结果。
数据优先来自官方发布（GitHub、Hugging Face、论文），其次为评测基准官方结果，最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法
每条轴是该评测领域内百分制成绩的算术平均，反映的是这些评测的平均得分，不是模型能力评级。
相对优势: 暂无明显优势 / 相对落后: 客服与业务流程 -11.6
相对优势: 客服与业务流程 +11.6 / 相对落后: 暂无明显落后
计算口径：同一模型在同一 benchmark 下先平均当前模式范围内的所有分数（不取最高分），再按评测领域对这些分数求平均。只纳入至少两个模型有百分制成绩的评测；Codeforces、Arena 等 Elo/评分制评测已排除，因为把 1500 分的 Elo 与 85% 的准确率放在一起平均不具意义。缺项不按 0 分处理；各评测等权，未按难度加权，因此包含高难度评测的领域分数天然偏低。
7 项评测有两款及以上模型的成绩，按领域分组；每格为该模型在当前筛选下的最佳成绩。
| 评测基准 | Gemma 4 31B | Muse Glimmer-30B | 差距 |
|---|---|---|---|
HLE Accuracy | Gemma 4 31B26.50开启思考 ｜ 工具 | Muse Glimmer-30B22.00思考水平·高 | +4.5≠ 模式不同 |
GPQA Diamond Accuracy | Gemma 4 31B84.30开启思考 | Muse Glimmer-30B83.50思考水平·高 | +0.8≠ 模式不同 |
AIME 2026 Accuracy | Gemma 4 31B89.20开启思考 | Muse Glimmer-30B94.70思考水平·高 | +5.5≠ 模式不同 |
SciCode Score | Gemma 4 31B45.50开启思考 | Muse Glimmer-30B43.60思考水平·高 | +1.9≠ 模式不同 |
Creative Writing Elo、大模型评判两两对战 | Gemma 4 31B1368.50常规模式 | Muse Glimmer-30B1804.50常规模式 | +436 |
τ³-Banking Score | Gemma 4 31B14.80开启思考 ｜ 工具 | Muse Glimmer-30B23.50思考水平·高 ｜ 工具 | +8.7≠ 模式不同 |
MMMU-Pro Accuracy | Gemma 4 31B76.90思考水平·高 | Muse Glimmer-30B74.00思考水平·高 | +2.9≠ 模式不同 |
各模型 API 的官方标价，按输入 / 输出分列；单位为美元 / 百万 tokens。
暂无价格数据
所选模型暂未收录 API 价格信息。
架构、许可与 API 模态等规格对比；「未提供」表示数据库暂无该字段。
| 功能与规格 | Gemma 4 31BGoogle DeepMind | Muse Glimmer-30BFacebook AI研究实验室 |
|---|---|---|
| 核心规格 | ||
| 发布时间 | 2026-04-02 | 2026-08-10 |
| 上下文长度 | 256K | 128K+ |
| 总参数量 | 30.7B | 29.6B |
| 最大输出长度 | 32,768 tokens | 未提供 |
| 模型架构 | 稠密（Dense） | 稠密（Dense） |
| 支持的运行模式 | 关闭开启 | 低中高极高 |
| 可用性与许可 | ||
| 代码可用性 | 可获取 · Apache 2.0 | 可获取 · Apache 2.0 |
| 权重可用性 | 可获取 · Apache 2.0 | 可获取 · Apache 2.0 |
| 使用与商业许可 | 免费商用授权 | 免费商用授权 |
| 本地部署 | ||
| 权重体积 | 未提供 | 约 55.5 GiB（BF16）；4-bit 量化版本低于 20 GB |
| 权重显存占用 | 未提供 | ≈ 55.5 GB（仅权重，未含 KV Cache） |
| 权重下载 | Hugging Face | Hugging Face |
| API 模态支持 | ||
| 文本 输入/输出 | 输入：支持输出：支持 | 输入：支持输出：支持 |
| 图片 输入/输出 | 输入：支持输出：不支持 | 输入：支持输出：不支持 |
| 资料来源 | ||
| 论文 / 报告 | Gemma 4 Model Card | Introducing Muse Glimmer: An Open Agentic Model That Runs on Your Device |
| DataLearner 博客 | Google Gemma 4 正式开源：Apache 2.0 协议、手机端可运行、原生支持多模态和 Agent 工作流 | 未提供 |
| 模型权重 | 开放 | 开放 |
|---|
