Gemma 4 31B vs Weaver (alpha) comparado — precio por token, ventana de contexto, multimodalidad, apertura y cuál elegir. ¿Puede el modelo de código abierto reemplazar al modelo pagado? Desglose completo de 2026.
Weaver (alpha) — perfil completo ›
Precios & especificaciones actualizados desde datos en vivo · olud.ai
Precios de modelos abiertos = proveedor más barato a través de OpenRouter; las tarifas del fabricante oficial pueden ser más altas.
| Especificación | Gemma 4 31B | Weaver (alpha) | Ganador |
|---|---|---|---|
| Creador | Mancer | – | |
| Tipo | Open-weight | Propietario | |
| Ventana de contexto | 262K tokens | 8K tokens | |
| Precio de entrada | $0.1/M · autoalojamiento gratuito | $0.5/M | |
| Precio de salida | $0.34/M · autoalojamiento gratuito | $0.75/M | |
| Visión / multimodal | Sí | No | |
| Llamada de herramienta / función | Sí | No | |
| Autoalojable | Sí | No (solo API) | |
| Licencia | Licencia de Gemma | Propietario |
Gemma 4 31B es ~2.2× más barato que Weaver (alpha) en tokens de salida ($0.34 vs $0.75 por M tokens).
| Capacidad | Gemma 4 31B | Weaver (alpha) |
|---|---|---|
| Open weights (descargables) | ✓ | ✗ |
| Autoalojable | ✓ | ✗ |
| Funciona completamente sin conexión | ✓ | ✗ |
| Visión / multimodal | ✓ | ✗ |
| Llamada de herramienta / función | ✓ | ✗ |
| Ventana de contexto de 1M+ | ✗ | ✗ |
Puntuaciones de referencia independientes medidas por Artificial Analysis. Más alto es mejor (excepto latencia).
Datos de referencia por Artificial Analysis.
| Criterio | Gemma 4 31B | Weaver (alpha) |
|---|---|---|
| Eficiencia de costos | 5.0 | 5.0 |
| Ventana de contexto | 4.0 | 2.0 |
| Apertura | 5.0 | 1.5 |
| Autoalojamiento | 5.0 | 1.0 |
| Multimodalidad | 5.0 | 2.0 |
Las puntuaciones provienen de datos en vivo — precio de salida (costo), longitud de contexto, pesos abiertos vs cerrados (apertura & autoalojamiento) y soporte de visión/herramienta (multimodalidad). La calidad de la tarea en bruto no se puntúa aquí; depende de tu referencia — consulta el veredicto.
Gemma 4 31B Instruct es el modelo multimodal denso de 30.7B de Google DeepMind que admite entrada de texto e imagen con salida de texto. Presenta una ventana de contexto de 256K tokens, modo de pensamiento/razonamiento configurable, función nativa...
Un intento de recrear la verbosidad al estilo Claude, pero no espere el mismo nivel de coherencia o memoria. Destinado a ser utilizado en situaciones de juego de roles/narrativas.
Estas variantes se rastrean pero no se comparan aquí — una página por familia mantiene la comparación legible.
Gemma 4 31B es open-weight y competitivo en muchas tareas, pero Weaver (alpha) puede seguir liderando en el trabajo de razonamiento más difícil y agente. La brecha sigue estrechándose — evalúe ambos en su caso de uso real antes de decidir.
Sí. Gemma 4 31B tiene open weights, por lo que puede autoalojarlo en sus propias GPUs o ejecutarlo a través de una API de bajo costo. Weaver (alpha) es solo API y no puede ser autoalojado.
Gemma 4 31B cuesta $0.34/M en salida frente a $0.75/M para Weaver (alpha) — aproximadamente 2 veces más barato a través de API, y gratis si lo autoalojan.
Elija Gemma 4 31B si desea autoalojarlo, mantener sus datos privados y evitar tarifas por token — es open-weight y se ejecuta en su propio hardware. Elija Weaver (alpha) si desea capacidad de vanguardia a través de una API gestionada sin infraestructura para ejecutar.
Explora la tabla de clasificación completa de modelos de código abierto, miles de herramientas y benchmarks en vivo — todo en un solo lugar.
Abre la clasificación →