Gemma 4 31B vs Sonar Deep Research comparé — prix par jeton, fenêtre de contexte, multimodalité, ouverture et lequel choisir. Le modèle open-source peut-il remplacer le modèle payant ? Détails complets pour 2026.
Sonar Deep Research — profil complet ›
Prix & spécifications actualisés à partir de données en direct · olud.ai
Prix des modèles ouverts = fournisseur le moins cher via OpenRouter; les tarifs des fabricants officiels peuvent être plus élevés.
| Spécification | Gemma 4 31B | Sonar Deep Research | Gagnant |
|---|---|---|---|
| Fabricant | Perplexity | – | |
| Type | Open-weight | Propriétaire | |
| Fenêtre de contexte | 262K tokens | 128K jetons | |
| Prix d'entrée | $0.1/M · auto-hébergement gratuit | $2/M | |
| Prix de sortie | $0.34/M · auto-hébergement gratuit | $8/M | |
| Vision / multimodal | Oui | Non | |
| Appel d'outil / fonction | Oui | Non | |
| Auto-hébergeable | Oui | Non (API uniquement) | |
| Licence | Licence Gemma | Propriétaire |
Gemma 4 31B est ~24× moins cher que Sonar Deep Research sur les jetons de sortie ($0.34 contre $8 par M de jetons).
| Capacité | Gemma 4 31B | Sonar Deep Research |
|---|---|---|
| Open weights (téléchargeables) | ✓ | ✗ |
| Auto-hébergeable | ✓ | ✗ |
| Fonctionne entièrement hors ligne | ✓ | ✗ |
| Vision / multimodal | ✓ | ✗ |
| Appel d'outil / fonction | ✓ | ✗ |
| Fenêtre de contexte de 1M+ | ✗ | ✗ |
Scores de benchmark indépendants mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est (sauf pour la latence).
Données de benchmark par Artificial Analysis.
| Critère | Gemma 4 31B | Sonar Deep Research |
|---|---|---|
| Efficacité des coûts | 5.0 | 3.5 |
| Fenêtre de contexte | 4.0 | 3.5 |
| Ouverture | 5.0 | 1.5 |
| Auto-hébergement | 5.0 | 1.0 |
| Multimodalité | 5.0 | 2.0 |
Les scores proviennent de données en direct — prix de sortie (coût), longueur de contexte, poids ouverts vs fermés (ouverture & auto-hébergement) et support de vision/outils (multimodalité). La qualité brute de la tâche n'est pas notée ici ; elle dépend de votre référence — voir le verdict.
Gemma 4 31B Instruct est le modèle multimodal dense de 30,7 milliards de Google DeepMind, prenant en charge l'entrée de texte et d'image avec une sortie textuelle. Il dispose d'une fenêtre de contexte de 256K tokens, d'un mode de réflexion/raisonnement configurable, d'une fonction native...
Sonar Deep Research est un modèle axé sur la recherche conçu pour la récupération, la synthèse et le raisonnement multi-étapes sur des sujets complexes. Il recherche, lit et évalue de manière autonome des sources, affinant son approche au fur et à mesure qu'il collecte...
Ces variantes sont suivies mais pas comparées ici — une page par famille maintient la comparaison lisible.
Gemma 4 31B est open-weight et compétitive sur de nombreuses tâches, mais Sonar Deep Research peut encore être en tête sur les travaux de raisonnement les plus difficiles et les travaux agentiques. L'écart continue de se réduire — évaluez les deux sur votre cas d'utilisation réel avant de décider.
Oui. Gemma 4 31B a des open weights, donc vous pouvez l'auto-héberger sur vos propres GPU ou l'exécuter via une API à faible coût. Sonar Deep Research est uniquement API et ne peut pas être auto-hébergé.
Gemma 4 31B coûte $0.34/M en sortie contre $8/M pour Sonar Deep Research — environ 24x moins cher via API, et gratuit si vous l'auto-hébergez.
Choisissez Gemma 4 31B si vous souhaitez l'auto-héberger, garder vos données privées et éviter les frais par jeton — c'est open-weight et fonctionne sur votre propre matériel. Choisissez Sonar Deep Research si vous souhaitez une capacité de pointe via une API gérée sans infrastructure à exécuter.
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