Página automatizada. Redactada y traducida automáticamente por IA y verificada con las fuentes mediante software; sin editor humano. SI-IQ es un índice elaborado a partir de resultados públicos de benchmarks, no una prueba de CI. Cómo funciona

¿Qué tan inteligente es Gemma 4 31B IT?

104 SI-IQ · Intervalo del 90 % 98–110
Sin clasificar: datos insuficientes

Gemma 4 31B IT es un modelo de Google DeepMind, lanzado el 2 abr 2026. Su SI-IQ es 104 (intervalo del 90 % 98–110), estimado a partir de 4 resultados de benchmarks de 2 evaluadores independientes.

Este modelo tiene menos de 5 resultados de benchmarks independientes o menos de 2 evaluadores distintos, por lo que se muestra pero no se clasifica.

Datos

Desarrollador
Google DeepMind
Lanzamiento
2 abr 2026
Acceso
Pesos abiertos (licencia restringida)
Benchmarks utilizados
4 resultados de 2 evaluadores

Capacidad por áreas (SI-IQ, intervalo del 90 %)

6080100120140160Conocimiento100

Todos los resultados de benchmarks utilizados

Cada puntuación es un único valor tal como lo publicó la fuente: en el caso de Epoch AI, el mejor de sus ajustes de ejecución; en el de OpenRouter, el proveedor de alojamiento mediano (el alojamiento propio del desarrollador cuando realizó la prueba). El «SI-IQ implícito» es la capacidad a la que apunta este único resultado; el SI-IQ global es su media ponderada por precisión.

Benchmark Área Puntuación SI-IQ implícito Evaluado por Nombre según la fuente Obtenido Fuente
OTIS Mock AIME 2024–2025 Matemáticas 73,3 % 104 Epoch AI gemma-4-31b-it_minimal 18 oct 2026 Epoch AI Benchmarking Hub · archivo de datos
GPQA Diamond Conocimiento 75,8 % 102 Epoch AI gemma-4-31b-it_minimal 18 oct 2026 Epoch AI Benchmarking Hub · archivo de datos
GPQA Diamond (OpenRouter run) Conocimiento 81,6 % 113 OpenRouter google/gemma-4-31b-it-20260402
CoreWeave · median over providers (10 of 10 rows), lower median
18 oct 2026 OpenRouter benchmark datasets · archivo de datos
SimpleQA Verified Conocimiento 10,4 % 77 Epoch AI gemma-4-31b-it 18 oct 2026 Epoch AI Benchmarking Hub · archivo de datos
τ²-bench Airline (OpenRouter run) Agentes 75,7 % 130 OpenRouter google/gemma-4-31b-it-20260402
Cerebras, Chutes, CoreWeave, Crusoe, DeepInfra, Friendli, ModelRun, Morph, Novita, OpenInference, Parasail, Phala, SambaNova, SiliconFlow, Venice · median over providers (15 of 15 rows)
18 oct 2026 OpenRouter benchmark datasets · archivo de datos

Calculado con la versión 1.0.0 del método SI-IQ. Leer la metodología completa

Fuentes de datos: Epoch AI, ‘Capabilities & benchmarking’ (CC BY 4.0); Source: OpenRouter (openrouter.ai), licensed under CC BY 4.0: reuse and republish with attribution to OpenRouter..