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title: "Gemma 4 31B DSGVO-konform in der EU nutzen"
description: "Googles Gemma 4 31B auf inference.eu: offenes multimodales KI-Modell mit 256K Kontext, OpenAI-kompatible API, Verarbeitung in Rechenzentren in der EU."
canonical: "https://inference.eu/de/modelle/gemma-4-31b/"
language: "de"
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Vision · Google DeepMind

# Gemma 4 31B in der EU über eine OpenAI-kompatible API nutzen

Gemma 4 31B ist das größte dichte Modell der Gemma-4-Familie von Google DeepMind, veröffentlicht im April 2026 unter der Apache-2.0-Lizenz. Es versteht Text und Bilder und verarbeitet 256.000 Tokens Kontext. Auf inference.eu rufen Sie es im OpenAI- oder Anthropic-Format auf, verarbeitet in Rechenzentren in der EU und nie zum Training genutzt.

[Vertrieb kontaktieren](https://inference.eu/de/kontakt/)[Beispielanfrage](#example)

1.  0130.7B
2.  02Rechenzentren in der EU
3.  03Apache 2.0

## Was Gemma 4 31B ist

Gemma 4 ist die Familie offener Modelle von Google DeepMind, entwickelt auf Basis derselben Forschung wie Gemini 3. Das 31B-Modell ist das dichte Spitzenmodell: rund 30,7 Milliarden Parameter, ein Vision-Encoder mit etwa 550 Millionen Parametern und ein Kontextfenster von 256.000 Tokens. Text und Bilder lassen sich in einem Prompt beliebig kombinieren, die Ausgabe ist Text.

Die Architektur kombiniert lokale Sliding-Window-Attention mit globalen Attention-Schichten, damit der Speicherbedarf bei langen Eingaben beherrschbar bleibt. Google nennt Unterstützung für über 35 Sprachen, vortrainiert auf mehr als 140. Anders als frühere Gemma-Versionen steht Gemma 4 unter der Standardlizenz Apache 2.0.

## Stärken und Grenzen

Gemma 4 31B ist ein leistungsfähiges mittelgroßes Modell für logisches Denken, Programmierung, Agenten-Workflows und Bildverständnis. Es liest Diagramme, Screenshots, gescannte Seiten und Fotos zusammen mit Text und eignet sich daher für Dokumentenprozesse, in denen Layout und Fließtext zusammenkommen. Die dichte Bauweise liefert gleichmäßige, berechenbare Qualität.

Da jedes Token alle 31 Milliarden Parameter durchläuft, rechnet es pro Token mehr als Mixture-of-Experts-Modelle wie Gemma 4 26B A4B. Audio verarbeitet es nicht, das können in der Gemma-4-Familie nur E2B, E4B und 12B. Für sehr lange agentische Programmiersitzungen reichen größere Modelle wie GLM-5.3 oder Kimi K3 weiter.

## Gemma 4 31B über die API aufrufen

inference.eu verwendet das OpenAI-Anfrageformat. Die OpenAI-SDKs für Python und JavaScript, LangChain, LlamaIndex und das Vercel AI SDK funktionieren deshalb unverändert. Setzen Sie die Base-URL auf die inference.eu-API, verwenden Sie Ihren inference.eu-Schlüssel und tragen Sie als Modell `gemma-4-31b` ein.

Bilder senden Sie als `image_url`\-Inhalte in derselben Nachricht wie Ihren Text, das Modell verarbeitet beides gemischt. Tool Calls, JSON-Ausgabe und Streaming funktionieren wie gewohnt. Nutzen Ihre Werkzeuge das Anthropic-Messages-Format, steht Gemma 4 31B auch dort bereit. Sie wechseln dann über Base-URL, Schlüssel und Modellname.

## Datenhaltung in der EU

Gemma 4 wird von Google veröffentlicht, auf inference.eu läuft das Modell aber auf Infrastruktur in der Europäischen Union. Ihre Prompts, Bilder und die Antworten werden in Rechenzentren in der EU verarbeitet, nicht an Google übermittelt und nie zum Training eines Modells verwendet.

Jeder Kunde erhält einen Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO und unsere Liste der Unterauftragsverarbeiter. So können Sie genau belegen, wer die Daten wo verarbeitet. Abgerechnet wird in Euro. Da Gemma 4 unter Apache 2.0 steht, gibt es keine Nutzungsschwellen oder zusätzlichen Verbotslisten jenseits des Gesetzes, was die Freigabe für kommerzielle Produkte vereinfacht.

## Gemma 4 31B

Anbieter

Google DeepMind

Herkunft

Vereinigte Staaten

Typ

Vision

Parameter

30.7B

Kontextfenster

262.144 Tokens

Lizenz

[Apache 2.0](https://ai.google.dev/gemma/docs/gemma_4_license)

Veröffentlicht

April 2026

Modell-ID

gemma-4-31b

Verarbeitung

Rechenzentren in der EU

Training mit Ihren Daten

Nie

Quelle

[huggingface.co](https://huggingface.co/google/gemma-4-31B-it)

gemma-4-31b · Python

```
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.inference.eu/v1", api_key=os.environ["INFERENCE_EU_API_KEY"])

response = client.chat.completions.create(
    model="gemma-4-31b",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this contract in five bullet points."}],
)
print(response.choices[0].message.content)
```

## Wofür Teams es einsetzen

-   1

    ### Dokumente und Formulare verstehen

    Rechnungen, Lieferscheine und Formulare als Bild einlesen und die benötigten Felder als strukturiertes JSON zurückgeben.

-   2

    ### Support mit Bildern

    Nutzer laden einen Screenshot oder ein Foto ihres Problems hoch und erhalten eine Antwort, die das Bild berücksichtigt.

-   3

    ### Agenten-Workflows

    Mehrstufige Abläufe planen und Werkzeuge aufrufen, mit einem dichten, berechenbaren Modell, das sich leichter testen lässt als ein großes.

## Gemma 4 31B: häufige Fragen

Die Fragen, die uns Einkauf, Entwicklung und Rechtsabteilungen am häufigsten stellen. Etwas fehlt? Fragen Sie uns direkt.

Das hängt von Ihrer Verarbeitung ab. Auf inference.eu werden Anfragen an Gemma 4 31B in Rechenzentren in der EU verarbeitet, nicht zum Training genutzt und durch einen Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO samt Liste der Unterauftragsverarbeiter abgedeckt. Damit haben Sie die vertragliche Grundlage für personenbezogene Daten.

Gemma 4 31B verarbeitet 256.000 Tokens, genau 262.144. Die kleineren Modelle E2B und E4B der Familie unterstützen 128.000. Bilder belegen ebenfalls Kontext, und Prompt und Antwort müssen zusammen in das Fenster passen.

Ja. Gemma 4 steht unter der Apache-2.0-Lizenz, die kommerzielle Nutzung, Änderung und Weitergabe ohne Nutzergrenzen erlaubt. Frühere Gemma-Generationen hatten eigene Gemma-Bedingungen mit einer Liste verbotener Nutzungen, Gemma 4 wechselte zur Standardlizenz.

Ja. Gemma 4 31B verarbeitet Bilder mit unterschiedlichen Seitenverhältnissen und Auflösungen, frei kombiniert mit Text. Es beschreibt Fotos, liest Diagramme und entnimmt Text aus Dokumenten. Die Ausgabe ist ausschließlich Text, Audioeingaben unterstützt dieses Modell nicht.

Das 31B-Modell ist dicht, alle 30,7 Milliarden Parameter rechnen bei jedem Token. Das 26B A4B ist ein Mixture-of-Experts-Modell mit rund 3,8 Milliarden aktiven Parametern und damit pro Token deutlich leichter. Das 31B ist die Wahl, wenn Qualität vor Durchsatz geht.

Google nennt Unterstützung für über 35 Sprachen und Vortraining auf mehr als 140. Deutsch gehört wie Französisch, Spanisch, Italienisch, Niederländisch und Polnisch zu den gut abgedeckten Sprachen. Kleinere Sprachen sollten Sie vorab mit Ihren eigenen Inhalten testen.

Ändern Sie die Base-URL Ihres OpenAI-Clients auf die inference.eu-API, verwenden Sie Ihren inference.eu-Schlüssel und setzen Sie als Modell \`gemma-4-31b\`. Text, Bildeingaben, Tool Calls und Streaming funktionieren mit Ihrem bestehenden Code weiter.

Beide sind dichte multimodale Modelle ähnlicher Größe mit 256.000 Tokens Kontext. Qwen3.8 27B versteht zusätzlich Video und hat einen steuerbaren Denkmodus für agentisches Programmieren. Gemma 4 31B stammt von Google und steht unter Apache 2.0. Vergleichen Sie beide mit Ihren Aufgaben.

Nein. Google veröffentlicht die offenen Gewichte und ist an der Verarbeitung Ihrer Anfragen nicht beteiligt. Auf inference.eu läuft das Modell in Rechenzentren in der EU, Ihre Daten bleiben gemäß Auftragsverarbeitungsvertrag bei uns und werden nie für Training genutzt.

Ja. Gemma 4 ist für agentische Workflows ausgelegt und unterstützt Tool-Nutzung. Übergeben Sie Ihre Werkzeuge im üblichen OpenAI-Parameter \`tools\`, das Modell liefert Tool Calls im bekannten Format. Bestehende Agenten-Frameworks funktionieren ohne Änderungen.

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