今天整理技术资料时，随手用 Gemma-4-31B-it 辅助尝试了一下，没抱太高期待，结果转头再看就惊喜到了——资料结构已经自动成型，后续我基本只需要微调，省了巨多事儿！
说真的，这体验和以往相比差别特别明显！过去的模型更像是单纯的段落生成工具，在连续任务中很容易出现结构断裂、上下文偏移的问题；但这次不一样，那些原本需要我手动逐步整理、衔接和重组的工作，它居然一次生成就完成！
这一点也能看出 Google DeepMind 推出的 Gemma 4 在能力取向上的明显变化。它基于与 Gemini 3 同源的技术体系，在参数规模相对可控的前提下，显著强化了长上下文建模与推理能力，同时支持函数调用与 system prompt，能更自然地嵌入到完整的任务流程中，适配性很强。
再简述一下它的具体功能，31B 版本支持图文输入和 256K 上下文，在复杂问答、代码辅助及智能体任务中，能力已接近 Qwen 3.5 397B 等更大规模的模型。最直观的变化是，模型不再只是单纯生成内容，而是能在一次交互中，承担起原本需要人工逐步推进、整合的工作，对打工人来说真的太实用了。
教程链接： go.openbayes.com/zWxBJ
使用云平台: OpenBayes
1.登录 OpenBayes.com，首先点击「公共教程」，找到「一键部署 gemma-4-31B-it」，单击打开。
2.页面跳转后，点击右上角「克隆」，将该教程克隆至自己的容器中。
3.在当前页面中看到的算力资源均可以在平台一键选择使用。平台会默认选配好原教程所使用的算力资源、镜像版本，不需要再进行手动选择。点击「继续执行」，等待分配资源。
4.若显示「Bad Gateway」，这表示模型正在加载中，请等待约 2-3 分钟后刷新页面即可；若显示「运行中」，点击「打开工作空间」。
使用步骤如下：
1.页面跳转后，点击左侧 README.ipynb 文件，进入后点击上方「运行」。
2.运行完成，即可点击右侧 API 地址跳转至 demo 页面。
3.输入想问的问题或图片，设置参数：
4.输入完成后点击运行，稍等片刻右侧结果框生成回答。
