Gemma 4 vs. Llama 4: Který "otevřený" model skutečně vyhrává v roce 2026?

Google DeepMind spustil Gemmu 4 2. dubna 2026. Meta vydala Llamu 4 Scout a Maverick 5. dubna 2025 — téměř rok dříve. Pokud jste startup, který se rozhoduje, který otevřený model použít, načasování to dělá spíše generačním porovnáním než současným spuštěním.

Zde je pravda o těchto modelech.

Co je „otevřený" model v roce 2026?

Než tyto modely porovnáme, pojďme si vyjasnit, co znamená pojem „otevřený", který byl letos hojně používán.

Otázka: Jsou Gemma 4 a Llama 4 open source?

Ne, ne v tradičním smyslu. Oba modely zveřejňují své váhy. Neuvolňují svůj plný trénovací kód a data, jak to dělají Linux nebo PostgreSQL. Přesnější termín by byl open-weight.

Rozdíl v licencování je pro startupy důležitý:

Gemma 4 používá licenci Apache 2.0. Nejsou žádná omezení použití, žádné limity na aktivní uživatele a žádná povinnost přiznávat zásluhy. Je to plně komerční.

Llama 4 používá vlastní Metu Llama 4 Community License. Komerční použití je povoleno pro startupy, ale existuje limit. Aplikace s více než 700 miliony aktivními uživateli potřebují samostatnou dohodu s Metou. Některá omezení ztěžují použití pro společnosti v EU bez obcházení.

Pro startupy jsou obě licence v pořádku. Pokud něco budujete ve velkém nebo pracujete v EU, Gemma 4 je čistší volba.

Modely na první pohled

Gemma 4 je od Google DeepMind.

Byla vydána 2. dubna 2026. Existují čtyři velikosti modelů: E2B, E4B, 26B MoE a 31B Dense. Model 26B MoE je zvláštní. Používá pouze 3,8B parametrů na průchod, což znamená, že může běžet na 16GB GPU s kvantizací. Stále je dobrý v uvažování. Může konkurovat větším modelům.

Co dělá Gemmu 4 zvláštní:

1. Zvládá typy dat jako text, obrázky, video a zvuk na menších modelech.
2. Používá licenci Apache 2.0, takže nejsou žádná právní překvapení.
3. Model E2B může běžet na chytrém telefonu. Model 26B MoE může běžet na pracovní stanici typu consumer-grade.
4. Všechny modely Gemma byly staženy více než 400 milionkrát na vývojářském portálu Google.

Llama 4 je od Mety.

Byla vydána 5. dubna 2026. Existují dvě varianty: Scout a Maverick. Třetí model Behemoth dosud nebyl vydán.

Co dělá Llamu 4 zvláštní:

1. Scoutovo okno kontextu s 10 miliony tokenů je nejlepší mezi open-weight modely. To je jako 15 000 stran textu v jednom promptu.
2. Maverick může konkurovat GPT-4o v benchmarcích.
3. Byl trénován na více než 200 jazycích a má dobré vícejazyčné pokrytí.
4. Funguje s Meta AI na WhatsAppu, Messengeru a Instagramu.

Přímé srovnání: Benchmarky, které se skutečně počítají

Buďme upřímní na to, co skóre benchmarku znamená pro startup: jsou to spíše znamení, ne záruky. Malý rozdíl v skóre obvykle nezmění kvalitu produktu v reálném světě. Velký rozdíl obvykle ano.

Zde jsou některé benchmarky:

Ve všech hlavních benchmarcích Gemma 4 31B překonává Llamu 4 Scout. Na AIME 2026, který testuje těžké matematické uvažování, Gemma 4 dosahuje 89,2% oproti Scoutovým 88,3%. Mezera se rozšiřuje na GPQA Diamond, testu rozumových schopností na úrovni vysoké školy, kde Gemma 4 vede 84,3% na 57,2%. Pro praktické úkoly kódování na LiveCodeBench v6 dosahuje Gemma 4 80,0% ve srovnání se Scoutovými 77,1%. Na MMLU Pro, který pokrývá obecné vědomosti, Gemma 4 dosahuje 85,2%, zatímco Scout dosahuje 74,3%. Nakonec na Arena AI ELO, který měří lidské preference, Gemma 4 dosahuje 1452 (31B) a 1441 (26B MoE), zatímco Maverick — ne Scout — dosahuje 1417. Stojí za poznámku, že skóre Maverickova nejsou Scoutova a Scout zaostává v benchmarcích rozumových schopností.

Skóre Maverickova nejsou Scoutova. Scout zaostává v benchmarcích rozumových schopností.

Klíčová věc, kterou je třeba znát: Gemma 4 31B je lepší než Llama 4 Scout v každém benchmarku rozumových schopností a kódování. Mezera GPQA Diamond. 84,3% vs 74,3% je rozdíl v rozumových schopnostech na úrovni vysoké školy. Pro startupy vytvářející asistenty AI, nástroje kódování nebo funkce analýzy dat se tato mezera projeví v produkci.

Kde Llama 4 vyhrává, je kontext. Scoutovo okno s 10M tokeny je nejlepší.

Otázka, kterou si startupy opravdu pokládají

Otázka: Který model bychom měli použít pro asistenta AI kódování?

Gemma 4. Dosahuje 80% na LiveCodeBench v6, což je lepší než Llama 4 Scoutovo 77,1%. Varianta 26B MoE vám dává stejnou kvalitu na 3,8B aktivních parametrech, což znamená nižší náklady na hovor. Pokud váš tým používá Apple Silicon, Gemma 4s 26B MoE je volba pro místní vývoj.

Otázka: Budujeme nástroj pro soulad s legislativou, který potřebuje zpracovávat velké smlouvy a historii případů. Který z nich?

Llama 4 Scout. Není volba, když potřebujete kontext s 10M tokeny. Rok smluv, regulačních podání nebo vláken e-mailů, vše v jedné relaci bez dělení. Žádný jiný open-weight model se mu nedá rovnat. Potřebujete hardware datového centra. Alespoň jeden H100.

Otázka: Potřebujeme spustit model na zařízení z důvodů soukromí.

Gemma 4. Model E4B běží na notebooku s 8GB. 26B MoE běží na 18GB RAM. Llama 4 Scout potřebuje nejméně 70GB VRAM. Neexistuje způsob, jak to spustit na spotřebitelské GPU. Gemma 4 je volba pro použití na zařízení na této úrovni.

Otázka: Jsme startup se sídlem v EU. Který model můžeme použít bez rizika?

Gemma 4. Metu Llama 4 Community License má omezení, která ovlivňují společnosti v EU. Gemma 4s Apache 2.0 licencí nemá tato omezení.

Otázka: Který model se snadněji tunuje pro specifické úkoly?

Oba modely podporují ladění LoRA. Gemma 4 má podporu od prvního dne v nástrojích jako Llama.cpp, Ollama, MLX, Hugging Face Transformers a SGLang. Komunita říká, že Gemma 4 se snáze pracuje mimo pole.

Architektura za čísly

Oba modely používají architekturu Mixture-of-Experts. To umožňuje modelům ukládat znalosti, které používají pro každý dotaz. Je to jako nemocnice se specialisty, pracují na každém pacientovi pouze relevantní.

Příběh účinnosti je nejdramatičtější s Gemma 4s 26B MoE: 25,2 miliard parametrů, pouze 3,8 miliardy aktivních na token. Dosahuje 97% kvalitymodelu 31B přibližně 8x menší výpočetní silou na krok inference. Pro startupy spouštějící inference ve velkém objemu je to skvělé.

Designu Llama 4 Scoutova MoE je také 17B aktivní z 109B celkem, protože základní model je větší a hardwarové požadavky jsou vyšší.

Kontrola nákladů v realitě

Náklady na hosting jsou tam, kde se „otevřené" modely stávají složitými. Váhy jsou zdarma. Výpočty nejsou.

1. Gemma 4 26B MoE:

• Lokálně (M2 MacBook Pro 36GB): Dobrá možnost pro vývoj a testování.
• Cloud (přes OpenRouter nebo Together AI): 0,20–0,40 USD za milion tokenů.
• Vlastní hosting na jednom A100 80GB: Připravené na produkci.

2. Llama 4 Scout:

• Cloud API (přes Groq, Together AI): Přibližně 0,10–0,20 USD za milion tokenů.
• Vlastní hosting: potřebuje nejméně 55GB VRAM. Jeden H100 80GB stojí ~2 000–3 000 USD/měsíc u poskytovatelů cloud GPU.

3. Llama 4 Maverick:

• Vlastní hosting: Potřebuje 8× H100. ~17 000–23 000 USD/měsíc. To je investice do infrastruktury.
• Přes API: ~0,19–0,49 USD za milion tokenů na distribuované inference.

Pro startupy v počáteční fázi má smysl používat cestu hostované API pro oba modely. Rozhovor o vlastním hostingu se změní, až dosáhnete přibližně 500M–1B tokenů za měsíc.

Co je s multimodálností?

Oba modely zpracovávají text a obrázky nativně. Kromě toho se schopnosti liší:

Gemma 4: text + obrázky + video + zvuk (všechny velikosti). Zvuk (pouze edge modely E2B a E4B). Nejsou potřeba adaptéry.

Llama 4: text + obrázky + video. Žádná nativní podpora zvuku.

Pokud plán vývoje produktu zahrnuje hlasový vstup, Gemma 4s edge modely se zvukem jsou jedinou open-weight možností v této vrstvě velikosti.

Závěr: Který model opravdu vyhrává?

Není vítěz. Pro každý případ použití je správná odpověď.

1. Zvolte Gemmu 4, pokud:

• Potřebujete výkon rozumování, matematiky a kódování na aktivní parametr.
• Vytváříte pro nasazení na zařízení, edge nebo citlivé na soukromí.
• Jste v EU nebo potřebujete jasnost licencování Apache 2.0.
• Chcete nativní podporu zvuku v menších modelech.
• Zahajujete workflow s agenty.

2. Zvolte Llamu 4 Scout, pokud:

• Váš případ použití potřebuje zpracování kontextu.
• Jste již investováni do ekosystému a nástrojů Mety.
• Potřebujete podporu 200+ jazyků se silným vícejazyčným pokrytím.

3. Zvolte Llamu 4 Maverick, pokud:

• Potřebujete výkon třídy GPT-4o a chcete vlastní hosting ve velkém měřítku.
• Máte rozpočet infrastruktury pro nastavení H100 nebo jste spokojeni s cenou API.

Pro většinu startupů budujících AI produkty v roce 2026, asistenty kódování, dokumenty, chatboty orientované na zákazníky a kanály extrakce dat je Gemma 4 výchozím počátečním bodem. Licencí Apache 2.0 se odstraňují všechny překážky. Varianty 31B Dense a 26B MoE poskytují výkon na hranici technologie za náklady na infrastrukturu. Příběh edge modelu otevírá kategorie produktů, které nebyly dosud praktické se starší generací otevřených modelů.

Jediný scénář, kdy Llama 4 vyhrává bez diskusí, je dlouhý kontextový niche. V tomto nichu vyhrává rozhodujícím způsobem a nic se nemůže rovnat 10M tokenům.

SHRNUTÍ

Gemma 4 vyhrává v rozumování, kódování, nasazení na zařízení a licencování (Apache 2.0 bez omezení). Llama 4 Scout vyhrává pouze jednu věc, ale vyhrává ji rozhodujícím způsobem: okno kontextu s 10 miliony tokeny, ideální pro zpracování obrovských dokumentů. Pro většinu startupů je Gemma 4 výchozí. Zvolte Llamu 4 Scout pouze v případě, že váš případ použití opravdu potřebuje dlouhý kontext.

Chcete si vytvořit vysoce výkonný vzdálený technický tým?

Podívejte se na MyNextDeveloper, platformu, kde najdete top 3% softwarových inženýrů, kteří se hluboce zajímají o inovace. Naše on-demand, dedikovaná a důkladná řešení v oblasti softwarového talentu poskytují komplexní řešení pro všechny vaše softwarové potřeby.

Navštivte naš web, abyste zjistili, jak vám můžeme pomoci při sestavování vašeho dokonalého týmu.