Gemma 4 vs. Llama 4: Hvilket "åbent" model vinder faktisk i 2026?

Google DeepMind lancerede Gemma 4 den 2. april 2026. Meta udgav Llama 4 Scout og Maverick den 5. april 2025 — næsten et år tidligere. Hvis du er en teknologistartup, der skal beslutte, hvilket open model du skal bruge, gør timingen dette mindre til en samtidig lancering og mere til en generationsammenligning.

Her er sandheden om disse modeller.

Hvad er en "Open" model i 2026?

Før vi sammenligner disse modeller, lad os tale om, hvad det betyder, da termen "open" er blevet brugt meget i år.

Spørgsmål: Er Gemma 4 og Llama 4 open source?

Nej, ikke i traditionel forstand. Begge modeller gør deres vægte offentligt tilgængelige. De frigiver ikke deres fulde træningskode og data som Linux eller PostgreSQL gør. Et mere præcist udtryk ville være open-weight.

Forskellen i licensering er vigtig for startups:

Gemma 4 bruger Apache 2.0-licensen. Der er ingen brugsbegrænsninger, ingen grænser for aktive brugere, og ingen grund til at give kredit. Det er fuldt kommercielt.

Llama 4 bruger Metas brugerdefinerede Llama 4 Community License. Kommerciel brug er tilladt for startups, men der er en grænse. Apps med over 700 millioner aktive brugere har brug for en særskilt aftale med Meta. Nogle begrænsninger gør det vanskeligt for virksomheder i EU at bruge det uden workarounds.

For startups er begge licenser okay. Hvis du bygger noget stort eller arbejder i EU, er Gemma 4 et renere valg.

Modellerne på et øjeblik

Gemma 4 er fra Google DeepMind.

Den blev udgivet den 2. april 2026. Der er fire modelstørrelser: E2B, E4B, 26B MoE og 31B Dense. 26B MoE-modellen er speciel. Den bruger kun 3,8B parametre pr. passage, hvilket betyder, at den kan køre på en 16GB GPU med kvantisering. Den er stadig god til resonering. Kan konkurrere med større modeller.

Hvad gør Gemma 4 speciel:

1. Den kan håndtere typer af data som tekst, billeder, video og lyd på mindre modeller.
2. Den bruger Apache 2.0-licensen, så der er ingen juridiske overraskelser.
3. E2B-modellen kan køre på en smartphone. 26B MoE-modellen kan køre på en consumer-grade arbejdsstation.
4. Der har været over 400 millioner downloads af alle Gemma-modeller på Googles udviklerportal.

Llama 4 er fra Meta.

Den blev udgivet den 5. april 2026. Der er to varianter: Scout og Maverick. En tredje model, Behemoth, er endnu ikke blevet udgivet.

Hvad gør Llama 4 speciel:

1. Scouts 10 millioner token kontekstvindue er det bedste blandt open-weight-modeller. Det er som 15.000 sider tekst i en prompt.
2. Maverick kan konkurrere med GPT-4o på benchmarks.
3. Den blev trænet på over 200 sprog og har god flersproget dækning.
4. Den fungerer med Meta AI på WhatsApp, Messenger og Instagram.

Direkte sammenligning: De benchmarks, der betyder noget

Lad os være ærlige om, hvad benchmarkscorer betyder for en startup: de er som tegn, ikke garantier. En lille forskel i scores ændrer normalt ikke den reelle kvalitet af et produkt. En stor forskel gør det normalt.

Her er nogle benchmarks:

På hvert større benchmark overgår Gemma 4 31B Llama 4 Scout. På AIME 2026, som tester hård matematisk resonering, scorer Gemma 4 89,2% mod Scouts 88,3%. Gabet bliver større på GPQA Diamond, en universitetsgrad resoneringstest, hvor Gemma 4 fører 84,3% til 57,2%. For virkelige kodningsopgaver på LiveCodeBench v6 scorer Gemma 4 80,0% sammenlignet med Scouts 77,1%. På MMLU Pro, som dækker generel viden, scorer Gemma 4 85,2%, mens Scout scorer 74,3%. Endelig scorer Gemma 4 1452 (31B) og 1441 (26B MoE) på Arena AI ELO, som måler menneskelig præference, mens Maverick – ikke Scout – scorer 1417. Det er værd at bemærke, at Mavericks scorer ikke er Scouts, og Scout halter på resonering benchmarks overalt.

Mavericks scorer er ikke Scouts. Scout halter på resonering benchmarks.

Det vigtige at vide: Gemma 4 31B er bedre end Llama 4 Scout på hvert resonering- og kodningsbenchmark. GPQA Diamond-gabet. 84,3% versus 74,3% er en forskel i universitetsgrad resonering. For startups, der bygger AI-assistenter, kodningsværktøjer eller dataanalysefeatures, vil gabet dukke op i produktion.

Hvor Llama 4 vinder, er kontekst. Scouts 10M token-vindue er det bedste.

Det spørgsmål, startups rent faktisk stiller

Spørgsmål: Hvilken model skal vi bruge til en AI-kodningsassistent?

Gemma 4. Den scorer 80% på LiveCodeBench v6, som er bedre end Llama 4 Scouts 77,1%. 26B MoE-varianten giver dig samme kvalitet ved 3,8B aktive parametre, hvilket betyder lavere omkostninger pr. opkald. Hvis dit team bruger Apple Silicon, er Gemma 4s 26B MoE et valg til lokal udvikling.

Spørgsmål: Vi bygger et compliance-værktøj, der skal behandle store kontrakter og sags- historier. Hvilken?

Llama 4 Scout. Der er intet valg, når du har brug for et 10M token-kontekst. Et års værd af kontrakter, regulatoriske ansøgninger eller email-tråde, alt sammen i en session uden fragmentering. Intet andet open-weight-model kommer tæt på. Du har brug for datacenterhardware. Mindst en enkelt H100.

Spørgsmål: Vi skal køre modellen på en enhed af privatlivhensyn.

Gemma 4. E4B-modellen køres på en 8GB-bærbar computer. 26B MoE kører på 18GB RAM. Llama 4 Scout kræver mindst 70GB VRAM. Der er ingen måde at køre det på en consumer GPU. Gemma 4 er valget til on-device brug på dette niveau.

Spørgsmål: Vi er en EU-baseret startup. Hvilken model kan vi bruge uden risiko?

Gemma 4. Metas Llama 4 Community License har begrænsninger, der påvirker EU-virksomheder. Gemma 4s Apache 2.0-licens har ikke disse begrænsninger.

Spørgsmål: Hvilken model er nemmere at indstille til specifikke opgaver?

Begge modeller understøtter LoRA-tuning. Gemma 4 har dag-0-support på tværs af værktøjer som Llama.cpp, Ollama, MLX, Hugging Face Transformers og SGLang. Fællesskabet siger, at Gemma 4 er nemmere at arbejde med ud af boksen.

Arkitekturen bag tallene

Begge modeller bruger en Mixture-of-Experts-arkitektur. Dette lader modeller lagre viden, som de bruger ved hvert spørgsmål. Det er som et hospital med specialister, kun de relevante arbejder på hver patient.

Effektivitetshistorien er mest dramatisk med Gemma 4s 26B MoE: 25,2 milliarder parametre, kun 3,8 milliarder aktive pr. token. Det opnår 97% af 31B-modellens kvalitet ved cirka 8x mindre beregning pr. inferennstrin. For startups, der kører high-volume-inferens, er det en handel.

Llama 4 Scouts MoE-design er også 17B aktiv ud af 109B i alt, fordi basismodellen er større, og hardwarekravene er højere.

Omkostningsvirkelighed

Hosting-omkostninger er hvor "open" modeller bliver komplicerede. Vægte er gratis. Beregning er det ikke.

1. Gemma 4 26B MoE:

• Lokalt (M2 MacBook Pro 36GB): Okay til udvikling og test.
• Cloud (via OpenRouter eller Together AI): $0,20–0,40 pr. million tokens.
• Self-hosted på en enkelt A100 80GB: Produktionsfærdig.

2. Llama 4 Scout:

• Cloud API (via Groq, Together AI): Ca. $0,10–0,20 pr. million tokens.
• Self-hosted: kræver mindst 55GB VRAM. En enkelt H100 80GB koster ~$2.000–3.000/måned på cloud GPU-udbydere.

3. Llama 4 Maverick:

• Self-hosted: Kræver 8× H100. ~$17.000–23.000/måned. Dette er en infrastrukturinvestering.
• Via API: ~$0,19–0,49 pr. million tokens på distribueret inferens.

For startup i tidlig fase giver det mening at bruge den hostede API-rute for begge modeller. Self-hosting-samtalen ændrer sig, når du rammer omkring 500M–1B tokens pr. måned.

Hvad med multimodal?

Begge modeller behandler tekst og billeder i det oprindelige. Ud over det er mulighederne forskellige:

Gemma 4: tekst + billeder + video + lyd (alle størrelser). Lyd (kun E2B og E4B edge-modeller). Der kræves ingen adaptere.

Llama 4: tekst + billeder + video. Ingen oprindelig lydunderstøttelse.

Hvis dit produktroadmap inkluderer stemmeinput, er Gemma 4s edge-modeller med lyd det eneste open-weight-valg på det størrelseslag.

Dommen: Hvilken model vinder egentlig?

Der er ingen vinder. Der er et rigtigt svar for hver brugssituation.

1. Vælg Gemma 4, hvis:

• Du har brug for resonering-, matematik- og kodningsydelse pr. aktiv parameter.
• Du bygger til on-device, edge eller privatlivsfølsomme deployments.
• Du er EU-baseret eller har brug for Apache 2.0-licensklarhed.
• Du ønsker oprindelig lydunderstøttelse i mindre modeller.
• Du starter en agentic workflow.

2. Vælg Llama 4 Scout, hvis:

• Din brugssituation har brug for en behandlingscontekst.
• Du er allerede investeret i Metas økosystem og værktøjer.
• Du har brug for 200+ sprogsupport med stærk flersproget dækning.

3. Vælg Llama 4 Maverick, hvis:

• Du har brug for GPT-4o-klasseydelse og ønsker at self-hoste i stor skala.
• Du har budget til H100-setups, eller er komfortabel med API-prissætning.

For de fleste startups, der bygger AI-produkter i 2026, kodningsassistenter, dokumentværktøjer, kundevendte chatbots og dataekstraktionspipelines, er Gemma 4 udgangspunktet. Apache 2.0-licensen fjerner alle barrierer. 31B Dense- og 26B MoE-varianterne leverer frontier-niveau ydelse ved infrastrukturomkostninger. Edge-modelhistorien åbner produktkategorier, der ikke var levedygtige med open-weight-modeller af tidligere generation.

Det eneste scenarie, hvor Llama 4 vinder helt, er lang-kontekst-nichen. Det vinder den ichen afgørende, og intet andet kommer tæt på 10M tokens.

TL;DR

Gemma 4 vinder på resonering, kodning, on-device deployment og licensering (Apache 2.0 uden begrænsninger). Llama 4 Scout vinder kun én ting, men vinder det afgørende: et 10 millioner token kontekstvindue, ideelt til at behandle massive dokumenter. For de fleste startups er Gemma 4 udgangspunktet. Vælg Llama 4 Scout kun, hvis din brugssituation rent faktisk har brug for det lange kontekst.

Ønsker du at bygge et højtydende fjernsteknologiteam?

Tjek ud MyNextDeveloper, en platform hvor du kan finde de bedste 3% softwareingeniører, der brænder for innovation. Vores on-demand, dedikerede og grundige softwaretale-løsninger giver en omfattende løsning til alle dine softwarebehov.

Besøg vores website for at udforske, hvordan vi kan hjælpe dig med at sammensætte dit perfecte team.