Gemma 4 vs. Llama 4: Kumpi "avoin" malli todella voittaa vuonna 2026?

Google DeepMind julkaisi Gemma 4:n 2. huhtikuuta 2026. Meta julkaisi Llama 4 Scoutin ja Maverickin 5. huhtikuuta 2025 — lähes vuotta aikaisemmin. Jos olet tekniikan startup-yritys, joka yrittää päättää, mitä avointa mallia käytät, ajoitus tekee tästä vähemmän samanaikaisen julkaisun ja enemmän sukupolven vertailun.

Tässä on totuus näistä malleista.

Mikä on "avoin" malli vuonna 2026?

Ennen kuin vertailemme näitä malleja, puhutaanpa siitä, mitä termi "avoin" tarkoittaa, sillä sitä on käytetty paljon tänä vuonna.

K: Ovatko Gemma 4 ja Llama 4 avoimen lähdekoodin malleja?

Ei, ei perinteisessä mielessä. Molemmat mallit asettavat painonsa julkisesti saataville. Ne eivät julkaise täyttä harjoituskoodia ja dataa, kuten Linux tai PostgreSQL tekevät. Tarkempi termi olisi avoin-paino.

Lisensoinnin ero on tärkeä startupeille:

Gemma 4 käyttää Apache 2.0 -lisenssiä. Käyttörajoituksia ei ole, aktiivisten käyttäjien rajoitusta ei ole, eikä tunnustusta tarvitse antaa. Se on täysin kaupallinen.

Llama 4 käyttää Metan omaa Llama 4 Community Licensea. Kaupallinen käyttö on sallittua startupeille, mutta sillä on raja. Sovelluksille, joilla on yli 700 miljoonaa aktiivista käyttäjää, tarvitaan erillinen sopimus Metan kanssa. Jotkut rajoitukset vaikeuttavat EU:ssa toimivien yritysten käyttöä ilman kiertoteitä.

Startupeille molemmat lisenssit ovat kunnossa. Jos rakennat jotain suurta tai työskentelet EU:ssa, Gemma 4 on puhtaampi valinta.

Mallit yhdellä silmäyksellä

Gemma 4 on Google DeepMindilta.

Se julkaistiin 2. huhtikuuta 2026. Malleja on neljä kokoa: E2B, E4B, 26B MoE ja 31B Dense. 26B MoE -malli on erityinen. Se käyttää vain 3,8B parametria per läpikäynti, mikä tarkoittaa, että se voidaan ajaa 16 Gt:n näytönohjaimella kvantisoinnilla. Se on silti hyvä päättelyssä. Pystyy kilpailemaan suurempien mallien kanssa.

Mikä tekee Gemma 4:stä erityisen:

1. Se pystyy käsittelemään datatyyppejä, kuten tekstiä, kuvia, videota ja ääntä pienemmissä malleissa.
2. Se käyttää Apache 2.0 -lisenssiä, joten juridisia yllätyksiä ei ole.
3. E2B-malli voidaan ajaa älypuhelimella. 26B MoE -malli voidaan ajaa kuluttajaluokan työasemalla.
4. Kaikkien Gemma-mallien latauksia on ollut yli 400 miljoonaa Googlen kehittäjäportaalissa.

Llama 4 on Metalta.

Se julkaistiin 5. huhtikuuta 2026. Vaihtoehtoisia malleja on kaksi: Scout ja Maverick. Kolmatta mallia, Behemothia, ei ole vielä julkaistu.

Mikä tekee Llama 4:stä erityisen:

1. Scoutin 10 miljoonan tunnuksen konteksti-ikkuna on paras avoimen painon mallien joukossa. Se on kuin 15 000 sivua tekstiä yhdessä kehotteessa.
2. Maverick pystyy kilpailemaan GPT-4o:n kanssa vertailuissa.
3. Se harjoitettiin yli 200 kielellä ja sillä on hyvä monikielinen kattavuus.
4. Se toimii Metan AI:n kanssa WhatsAppissa, Messengerissa ja Instagramissa.

Vastakkain: vertailuarvot, joilla todella on merkitystä

Olkaamme rehellisiä siitä, mitä vertailuarvojen pisteet tarkoittavat startupille: ne ovat kuin merkkejä, ei takuita. Pieni ero pisteissä ei yleensä muuta tuotteen tosielämän laatua. Suuri ero yleensä muuttaa.

Tässä on joitain vertailuarvoja:

Kaikissa merkittävissä vertailuissa Gemma 4 31B ylittää Llama 4 Scoutin. AIME 2026:ssa, joka testaa vaikeaa matemaattista päättelyä, Gemma 4 saa 89,2 % verrattuna Scoutin 88,3 %. Aukko levenee GPQA Diamond -kohdassa, kandidaattitason päättely testi, jossa Gemma 4 johtaa 84,3 % - 57,2 %. Tosielämän koodaustehtävissä LiveCodeBench v6:ssa Gemma 4 saa 80,0 % verrattuna Scoutin 77,1 %:iin. MMLU Pro:ssa, joka käsittää yleistiedon, Gemma 4 saa 85,2 % kun Scout saa 74,3 %. Lopuksi Arena AI ELO:ssa, joka mittaa ihmisen mieltymystä, Gemma 4 saa 1452 (31B) ja 1441 (26B MoE), kun taas Maverick — ei Scout — saa 1417. On syytä huomata, että Maverickin pisteet eivät ole Scoutin pisteitä, ja Scout jää jälkeen päättelybenchmarkeissa kaikilla lailla.

Maverickin pisteet eivät ole Scoutin. Scout jää jälkeen päättelybenchmarkeissa.

Tärkeimmät tietää: Gemma 4 31B on parempi kuin Llama 4 Scout jokaisessa päättely- ja koodausbenchmarkissa. GPQA Diamond -aukko. 84,3 % vs 74,3 % on ero kandidaattitason päättelyssä. Startupeille, jotka rakentavat tekoäly-assistentteja, koodaustyökaluja tai data-analytiikkaominaisuuksia, aukko näkyy tuotannossa.

Se, missä Llama 4 voittaa, on konteksti. Scoutin 10M tunnusten ikkuna on paras.

Kysymys, jota startup-yritykset todella kysyvät

K: Mitä mallia meidän tulisi käyttää tekoäly-koodausavustajaan?

Gemma 4. Se saa 80 % LiveCodeBench v6:ssa, mikä on parempi kuin Llama 4 Scoutin 77,1 %. 26B MoE -variantti antaa sinulle saman laadun 3,8B aktiivisella parametrilla, mikä tarkoittaa pienempiä kustannuksia kutsu kohti. Jos tiimisi käyttää Apple Siliconin, Gemma 4:n 26B MoE on valinta paikallista kehitystä varten.

K: Rakennamme vaatimustenmukaisuustyökalua, jonka on käsiteltävä isoja sopimuksia ja tapaushistorioita. Kumpi?

Llama 4 Scout. Ei ole valintaa silloin, kun tarvitset 10M tunnusten kontekstia. Vuoden sopimuksia, sääntelyasiakirjoja tai sähköpostiketjuja, kaikki yhdessä istunnossa ilman pilkkomista. Mikään muu avoin-paino -malli ei lähesty tätä. Tarvitset datakeskus-laitteistoa. Vähintään yksi H100.

K: Meidän on ajettava malli laitteella yksityisyyden vuoksi.

Gemma 4. E4B-malli ajaa 8 Gt:n kannettavalla tietokoneella. 26B MoE ajaa 18 Gt RAM:lla. Llama 4 Scout tarvitsee vähintään 70 Gt VRAM:ia. Ei ole mitään keinoa ajaa sitä kuluttaja-näytönohjaimella. Gemma 4 on valinta laitteen päällä käytettäväksi tällä tasolla.

K: Olemme EU-pohjainen startup-yritys. Mitä mallia voimme käyttää ilman riskiä?

Gemma 4. Metan Llama 4 Community Licensella on rajoituksia, jotka vaikuttavat EU-yrityksiin. Gemma 4:n Apache 2.0 -lisenssillä ei ole näitä rajoituksia.

K: Mikä malli on helpompi säätää tiettyihin tehtäviin?

Molemmat mallit tukevat LoRA-säätöä. Gemma 4:llä on nolla-päivän tuki työkaluissa, kuten Llama.cpp, Ollama, MLX, Hugging Face Transformers ja SGLang. Yhteisö sanoo, että Gemma 4 on helpompi työskennellä heti lähtökohdasta.

Arkkitehtuuri lukujen takana

Molemmat mallit käyttävät asiantuntijayhdistelmä-arkkitehtuuria. Tämä antaa malleille mahdollisuuden varastoida tietoa, jota ne käyttävät jokaisessa kyselyssä. Se on kuin sairaala, jolla on asiantuntijat, vain relevantit työskentävät jokaisen potilaan kanssa.

Tehokkuustarina on dramaattisin Gemma 4:n 26B MoE:n kanssa: 25,2 miljardia parametria, vain 3,8 miljardia aktiivista tunnusta kohti. Se saavuttaa 97 % 31B-mallin laadusta karkeasti 8-kertaisella vähemmällä laskennalla jokaista päätelyvaiheessa. Startupille, joka ajaa suurta määrää päätelyä, se on diilit.

Llama 4 Scoutin MoE-rakenne on myös 17B aktiivinen 109B:stä yhteensä, koska perusmalli on suurempi ja laitteistovaatimukset ovat korkeammat.

Kustannustodellisuuden tarkistus

Isännöintikustannukset ovat se, missä "avoimet" mallit monimutkaistuvat. Painot ovat ilmaisia. Laskenta ei ole.

1. Gemma 4 26B MoE:

• Paikallinen (M2 MacBook Pro 36 Gt): OK kehitykseen ja testaukseen.
• Pilvessa (OpenRouten tai Together AI:n kautta): $0,20–0,40 per miljoona tunnusta.
• Itseisännöity yhdellä A100 80 Gt:lla: Tuotanto-valmis.

2. Llama 4 Scout:

• Cloud API (Grooqin tai Together AI:n kautta): Noin $0,10–0,20 per miljoona tunnusta.
• Itseisännöity: tarvitsee vähintään 55 Gt VRAM:ia. Yksittäinen H100 80 Gt maksaa noin $2 000–3 000/kuukausi pilvi-näytönohjainpalvelun tarjoajilla.

3. Llama 4 Maverick:

• Itseisännöity: Tarvitsee 8× H100. noin $17 000–23 000/kuukausi. Tämä on infrastruktuuri-investointi.
• API:n kautta: noin $0,19–0,49 per miljoona tunnusta jaetussa päättelyssä.

Varhaisvaiheen startup-yrityksille isännöidyn API-reitin käyttö on järkevää molempien mallien osalta. Itseisännöinnin keskustelu muuttuu, kun saavutat noin 500M–1B tunnusta kuukaudessa.

Entä multimodaalinen?

Molemmat mallit käsittelevät tekstiä ja kuvia natiivisti. Sen jälkeen kyvyt ovat erilaiset:

Gemma 4: teksti + kuvat + video + ääni (kaikissa koissa). Ääni (vain E2B ja E4B reunamalleja). Sovittimia ei tarvita.

Llama 4: teksti + kuvat + video. Ei natiivista äänentukea.

Jos tuotteen tiekartta sisältää äänituloa, Gemma 4:n reunamallien ääni on ainoa avoin-paino -vaihtoehto tuolla kokolauseella.

Tuomio: Mikä malli todella voittaa?

Voittajaa ei ole. Jokaiselle käyttötapaukselle on oikea vastaus.

1. Valitse Gemma 4, jos:

• Tarvitset parhaan päättely-, matematiikka- ja koodaussuorituskyvyn aktiivista parametria kohti.
• Rakennat laitteen päällä, reunassa tai yksityisyydelle herkkiin käyttöönotoihin.
• Olet EU-pohjainen tai tarvitset Apache 2.0 -lisensointiselvyyttä.
• Haluat natiivisen äänentuen pienemmissä malleissa.
• Aloitat agenttipohjaisesti työnkulkua.

2. Valitse Llama 4 Scout, jos:

• Käyttötapauksesi tarvitsee käsittelyä kontekstia.
• Olet jo sijoittanut Metan ekosysteemiin ja työkaluihin.
• Tarvitset yli 200 kielen tukea vahvalla monikielisellä kattavuudella.

3. Valitse Llama 4 Maverick, jos:

• Tarvitset GPT-4o-luokan suorituskykyä ja haluat itseisännöidä suuressa mittakaavassa.
• Sinulla on infrastruktuuri-budjetti H100-kokoonpanoille, tai olet mukava API-hinnoittelun kanssa.

Useimmille startupeille, jotka rakentavat tekoäly-tuotteita vuonna 2026, koodausavustajia, asiakirja-työkaluja, asiakkaaksi kohtaavia chatbot-robotteja ja data-uutto-putkilinjoja, Gemma 4 on oletusarvo lähtöpisteeksi. Apache 2.0 -lisenssi poistaa jokaisen esteen. 31B Dense- ja 26B MoE-variantit toimittavat rajatason suorituskykyä infrastruktuurikustannuksilla. Reunamalli-tarina avaa tuoteluokkia, jotka eivät olleet mahdollisia edellisen sukupolven avoimen mallien kanssa.

Ainoa skenaario, jossa Llama 4 voittaa täysin, on pitkän kontekstin markkina-aukko. Se voittaa sen markkina-aukon ratkaisevasti, eikä mikään muu lähesty 10M tunnusta.

TL;DR

Gemma 4 voittaa päättelyssä, koodauksessa, laitteen päällä käyttöönottamisessa ja lisensoinnissa (Apache 2.0 ilman rajoituksia). Llama 4 Scout voittaa vain yhden asian, mutta voittaa sen ratkaisevasti: 10 miljoonan tunnuksen konteksti-ikkuna, ihanteellinen massiivisten asiakirjojen käsittelyyn. Useimmille startupeille Gemma 4 on oletusarvo. Valitse Llama 4 Scout vain, jos käyttötapauksesi todella tarvitsee tuota pitkää kontekstia.

Etsitkö rakentaa korkean suorituskyvyn etätyön tekniikkatiimia?

Tarkista MyNextDeveloper, alusta, jossa voit löytää parhaat 3 % ohjelmistosuunnittelijoista, jotka ovat syvällisesti intohimoisia innovaatiosta. Meidän pyynnöstä, omistautunut ja perusteellinen ohjelmistolahjakkuus-ratkaisut tarjoavat kattavan ratkaisun kaikkiin ohjelmistovaatimuksiin.

Vieraile meidän verkkosivustolla saadaksesi tietää, kuinka voimme auttaa sinua kokoamaan täydellisen tiimisi.