Gemma 4 vs. Llama 4 : Quel modèle « ouvert » gagne réellement en 2026 ?

Google DeepMind a lancé Gemma 4 le 2 avril 2026. Meta a publié Llama 4 Scout et Maverick le 5 avril 2025 — près d'un an plus tôt. Si vous êtes une startup technologique essayant de décider quel modèle ouvert utiliser, le timing fait que ce n'est pas tant un lancement simultané qu'une comparaison générationnelle.

Voici la vérité sur ces modèles.

Qu'est-ce qu'un modèle « ouvert » en 2026 ?

Avant de comparer ces modèles, parlons de ce que signifie le terme « ouvert », car il a beaucoup été utilisé cette année.

Q : Gemma 4 et Llama 4 sont-ils open source ?

Non, pas au sens traditionnel. Les deux modèles mettent leurs poids à disposition du public. Ils ne publient pas leur code d'entraînement complet et leurs données comme le fait Linux ou PostgreSQL. Un terme plus précis serait poids ouvert.

La différence de licence est importante pour les startups :

Gemma 4 utilise la licence Apache 2.0. Il n'y a aucune restriction d'utilisation, aucune limite sur les utilisateurs actifs, et aucune obligation d'attribuer le crédit. Elle est entièrement commerciale.

Llama 4 utilise la licence personnalisée Llama 4 Community License de Meta. L'utilisation commerciale est autorisée pour les startups, mais il y a une limite. Les applications avec plus de 700 millions d'utilisateurs actifs ont besoin d'un accord séparé avec Meta. Certaines restrictions rendent difficile l'utilisation pour les entreprises de l'UE sans contournements.

Pour les startups, les deux licences conviennent. Si vous construisez quelque chose de grand ou travaillez dans l'UE, Gemma 4 est un choix plus propre.

Les modèles en un coup d'œil

Gemma 4 provient de Google DeepMind.

Il a été publié le 2 avril 2026. Il y a quatre tailles de modèles : E2B, E4B, 26B MoE et 31B Dense. Le modèle 26B MoE est spécial. Il n'utilise que 3,8 milliards de paramètres par passage, ce qui signifie qu'il peut s'exécuter sur un GPU 16 Go avec quantification. Il est toujours bon au raisonnement. Peut rivaliser avec les modèles plus grands.

Ce qui rend Gemma 4 spécial :

1. Il peut gérer des types de données comme le texte, les images, les vidéos et l'audio sur les petits modèles.
2. Il utilise la licence Apache 2.0, donc pas de surprises juridiques.
3. Le modèle E2B peut s'exécuter sur un smartphone. Le modèle 26B MoE peut s'exécuter sur une station de travail grand public.
4. Il y a eu plus de 400 millions de téléchargements de tous les modèles Gemma sur le portail des développeurs de Google.

Llama 4 est de Meta.

Il a été publié le 5 avril 2026. Il y a deux variantes : Scout et Maverick. Un troisième modèle, Behemoth, n'a pas encore été publié.

Ce qui rend Llama 4 spécial :

1. La fenêtre de contexte de 10 millions de jetons de Scouts est la meilleure parmi les modèles à poids ouverts. C'est comme 15 000 pages de texte dans une seule invite.
2. Maverick peut rivaliser avec GPT-4o sur les benchmarks.
3. Il a été entraîné sur plus de 200 langues et a une bonne couverture multilingue.
4. Il fonctionne avec Meta AI sur WhatsApp, Messenger et Instagram.

Face à face : les benchmarks qui comptent vraiment

Soyons honnêtes sur ce que les scores de benchmark signifient pour une startup : ce sont comme des signes, pas des garanties. Une petite différence de scores ne change généralement pas la qualité réelle d'un produit. Une grande différence le fait généralement.

Voici quelques benchmarks :

Sur chaque benchmark majeur, Gemma 4 31B surpasse Llama 4 Scout. Sur AIME 2026, qui teste le raisonnement mathématique difficile, Gemma 4 obtient 89,2 % contre 88,3 % pour Scout. L'écart s'élargit sur GPQA Diamond, un test de raisonnement au niveau doctorat, où Gemma 4 mène 84,3 % à 57,2 %. Pour les tâches de codage réelles sur LiveCodeBench v6, Gemma 4 obtient 80,0 % par rapport aux 77,1 % de Scout. Sur MMLU Pro, qui couvre les connaissances générales, Gemma 4 obtient 85,2 % tandis que Scout obtient 74,3 %. Enfin, sur Arena AI ELO, qui mesure la préférence humaine, Gemma 4 obtient 1452 (31B) et 1441 (26B MoE), tandis que Maverick — pas Scout — obtient 1417. Il convient de noter que les scores de Maverick ne sont pas ceux de Scout, et Scout est à la traîne sur les benchmarks de raisonnement partout.

Les scores de Maverick ne sont pas ceux de Scout. Scout est à la traîne sur les benchmarks de raisonnement.

Le point clé à connaître : Gemma 4 31B est meilleur que Llama 4 Scout sur tous les benchmarks de raisonnement et de codage. L'écart GPQA Diamond. 84,3 % vs 74,3 % est une différence dans le raisonnement au niveau doctorat. Pour les startups construisant des assistants IA, des outils de codage ou des fonctionnalités d'analyse de données, cet écart apparaîtra en production.

Là où Llama 4 gagne, c'est le contexte. La fenêtre de 10 millions de jetons de Scouts est la meilleure.

La question que les startups se posent réellement

Q : Quel modèle devrions-nous utiliser pour un assistant de codage IA ?

Gemma 4. Il obtient 80 % sur LiveCodeBench v6, ce qui est mieux que les 77,1 % de Llama 4 Scout. La variante 26B MoE vous donne la même qualité avec 3,8 milliards de paramètres actifs, ce qui signifie des coûts inférieurs par appel. Si votre équipe utilise Apple Silicon, le 26B MoE de Gemma 4 est un choix pour le développement local.

Q : Nous construisons un outil de conformité qui doit traiter de grands contrats et des historiques de cas. Lequel ?

Llama 4 Scout. Il n'y a pas de choix quand vous avez besoin d'un contexte de 10 millions de jetons. Une année de contrats, de dossiers réglementaires ou de threads de courriels, tout en une session sans fragmentation. Aucun autre modèle à poids ouverts ne s'en rapproche. Vous avez besoin de matériel de centre de données. Au moins un seul H100.

Q : Nous devons exécuter le modèle sur un appareil pour des raisons de confidentialité.

Gemma 4. Le modèle E4B s'exécute sur un ordinateur portable 8 Go. Le 26B MoE s'exécute sur 18 Go de RAM. Llama 4 Scout nécessite au moins 70 Go de VRAM. Il n'y a aucun moyen de l'exécuter sur un GPU grand public. Gemma 4 est le choix pour l'utilisation sur appareil à ce niveau.

Q : Nous sommes une startup basée dans l'UE. Quel modèle pouvons-nous utiliser sans risque ?

Gemma 4. La licence Meta Llama 4 Community License a des restrictions qui affectent les entreprises de l'UE. La licence Apache 2.0 de Gemma 4 n'a pas ces restrictions.

Q : Quel modèle est plus facile à ajuster pour des tâches spécifiques ?

Les deux modèles supportent l'ajustement LoRA. Gemma 4 bénéficie d'un support dès le jour 0 sur des outils comme Llama.cpp, Ollama, MLX, Hugging Face Transformers et SGLang. La communauté dit que Gemma 4 est plus facile à utiliser dès le départ.

L'architecture derrière les chiffres

Les deux modèles utilisent une architecture Mixture-of-Experts. Cela permet aux modèles de stocker les connaissances qu'ils utilisent pour chaque requête. C'est comme un hôpital avec des spécialistes, seuls les pertinents travaillent sur chaque patient.

L'histoire d'efficacité est la plus dramatique avec le 26B MoE de Gemma 4 : 25,2 milliards de paramètres, seulement 3,8 milliards actifs par jeton. Il atteint 97 % de la qualité du modèle 31B avec environ 8 fois moins de calcul par étape d'inférence. Pour les startups exécutant une inférence à haut volume, c'est une affaire.

La conception MoE de Llama 4 Scout est également 17 milliards actifs sur 109 milliards au total parce que le modèle de base est plus grand, et les exigences matérielles sont plus élevées.

Vérification de la réalité des coûts

Les coûts d'hébergement sont où les modèles « ouverts » deviennent compliqués. Les poids sont gratuits. Le calcul ne l'est pas.

1. Gemma 4 26B MoE :

• Local (M2 MacBook Pro 36 Go) : Acceptable pour le développement et les tests.
• Cloud (via OpenRouter ou Together AI) : 0,20 $ à 0,40 $ par million de jetons.
• Auto-hébergé sur un seul A100 80 Go : Prêt pour la production.

2. Llama 4 Scout :

• API Cloud (via Groq, Together AI) : Environ 0,10 $ à 0,20 $ par million de jetons.
• Auto-hébergé : nécessite au moins 55 Go de VRAM. Un seul H100 80 Go coûte environ 2 000 $ à 3 000 $/mois chez les fournisseurs de GPU cloud.

3. Llama 4 Maverick :

• Auto-hébergé : Nécessite 8× H100. Environ 17 000 $ à 23 000 $/mois. C'est un investissement en infrastructure.
• Via API : Environ 0,19 $ à 0,49 $ par million de jetons sur inférence distribuée.

Pour les startups en phase de démarrage, utiliser la route API hébergée a du sens pour les deux modèles. La conversation sur l'auto-hébergement change une fois que vous atteignez environ 500 millions à 1 milliard de jetons par mois.

Et la multimodalité ?

Les deux modèles traitent nativement le texte et les images. Au-delà de cela, les capacités sont différentes :

Gemma 4 : texte + images + vidéo + audio (toutes les tailles). Audio (modèles edge E2B et E4B uniquement). Aucun adaptateur nécessaire.

Llama 4 : texte + images + vidéo. Pas de support audio natif.

Si votre feuille de route produit inclut l'entrée vocale, les modèles edge de Gemma 4 avec audio sont la seule option à poids ouverts à ce niveau de taille.

Le verdict : Quel modèle gagne vraiment ?

Il n'y a pas de gagnant. Il y a une bonne réponse pour chaque cas d'usage.

1. Choisissez Gemma 4 si :

• Vous avez besoin de la performance en raisonnement, mathématiques et codage par paramètre actif.
• Vous construisez pour des déploiements sur appareil, en périphérie ou sensibles à la confidentialité.
• Vous êtes basé dans l'UE ou avez besoin de clarté sur la licence Apache 2.0.
• Vous voulez un support audio natif dans les modèles plus petits.
• Vous commencez un flux de travail d'agent.

2. Choisissez Llama 4 Scout si :

• Votre cas d'usage a besoin d'un contexte de traitement.
• Vous êtes déjà investi dans l'écosystème et les outils de Meta.
• Vous avez besoin du support de 200+ langues avec une bonne couverture multilingue.

3. Choisissez Llama 4 Maverick si :

• Vous avez besoin de la performance de classe GPT-4o et souhaitez l'auto-héberger à l'échelle.
• Vous avez le budget infrastructure pour des configurations H100, ou êtes à l'aise avec les tarifs API.

Pour la plupart des startups construisant des produits IA en 2026, des assistants de codage, des outils de documents, des chatbots orientés clients et des pipelines d'extraction de données, Gemma 4 est le point de départ par défaut. La licence Apache 2.0 supprime chaque obstacle. Les variantes 31B Dense et 26B MoE livrent une performance de pointe avec des coûts d'infrastructure. L'histoire du modèle edge ouvre des catégories de produits qui n'étaient pas viables avec les modèles ouverts de génération précédente.

Le seul scénario où Llama 4 gagne catégoriquement est la niche du long contexte. Il gagne cette niche catégoriquement, et rien d'autre ne s'en rapproche pour 10 millions de jetons.

TL;DR

Gemma 4 gagne sur le raisonnement, le codage, le déploiement sur appareil et les licences (Apache 2.0 sans restrictions). Llama 4 Scout ne gagne qu'une seule chose, mais la gagne catégoriquement : une fenêtre de contexte de 10 millions de jetons, idéale pour traiter des documents massifs. Pour la plupart des startups, Gemma 4 est le défaut. Choisissez Llama 4 Scout seulement si votre cas d'usage a vraiment besoin de ce long contexte.

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