Gemma 4 vs. Llama 4: Koji "otvoreni" model zaista pobjeđuje 2026?

Google DeepMind je dao do znanja Gemma 4 2. travnja 2026. Meta je lansirala Llama 4 Scout i Maverick 5. travnja 2025. — gotovo godinu dana ranije. Ako ste tehnološki startup koji pokušava odlučiti koji open model koristiti, vremenske oznake čine da je to manje istovremeno lansiranje, a više generacijska usporedba.

Evo istine o tim modelima.

Što je "otvoreni" model 2026.?

Prije nego što usporedimo te modele, razgovarajmo o tome što to znači jer se termin "otvoren" često koristi ove godine.

P: Jesu li Gemma 4 i Llama 4 otvorenog koda?

Ne, ne u tradicionalnom smislu. Oba modela čine svoje težine javno dostupnima. Ne objavljuju svoj cijeli kod za obuku i podatke kao što čine Linux ili PostgreSQL. Točniji termin bi bio otvorena težina.

Razlika u licenciranju je važna za startupe:

Gemma 4 koristi Apache 2.0 licencu. Nema ograničenja korištenja, nema ograničenja za aktivne korisnike i nema potrebe za zahvalom. Potpuno je komercijalna.

Llama 4 koristi Meta-ovu prilagođenu Llama 4 Community licencu. Komercijalna upotreba je dozvoljena za startupe, ali postoji ograničenje. Aplikacije s više od 700 milijuna aktivnih korisnika trebaju poseban dogovor s Meta. Neka ograničenja čine je teškom za korištenje kompanija u EU bez zaobilaznih rješenja.

Za startupe su obje licence u redu. Ako gradite nešto veliko ili radite u EU, Gemma 4 je čistiji izbor.

Modeli u kratkom pregledu

Gemma 4 je od Google DeepMinda.

Lansirana je 2. travnja 2026. Postoje četiri veličine modela: E2B, E4B, 26B MoE i 31B Dense. Model 26B MoE je poseban. Koristi samo 3,8B parametara po prolazu, što znači da može raditi na 16GB GPU-u s kvantizacijom. Još je dobar u zaključivanju. Može konkurirati većim modelima.

Što čini Gemma 4 posebnom:

1. Može rukovati vrstama podataka poput teksta, slika, videa i zvuka na manjim modelima.
2. Koristi Apache 2.0 licencu, tako da nema legal iznenađenja.
3. E2B model može raditi na pametnom telefonu. Model 26B MoE može raditi na kućnoj radnoj stanici.
4. Bilo je preko 400 milijuna preuzimanja svih Gemma modela na Google-ovom portalu za programere.

Llama 4 je od Meta.

Lansirana je 5. travnja 2026. Postoje dva varijanta: Scout i Maverick. Treći model, Behemoth, još nije lansiran.

Što čini Llama 4 posebnom:

1. Scoutov prozor konteksta od 10 milijuna tokena je najbolji među modelima otvorene težine. To je kao 15.000 stranica teksta u jednom upitu.
2. Maverick može konkurirati GPT-4o na benchmark-ima.
3. Obučena je na više od 200 jezika i ima dobru multilingvalnu pokrivenost.
4. Radi s Meta AI na WhatsAppu, Messengeru i Instagramu.

Direktna usporedba: Benchmark-i koji stvarno važnaju

Budimo iskreni o tome što rezultati benchmark-a znače za startup: to su poput znakova, ne jamstava. Mala razlika u rezultatima obično ne mijenja kvalitetu proizvoda u stvarnom svijetu. Velika razlika obično jeste.

Evo nekih benchmark-a:

Na svim glavnim benchmark-ima, Gemma 4 31B nadmašuje Llama 4 Scout. Na AIME 2026, koji testira teško matematičko zaključivanje, Gemma 4 postižu 89,2% naspram Scoutovih 88,3%. Razlika se širi na GPQA Diamond, testu zaključivanja na razini diplome, gdje Gemma 4 vodi 84,3% prema 57,2%. Za zadatke kodiranja u stvarnom svijetu na LiveCodeBench v6, Gemma 4 postižu 80,0% u odnosu na Scoutovih 77,1%. Na MMLU Pro, koji pokriva opće znanje, Gemma 4 postižu 85,2% dok Scout postižu 74,3%. Konačno, na Arena AI ELO, koji mjeri ljudsku preferencu, Gemma 4 postižu 1452 (31B) i 1441 (26B MoE), dok Maverick — ne Scout — postižu 1417. Vrijedi napomenuti da Maverickov rezultati nisu Scoutovi i da Scout zaostaje na benchmark-ima zaključivanja na svim frontama.

Maverickov rezultati nisu Scout. Scout zaostaje na benchmark-ima zaključivanja.

Ključna stvar koju trebate znati: Gemma 4 31B je bolja od Llama 4 Scout na svakom benchmark-u zaključivanja i kodiranja. Razlika GPQA Diamond. 84,3% naspram 74,3% je razlika u zaključivanju na razini diplome. Za startupe koji grade AI asistente, alate za kodiranje ili značajke analize podataka, ta će se razlika pokazati u produkciji.

Gdje Llama 4 pobjeđuje je kontekst. Scoutov prozor od 10M tokena je najbolji.

Pitanje koje startupovi zapravo postavljaju

P: Koji model trebamo koristiti za AI asistenta za kodiranje?

Gemma 4. Postižu 80% na LiveCodeBench v6, što je bolje od Llama 4 Scoutovih 77,1%. Varijanta 26B MoE daje vam istu kvalitetu sa 3,8B aktivnih parametara, što znači niže troškove po pozivu. Ako vaš tim koristi Apple Silicon, Gemma 4s 26B MoE je izbor za lokalnu razvojnu verziju.

P: Gradimo alat za sukladnost koji trebao procesirati velike ugovore i povijest slučaja. Koji?

Llama 4 Scout. Nema izbora kada trebate kontekst od 10M tokena. Godinu dana vrijednih ugovora, regulatornih dosije ili niti e-pošte, sve u jednoj sesiji bez fragmentiranja. Nijedan drugi model otvorene težine nije blizu. Trebate hardver podatkovnog centra. Najmanje jedan H100.

P: Trebamo pokrenuti model na uređaju iz razloga privatnosti.

Gemma 4. Model E4B radi na prijenosnom računalu s 8GB memorije. 26B MoE radi na 18GB RAM-a. Llama 4 Scout trebala najmanje 70GB VRAM-a. Nema načina da je pokrenete na GPU-u za potrošače. Gemma 4 je izbor za korištenje na uređaju na ovoj razini.

P: Smo startup baziran u EU. Koji model možemo koristiti bez rizika?

Gemma 4. Meta-ina Llama 4 Community licenca ima ograničenja koja utječu na EU kompanije. Gemma 4s Apache 2.0 licenca nema ta ograničenja.

P: Koji je model lakši za prilagođavanje za specifične zadatke?

Oba modela podržavaju LoRA prilagođavanje. Gemma 4 ima podrška na dan 0 preko alata kao što su Llama.cpp, Ollama, MLX, Hugging Face Transformers i SGLang. Zajednica kaže da je Gemma 4 lakša za rad čim iz kutije.

Arhitektura iza brojeva

Oba modela koriste arhitekturu Mixture-of-Experts. To omogućava modelima da pohrane znanje koje koriste za svaki upita. To je poput bolnice sa specijalistima, samo relevantni rade na svakom pacijentu.

Priča o učinkovitosti je najdramatičnija s Gemma 4s 26B MoE: 25,2 milijardi parametara, samo 3,8 milijardi aktivnih po tokenu. Postiže 97% kvalitete 31B modela s otprilike 8x manje računanja po koraku zaključivanja. Za startupe koji voze zaključivanje visokog volumena, to je ponuda.

Llama 4 Scoutov MoE dizajn je također 17B aktivnih od 109B ukupno jer je osnovni model veći i zahtjevi hardvera su viši.

Provjera stvarnih troškova

Troškovi hostiranja su gdje "otvoreni" modeli postaju komplicirani. Težine su besplatne. Računanje nije.

1. Gemma 4 26B MoE:

• Lokalno (M2 MacBook Pro 36GB): u redu za razvoj i testiranje.
• Cloud (putem OpenRouter-a ili Together AI): $0,20–0,40 po milijunu tokena.
• Samohostano na jednom A100 80GB: spreman za proizvodnju.

2. Llama 4 Scout:

• Cloud API (putem Groq-a, Together AI): otprilike $0,10–0,20 po milijunu tokena.
• Samohostano: trebala najmanje 55GB VRAM-a. Jedan H100 80GB stoji ~$2.000–3.000/mjesec na pružateljima cloud GPU-a.

3. Llama 4 Maverick:

• Samohostano: trebala 8× H100. ~$17.000–23.000/Mjesec. Ovo je investicija u infrastrukturu.
• Putem API: ~$0,19–0,49 po milijunu tokena na distribuiranom zaključivanju.

Za startupe u ranoj fazi, korištenje smještene API rute ima smisla za oba modela. Razgovor o samohostanju se mijenja kada dosegnete otprilike 500M–1B tokena mjesečno.

Što s multimodalnim?

Oba modela procesiraju tekst i slike izvornog. Izvan toga, mogućnosti su različite:

Gemma 4: tekst + slike + video + audio (sve veličine). Audio (samo E2B i E4B rubni modeli). Nema potrebe za adapterima.

Llama 4: tekst + slike + video. Bez izvorne audio podrške.

Ako vaša mapa puta proizvoda obuhvaća ulaz zvuka, Gemma 4s rubni modeli s audiom su jedina opcija otvorene težine na toj razini veličine.

Presuda: Koji model zapravo pobjeđuje?

Nema pobjednika. Postoji je jasan odgovor za svaki slučaj korištenja.

1. Odaberite Gemma 4 ako:

• Trebate performansu zaključivanja, matematike i kodiranja po aktivnom parametru.
• Gradite za raspodjele na uređaju, rubnu ili osjetljivu na privatnost.
• Baziran ste u EU ili trebate jasnoću licenciranja Apache 2.0.
• Trebate izvorna audio podrška u manjim modelima.
• Započinjete agentic radni tok.

2. Odaberite Llama 4 Scout ako:

• Vaš slučaj korištenja trebala procesiranog konteksta.
• Već ste uložili u Meta-ov ekosistem i alate.
• Trebate podršku 200+ jezika s jakom multilingvalnom pokrivanjem.

3. Odaberite Llama 4 Maverick ako:

• Trebate performansu klase GPT-4o i želite samohostati na skali.
• Imate proračun infrastrukture za H100 postavke ili ste udobni s API cijenama.

Za većinu startupa koji grade AI proizvode 2026, asistente za kodiranje, alate za dokumente, chatbote na strani klijenta i cjevovode ekstrakcije podataka, Gemma 4 je zadana početna točka. Apache 2.0 licenca uklanja svaku prepreku. Varijante 31B Dense i 26B MoE pružaju performansu na granici uz infrastrukturne troškove. Priča o rubnom modelu otvara kategorije proizvoda koje nisu bile izvedive s modelima otvorene težine prethodne generacije.

Jedini scenarij gdje Llama 4 pobjeđuje je njem za dugog konteksta. Pobjeđuje tu nišu odlučno i ništa drugoga nije blizu 10M tokena.

TL;DR

Gemma 4 pobjeđuje na zaključivanju, kodiranju, raspodjeli na uređaju i licenciranju (Apache 2.0 bez ograničenja). Llama 4 Scout pobjeđuje samo jednu stvar, ali je pobjeđuje odlučno: prozor konteksta od 10 milijuna tokena, idealan za procesiranje masivnih dokumenata. Za većinu startupa, Gemma 4 je zadano. Odaberite Llama 4 Scout samo ako vaš slučaj korištenja stvarno trebala taj dugi kontekst.

Trebate li graditi visoko performantan udaljeni tehnički tim?

Pogledajte MyNextDeveloper, platformu gdje možete pronaći top 3% softverskih inženjera koji su duboko strastveni o inovaciji. Naša rješenja za software talent na zahtjev, posvećena i temeljita pružaju sveobuhvatno rješenje za sve vaše potrebe softverom.

Posjetite našu web stranicu da istražite kako vam možemo pomoći u skupljanju savršenog tima.