Gemma 4 vs. Llama 4: Quale modello "open" vince davvero nel 2026?

Google DeepMind ha lanciato Gemma 4 il 2 aprile 2026. Meta ha rilasciato Llama 4 Scout e Maverick il 5 aprile 2025 — quasi un anno prima. Se sei una startup tecnologica che cerca di decidere quale modello aperto utilizzare, i tempi rendono questo meno un lancio simultaneo e più un confronto generazionale.

Ecco la verità su questi modelli.

Che cos'è un modello "aperto" nel 2026?

Prima di confrontare questi modelli, parliamo di cosa significa il termine "aperto" poiché è stato usato molto quest'anno.

D: Gemma 4 e Llama 4 sono open source?

No, non nel senso tradizionale. Entrambi i modelli rendono i loro pesi pubblicamente disponibili. Non rilasciano il codice di addestramento completo e i dati come fa Linux o PostgreSQL. Un termine più accurato sarebbe open-weight.

La differenza nelle licenze è importante per le startup:

Gemma 4 utilizza la licenza Apache 2.0. Non ci sono restrizioni d'uso, nessun limite su utenti attivi e nessuna necessità di attribuzione. È completamente commerciale.

Llama 4 utilizza la licenza Llama 4 Community personalizzata di Meta. L'uso commerciale è consentito per le startup, ma c'è un limite. Le app con oltre 700 milioni di utenti attivi necessitano di un accordo separato con Meta. Alcune restrizioni rendono difficile per le aziende nell'UE utilizzarla senza workaround.

Per le startup, entrambe le licenze vanno bene. Se stai costruendo qualcosa di grande o lavori nell'UE, Gemma 4 è una scelta più pulita.

I modelli a colpo d'occhio

Gemma 4 è di Google DeepMind.

È stato rilasciato il 2 aprile 2026. Ci sono quattro dimensioni di modelli: E2B, E4B, 26B MoE e 31B Dense. Il modello 26B MoE è speciale. Utilizza solo 3,8B parametri per passaggio, il che significa che può girare su una GPU da 16GB con quantizzazione. È ancora bravo nel ragionamento. Può competere con modelli più grandi.

Cosa rende Gemma 4 speciale:

1. Può gestire tipi di dati come testo, immagini, video e audio su modelli più piccoli.
2. Utilizza la licenza Apache 2.0, quindi non ci sono sorprese legali.
3. Il modello E2B può girare su uno smartphone. Il modello 26B MoE può girare su una workstation consumer.
4. Ci sono stati oltre 400 milioni di download di tutti i modelli Gemma sul portale degli sviluppatori di Google.

Llama 4 è di Meta.

È stato rilasciato il 5 aprile 2026. Ci sono due varianti: Scout e Maverick. Un terzo modello, Behemoth, non è stato ancora rilasciato.

Cosa rende Llama 4 speciale:

1. La finestra di contesto di 10 milioni di token di Scout è la migliore tra i modelli open-weight. È come 15.000 pagine di testo in un singolo prompt.
2. Maverick può competere con GPT-4o nei benchmark.
3. È stato addestrato in oltre 200 lingue e ha una buona copertura multilingue.
4. Funziona con Meta AI su WhatsApp, Messenger e Instagram.

Scontro diretto: i benchmark che contano davvero

Siamo onesti su cosa significano i punteggi dei benchmark per una startup: sono come indicatori, non garanzie. Una piccola differenza nei punteggi di solito non cambia la qualità reale di un prodotto. Una grande differenza di solito sì.

Ecco alcuni benchmark:

In ogni benchmark importante, Gemma 4 31B supera Llama 4 Scout. Su AIME 2026, che testa il ragionamento matematico difficile, Gemma 4 segna l'89,2% rispetto all'88,3% di Scout. Il divario si allarga su GPQA Diamond, un test di ragionamento a livello di laurea, dove Gemma 4 guida l'84,3% rispetto al 57,2%. Per attività di codifica nel mondo reale su LiveCodeBench v6, Gemma 4 segna l'80,0% rispetto al 77,1% di Scout. Su MMLU Pro, che copre la conoscenza generale, Gemma 4 segna l'85,2% mentre Scout segna il 74,3%. Infine, su Arena AI ELO, che misura la preferenza umana, Gemma 4 segna 1452 (31B) e 1441 (26B MoE), mentre Maverick — non Scout — segna 1417. Vale la pena notare che i punteggi di Maverick non sono quelli di Scout, e Scout rimane indietro nei benchmark di ragionamento su tutta la linea.

I punteggi di Maverick non sono quelli di Scout. Scout rimane indietro nei benchmark di ragionamento.

La cosa chiave da sapere: Gemma 4 31B è migliore di Llama 4 Scout in ogni benchmark di ragionamento e codifica. Il divario GPQA Diamond. 84,3% rispetto al 74,3% è una differenza nel ragionamento a livello di laurea. Per le startup che costruiscono assistenti AI, strumenti di codifica o funzioni di analisi dei dati, quel divario si manifesterà in produzione.

Dove Llama 4 vince è il contesto. La finestra di 10M token di Scout è la migliore.

La domanda che le startup fanno davvero

D: Quale modello dovremmo usare per un assistente di codifica AI?

Gemma 4. Segna l'80% su LiveCodeBench v6, che è meglio del 77,1% di Llama 4 Scout. La variante 26B MoE ti dà la stessa qualità con 3,8B parametri attivi, il che significa costi inferiori per chiamata. Se il tuo team utilizza Apple Silicon, Gemma 4 26B MoE è una scelta per lo sviluppo locale.

D: Stiamo costruendo uno strumento di conformità che deve elaborare contratti e storie di casi grandi. Quale?

Llama 4 Scout. Non c'è scelta quando hai bisogno di un contesto di 10M token. Un anno di contratti, depositi normativi o thread email, il tutto in una sessione senza suddivisione. Nessun altro modello open-weight si avvicina. Hai bisogno di hardware datacenter. Almeno un singolo H100.

D: Abbiamo bisogno di eseguire il modello su un dispositivo per motivi di privacy.

Gemma 4. Il modello E4B gira su un laptop da 8GB. Il 26B MoE gira su 18GB di RAM. Llama 4 Scout necessita di almeno 70GB VRAM. Non c'è modo di eseguirlo su una GPU consumer. Gemma 4 è la scelta per l'uso on-device a questo livello.

D: Siamo una startup con sede nell'UE. Quale modello possiamo usare senza rischio?

Gemma 4. La licenza Llama 4 Community di Meta ha restrizioni che colpiscono le aziende dell'UE. La licenza Apache 2.0 di Gemma 4 non ha queste restrizioni.

D: Quale modello è più facile da mettere a punto per attività specifiche?

Entrambi i modelli supportano l'accordatura LoRA. Gemma 4 ha supporto day-0 su strumenti come Llama.cpp, Ollama, MLX, Hugging Face Transformers e SGLang. La comunità dice che Gemma 4 è più facile da usare out of the box.

L'architettura dietro i numeri

Entrambi i modelli utilizzano un'architettura Mixture-of-Experts. Questo consente ai modelli di archiviare conoscenze che utilizzano in ogni query. È come un ospedale con specialisti, solo quelli rilevanti lavorano su ogni paziente.

La storia dell'efficienza è più drammatica con Gemma 4 26B MoE: 25,2 miliardi di parametri, solo 3,8 miliardi attivi per token. Raggiunge il 97% della qualità del modello 31B con approssimativamente 8 volte meno calcolo per fase di inferenza. Per le startup che eseguono inferenza ad alto volume, è un affare.

Il design MoE di Llama 4 Scout è anche 17B attivo su 109B totali perché il modello base è più grande e i requisiti hardware sono superiori.

Controllo della realtà dei costi

I costi di hosting sono dove i modelli "aperti" diventano complicati. I pesi sono gratuiti. Il calcolo non lo è.

1. Gemma 4 26B MoE:

• Locale (M2 MacBook Pro 36GB): Va bene per sviluppo e test.
• Cloud (tramite OpenRouter o Together AI): $0,20–0,40 per milione di token.
• Self-hosted su un singolo A100 80GB: Pronto per la produzione.

2. Llama 4 Scout:

• API Cloud (tramite Groq, Together AI): Approssimativamente $0,10–0,20 per milione di token.
• Self-hosted: necessita di almeno 55GB VRAM. Un singolo H100 80GB costa ~$2.000–3.000/mese sui provider GPU cloud.

3. Llama 4 Maverick:

• Self-hosted: Necessita di 8× H100. ~$17.000–23.000/mese. Questo è un investimento infrastrutturale.
• Via API: ~$0,19–0,49 per milione di token su inferenza distribuita.

Per le startup in fase iniziale, utilizzare l'API ospitata ha senso per entrambi i modelli. La conversazione self-hosting cambia una volta che raggiungi circa 500M–1B token al mese.

E il multimodale?

Entrambi i modelli elaborano testo e immagini nativamente. Oltre a ciò, le capacità sono diverse:

Gemma 4: testo + immagini + video + audio (tutte le dimensioni). Audio (solo modelli edge E2B ed E4B). Non sono necessari adattatori.

Llama 4: testo + immagini + video. Nessun supporto audio nativo.

Se la tua roadmap di prodotto include input vocale, i modelli edge di Gemma 4 con audio sono l'unica opzione open-weight a quel livello di dimensione.

Il verdetto: quale modello vince davvero?

Non c'è un vincitore. C'è una risposta giusta per ogni caso d'uso.

1. Scegli Gemma 4 se:

• Hai bisogno della performance di ragionamento, matematica e codifica per parametro attivo.
• Stai costruendo per distribuzioni on-device, edge o sensibili alla privacy.
• Sei basato nell'UE o hai bisogno di chiarezza sulla licenza Apache 2.0.
• Vuoi il supporto audio nativo nei modelli più piccoli.
• Stai avviando un flusso di lavoro agentico.

2. Scegli Llama 4 Scout se:

• Il tuo caso d'uso ha bisogno di un contesto di elaborazione.
• Sei già investito nell'ecosistema e negli strumenti di Meta.
• Hai bisogno del supporto di oltre 200 lingue con forte copertura multilingue.

3. Scegli Llama 4 Maverick se:

• Hai bisogno di performance di classe GPT-4o e vuoi self-hosted su larga scala.
• Hai il budget infrastrutturale per configurazioni H100, o sei a tuo agio con i prezzi delle API.

Per la maggior parte delle startup che costruiscono prodotti AI nel 2026, assistenti di codifica, strumenti di documenti, chatbot rivolti ai clienti e pipeline di estrazione dei dati, Gemma 4 è il punto di partenza predefinito. La licenza Apache 2.0 rimuove ogni barriera. Le varianti 31B Dense e 26B MoE offrono performance di frontiera a costi infrastrutturali. La storia del modello edge apre categorie di prodotti che non erano viabili con modelli aperti della generazione precedente.

L'unico scenario in cui Llama 4 vince a titolo definitivo è la nicchia di contesto lungo. Vince quella nicchia in modo decisivo, e nient'altro si avvicina ai 10M token.

TL;DR

Gemma 4 vince su ragionamento, codifica, distribuzione on-device e licenze (Apache 2.0 senza restrizioni). Llama 4 Scout vince solo una cosa, ma la vince decisamente: una finestra di contesto di 10 milioni di token, ideale per l'elaborazione di documenti massicci. Per la maggior parte delle startup, Gemma 4 è il predefinito. Scegli Llama 4 Scout solo se il tuo caso d'uso ha genuinamente bisogno di quel contesto lungo.

Stai cercando di costruire un team tecnologico remoto ad alte prestazioni?

Dai un'occhiata a MyNextDeveloper, una piattaforma dove puoi trovare il top 3% degli ingegneri software che sono profondamente appassionati di innovazione. Le nostre soluzioni di talento software su richiesta, dedicate e approfondite forniscono una soluzione completa per tutti i tuoi requisiti software.

Visita il nostro sito web per scoprire come possiamo aiutarti a montare il tuo team perfetto.