Gemma 4 vs. Llama 4: Welk "open" model wint werkelijk in 2026?

Google DeepMind lanceerde Gemma 4 op 2 april 2026. Meta bracht Llama 4 Scout en Maverick uit op 5 april 2025 — bijna een jaar eerder. Als je een tech startup bent die moet bepalen welk open model je gaat gebruiken, maakt de timing dit minder een gelijktijdige lancering en meer een generatievergelij­king.

Hier is de waarheid over deze modellen.

Wat is een "Open" Model in 2026?

Voordat we deze modellen vergelijken, laten we bespreken wat het betekent, want de term "open" is dit jaar veel gebruikt.

V: Zijn Gemma 4 en Llama 4 open source?

Nee, niet in de traditionele zin. Beide modellen maken hun gewichten openbaar beschikbaar. Ze brengen hun volledige trainings­code en data niet uit zoals Linux of PostgreSQL dat doet. Een nauwkeuriger term zou open-weight zijn.

Het verschil in licentieverlening is belangrijk voor startups:

Gemma 4 gebruikt de Apache 2.0-licentie. Er zijn geen gebruiks­beperkingen, geen limiet op actieve gebruikers en geen noodzaak om krediet te geven. Het is volledig commercieel.

Llama 4 gebruikt Meta's aangepaste Llama 4 Community License. Commercieel gebruik is toegestaan voor startups, maar er is een limiet. Apps met meer dan 700 miljoen actieve gebruikers hebben een aparte overeenkomst met Meta nodig. Enkele beperkingen maken het moeilijk voor bedrijven in de EU om het zonder workarounds te gebruiken.

Voor startups zijn beide licenties prima. Als je iets groots bouwt of in de EU werkt, is Gemma 4 de schonere keuze.

De Modellen in een Oogopslag

Gemma 4 komt van Google DeepMind.

Het werd op 2 april 2026 uitgebracht. Er zijn vier model­grootten: E2B, E4B, 26B MoE en 31B Dense. Het 26B MoE model is speciaal. Het gebruikt slechts 3,8B parameters per pass, wat betekent dat het op een 16GB GPU kan draaien met quantisatie. Het is nog steeds goed in redeneren. Kan concurreren met grotere modellen.

Wat maakt Gemma 4 speciaal:

1. Het kan soorten data verwerken zoals tekst, afbeeldingen, video en audio op kleinere modellen.
2. Het gebruikt de Apache 2.0-licentie, dus er zijn geen juridische verrassingen.
3. Het E2B model kan op een smartphone draaien. Het 26B MoE model kan op een werkstation van consumentenkwaliteit draaien.
4. Er zijn meer dan 400 miljoen downloads van alle Gemma-modellen op Google's ontwikkelaarsportal.

Llama 4 is van Meta.

Het werd op 5 april 2026 uitgebracht. Er zijn twee varianten: Scout en Maverick. Een derde model, Behemoth, is nog niet uitgebracht.

Wat maakt Llama 4 speciaal:

1. Scouts' 10 miljoen token-contextvenster is het beste onder open-weight modellen. Dat is ongeveer 15.000 pagina's tekst in één prompt.
2. Maverick kan concurreren met GPT-4o op benchmarks.
3. Het was getraind op meer dan 200 talen en heeft goede meertalige dekking.
4. Het werkt met Meta AI op WhatsApp, Messenger en Instagram.

Rechtstreeks Vergelijken: De Benchmarks Die Werkelijk Tellen

Laten we eerlijk zijn over wat benchmarkscores betekenen voor een startup: ze zijn als tekenen, geen garanties. Een klein verschil in scores verandert meestal niet de echte kwaliteit van een product. Een groot verschil doet dat meestal wel.

Hier zijn enkele benchmarks:

Gemma 4 31B overtreft Llama 4 Scout op elke grote benchmark. Op AIME 2026, dat moeilijk wiskundig redeneren test, behaalt Gemma 4 89,2% tegen Scouts 88,3%. De kloof wordt groter op GPQA Diamond, een redeneertest op graduaat niveau, waar Gemma 4 84,3% tegen 57,2% leidt. Voor echte codeer­taken op LiveCodeBench v6 behaalt Gemma 4 80,0% tegen Scouts 77,1%. Op MMLU Pro, dat algemene kennis omvat, behaalt Gemma 4 85,2% terwijl Scout 74,3% behaalt. Ten slotte, op Arena AI ELO, dat menselijke voorkeur meet, behaalt Gemma 4 1452 (31B) en 1441 (26B MoE), terwijl Maverick — niet Scout — 1417 behaalt. Het is de moeite waard op te merken dat Maverick-scores niet van Scout zijn, en Scout blijft achter op redener­benchmarks overal.

Maverick-scores zijn niet van Scout. Scout blijft achter op redener­benchmarks.

Het belangrijkste om te weten: Gemma 4 31B is beter dan Llama 4 Scout op elke redener- en codeer­benchmark. De GPQA Diamond-kloof. 84,3% tegenover 74,3% is een verschil in redenen op graduaat niveau. Voor startups die AI-assistenten, codeer­tools of data-analyse-functies bouwen, zal die kloof in productie merkbaar zijn.

Waar Llama 4 wint, is context. Scouts' 10M token-venster is het beste.

De Vraag Die Startups Werkelijk Stellen

V: Welk model moeten we gebruiken voor een AI-codeer­assistent?

Gemma 4. Het behaalt 80% op LiveCodeBench v6, wat beter is dan Llama 4 Scouts 77,1%. De 26B MoE-variant geeft je dezelfde kwaliteit met 3,8B actieve parameters, wat betekent lagere kosten per aanroep. Als je team Apple Silicon gebruikt, is Gemma 4s 26B MoE een keuze voor lokale ontwikkeling.

V: We bouwen een compliance-tool die grote contracten en zaakgeschiedenissen moet verwerken. Welke?

Llama 4 Scout. Er is geen keuze als je een 10M token-context nodig hebt. Een jaar aan contracten, regelgeving of e-maildraden, allemaal in één sessie zonder chunking. Geen ander open-weight model komt er dichtbij. Je hebt datacenter-hardware nodig. Ten minste een enkele H100.

V: We moeten het model op een apparaat uitvoeren om privacyredenen.

Gemma 4. Het E4B model draait op een 8GB laptop. De 26B MoE draait op 18GB RAM. Llama 4 Scout heeft minstens 70GB VRAM nodig. Er is geen manier om het op een consumentengpu uit te voeren. Gemma 4 is de keuze voor on-device gebruik op dit niveau.

V: We zijn een EU-gebaseerde startup. Welk model kunnen we zonder risico gebruiken?

Gemma 4. Metas Llama 4 Community License heeft beperkingen die EU-bedrijven treffen. Gemma 4s Apache 2.0-licentie heeft deze beperkingen niet.

V: Welk model is makkelijker aan te passen voor specifieke taken?

Beide modellen ondersteunen LoRA-afstemming. Gemma 4 heeft ondersteuning op dag nul in tools zoals Llama.cpp, Ollama, MLX, Hugging Face Transformers en SGLang. De community zegt dat Gemma 4 makkelijker uit de doos te gebruiken is.

De Architectuur Achter de Getallen

Beide modellen gebruiken een Mixture-of-Experts-architectuur. Dit stelt modellen in staat kennis op te slaan die ze bij elke query gebruiken. Het is als een ziekenhuis met specialisten, alleen de relevante werken aan elke patiënt.

Het efficiëntieverhaal is het meest dramatisch met Gemma 4s 26B MoE: 25,2 miljard parameters, slechts 3,8 miljard actief per token. Het bereikt 97% van de kwaliteit van het 31B model met ongeveer 8x minder berekening per infer­entiestap. Voor startups met hoog-volume inferentie, dat is een deal.

Llama 4 Scouts' MoE-ontwerp is ook 17B actief uit 109B totaal omdat het basismodel groter is, en de hardware-vereisten hoger zijn.

Kostenreali­teitscheck

Hosting­kosten zijn waar "open" modellen ingewikkeld worden. Gewichten zijn gratis. Berekening niet.

1. Gemma 4 26B MoE:

• Lokaal (M2 MacBook Pro 36GB): Prima voor ontwikkeling en testen.
• Cloud (via OpenRouter of Together AI): $0,20–0,40 per miljoen tokens.
• Zelf gehost op een enkele A100 80GB: Productie-gereed.

2. Llama 4 Scout:

• Cloud API (via Groq, Together AI): Ongeveer $0,10–0,20 per miljoen tokens.
• Zelf gehost: nodig minstens 55GB VRAM. Een enkele H100 80GB kost ~$2.000–3.000/maand op cloud GPU-providers.

3. Llama 4 Maverick:

• Zelf gehost: Nodig 8× H100. ~$17.000–23.000/Maand. Dit is een infrastructuur­investering.
• Via API: ~$0,19–0,49 per miljoen tokens op gedistribueerde inferentie.

Voor jonge startups heeft het gebruik van de gehoste API-route zin voor beide modellen. Het zelf-hosting-gesprek verandert zodra je ongeveer 500M–1B tokens per maand bereikt.

Wat Dacht Je van Multimodaal?

Beide modellen verwerken tekst en afbeeldingen native. Daarboven zijn de mogelijkheden anders:

Gemma 4: tekst + afbeeldingen + video + audio (alle grootten). Audio (alleen E2B en E4B edge models). Geen adapters nodig.

Llama 4: tekst + afbeeldingen + video. Geen native audio-ondersteuning.

Als je product roadmap audio-invoer bevat, zijn Gemma 4s edge models met audio de enige open-weight optie op dat grootte niveau.

Het Verdict: Welk Model Wint Werkelijk?

Er is geen winnaar. Er is een goed antwoord voor elk use case.

1. Kies Gemma 4 als:

• Je de redener-, wiskunde- en codeerprestaties per actieve parameter nodig hebt.
• Je bouwt voor on-device, edge of privacy-gevoelige deployments.
• Je bent gevestigd in de EU of hebt duidelijkheid over Apache 2.0-licenties nodig.
• Je wilt native audio-ondersteuning in kleinere modellen.
• Je start een agentic workflow.

2. Kies Llama 4 Scout als:

• Je use case een verwerkings­context nodig heeft.
• Je bent al geïnvesteerd in Meta's ecosysteem en tooling.
• Je hebt 200+ taalondersteuning met sterke meertalige dekking nodig.

3. Kies Llama 4 Maverick als:

• Je hebt GPT-4o-klasseprestaties nodig en wilt op schaal zelf-hosten.
• Je hebt het infrastructuurbudget voor H100-instellingen, of je bent comfortabel met API-prijzen.

Voor de meeste startups die AI-producten bouwen in 2026, codeer­assistenten, document­tools, klant­gerichte chatbots en data-extractie pijplijnen, is Gemma 4 het standaard startpunt. De Apache 2.0-licentie verwijdert elke barrière. De 31B Dense en 26B MoE-varianten leveren frontier-level prestaties op infrastructuur­kosten. Het edge model-verhaal opent product­categorieën die niet haalbaar waren met open modellen van de vorige generatie.

Het enige scenario waarin Llama 4 voluit wint, is de lange-context niche. Het wint die niche doorslaggevend, en niets anders komt dicht bij 10M tokens.

SAMENGEVAT

Gemma 4 wint op redenen, coderen, on-device deployment en licentieverlening (Apache 2.0 zonder beperkingen). Llama 4 Scout wint maar één ding, maar wint het doorslaggevend: een 10 miljoen token-contextvenster, ideaal voor het verwerken van massieve documenten. Voor de meeste startups is Gemma 4 het standaard. Kies Llama 4 Scout alleen als je use case werkelijk die lange context nodig heeft.

Wil je een high-performing remote tech team opbouwen?

Bekijk MyNextDeveloper, een platform waar je de top 3% van softwareingeni­ers kunt vinden die diep gepassioneerd zijn over innovatie. Onze on-demand, speciale en grondige software-talent-oplossingen bieden een uitgebreide oplossing voor al je software­vereisten.

Bezoek onze website om te verkennen hoe we je kunnen helpen je perfecte team samen te stellen.