Gemma 4 vs. Llama 4: Vilken "öppen" modell vinner egentligen 2026?

Google DeepMind lanserade Gemma 4 den 2 april 2026. Meta släppte Llama 4 Scout och Maverick den 5 april 2025 — nästan ett år tidigare. Om du är en teknikstartup som försöker avgöra vilken öppen modell du ska använda, gör tidpunkten detta mindre till en samtidig lansering och mer till en generationsjämförelse.

Här är sanningen om dessa modeller.

Vad är en "öppen" modell 2026?

Innan vi jämför dessa modeller, låt oss prata om vad det betyder då termen "öppen" har använts mycket i år.

F: Är Gemma 4 och Llama 4 öppen källkod?

Nej, inte i traditionell bemärkelse. Båda modellerna gör sina vikter allmänt tillgängliga. De släpper inte sin fullständiga träningskod och data som Linux eller PostgreSQL gör. En korrekt term skulle vara öppen vikt.

Skillnaden i licensiering är viktig för startups:

Gemma 4 använder Apache 2.0-licensen. Det finns ingen användningsbegränsning, ingen gräns för aktiva användare och inget behov av att ge krediter. Det är helt kommersiell.

Llama 4 använder Metas anpassade Llama 4 Community License. Kommersiell användning är tillåten för startups, men det finns en gräns. Appar med över 700 miljoner aktiva användare behöver ett separat avtal med Meta. Vissa begränsningar gör det svårt för företag i EU att använda den utan omvägar.

För startups är båda licenserna okej. Om du bygger något stort eller arbetar i EU, är Gemma 4 ett renare val.

Modellerna i korthet

Gemma 4 kommer från Google DeepMind.

Den lanserades den 2 april 2026. Det finns fyra modellstorlekar: E2B, E4B, 26B MoE och 31B Dense. 26B MoE-modellen är speciell. Den använder bara 3,8B parametrar per pass, vilket innebär att den kan köras på ett 16GB GPU med kvantisering. Det är fortfarande bra på resonemang. Kan konkurrera med större modeller.

Vad som gör Gemma 4 speciell:

1. Det kan hantera typer av data som text, bilder, video och ljud på mindre modeller.
2. Det använder Apache 2.0-licensen, så det finns inga juridiska överraskningar.
3. E2B-modellen kan köras på en smartphone. 26B MoE-modellen kan köras på en konsumentkvalitet arbetsstation.
4. Det har varit över 400 miljoner nedladdningar av alla Gemma-modeller på Googles utvecklarportal.

Llama 4 kommer från Meta.

Den lanserades den 5 april 2026. Det finns två varianter: Scout och Maverick. En tredje modell, Behemoth, har ännu inte släppts.

Vad som gör Llama 4 speciell:

1. Scouts kontextfönster på 10 miljoner tokens är det bästa bland öppna viktmodeller. Det är som 15 000 sidor text i en prompt.
2. Maverick kan konkurrera med GPT-4o på jämförelser.
3. Den tränades på över 200 språk och har bra flerspråkig täckning.
4. Det fungerar med Meta AI på WhatsApp, Messenger och Instagram.

Direkt jämförelse: Jämförelserna som faktiskt spelar roll

Låt oss vara ärliga om vad jämförelsebetygpoäng betyder för en startup: de är som tecken, inte garantier. En liten skillnad i poäng förändrar vanligtvis inte den verkliga kvaliteten på en produkt. En stor skillnad gör det vanligtvis.

Här är några jämförelser:

Över varje större jämförelse överträffar Gemma 4 31B Llama 4 Scout. På AIME 2026, som testar hårt matematiskt resonemang, får Gemma 4 89,2% jämfört med Scouts 88,3%. Gapet vidgas på GPQA Diamond, ett resonemangtest på examensnivå, där Gemma 4 leder 84,3% till 57,2%. För verkliga kodningsuppgifter på LiveCodeBench v6 får Gemma 4 80,0% jämfört med Scouts 77,1%. På MMLU Pro, som täcker allmän kunskap, får Gemma 4 85,2% medan Scout får 74,3%. Slutligen, på Arena AI ELO, som mäter människors preferens, får Gemma 4 1452 (31B) och 1441 (26B MoE), medan Maverick — inte Scout — får 1417. Det är värt att notera att Mavericks poäng inte är Scouts, och Scout ligger efter på resonemandejämförelser genomgående.

Mavericks poäng är inte Scouts. Scout ligger efter på resonemandejämförelser.

Nyckelsaken att veta: Gemma 4 31B är bättre än Llama 4 Scout på alla resonemande- och kodningsjämförelser. GPQA Diamond-gapet. 84,3% mot 74,3% är en skillnad i resonemang på examensnivå. För startups som bygger AI-assistenter, kodningsverktyg eller dataanalysegenskaper kommer det gapet att visa sig i produktionen.

Där Llama 4 vinner är kontext. Scouts 10M-tokens fönster är det bästa.

Frågan som startups faktiskt ställer

F: Vilken modell ska vi använda för en AI-kodningsassistent?

Gemma 4. Det får 80% på LiveCodeBench v6, vilket är bättre än Llama 4 Scouts 77,1%. 26B MoE-varianten ger dig samma kvalitet på 3,8B aktiva parametrar, vilket innebär lägre kostnader per anrop. Om ditt team använder Apple Silicon, är Gemma 4s 26B MoE ett val för lokal utveckling.

F: Vi bygger ett compliance-verktyg som behöver bearbeta stora kontrakt och ärendekrönikor. Vilken?

Llama 4 Scout. Det finns inget val när du behöver en 10M-tokens kontext. Ett års värde av kontrakt, regulatoriska anmälningar eller e-postkedjor, allt i en session utan att dela upp. Ingen annan öppen viktmodell kommer i närheten. Du behöver datacentermaskinvara. Minst en enda H100.

F: Vi behöver köra modellen på en enhet av sekretesskäl.

Gemma 4. E4B-modellen körs på en 8GB-bärbar dator. 26B MoE körs på 18GB RAM. Llama 4 Scout behöver minst 70GB VRAM. Det finns inget sätt att köra den på ett konsument-GPU. Gemma 4 är valet för användning på enheten på denna nivå.

F: Vi är en EU-baserad startup. Vilken modell kan vi använda utan risk?

Gemma 4. Metas Llama 4 Community License har begränsningar som påverkar EU-företag. Gemma 4s Apache 2.0-licens har inte dessa begränsningar.

F: Vilken modell är lättare att finjustera för specifika uppgifter?

Båda modellerna stöder LoRA-finjustering. Gemma 4 har dag-0-stöd över verktyg som Llama.cpp, Ollama, MLX, Hugging Face Transformers och SGLang. Communityn säger att Gemma 4 är lättare att arbeta med direkt ur lådan.

Arkitekturen bakom siffrorna

Båda modellerna använder en Mixture-of-Experts-arkitektur. Detta låter modeller lagra kunskap som de använder på varje fråga. Det är som ett sjukhus med specialister, bara de relevanta arbetar på varje patient.

Effektivitetsberättelsen är mest dramatisk med Gemma 4s 26B MoE: 25,2 miljarder parametrar, bara 3,8 miljarder aktiva per token. Det uppnår 97% av 31B-modellens kvalitet med ungefär 8x mindre beräkning per inferenssteg. För startups som kör högt volymslutledning, det är en deal.

Llama 4 Scouts MoE-design är också 17B aktiv av 109B totalt eftersom basmodellen är större och maskinvarukraven är högre.

Kostnadsverifiering

Hostingkostnader är där "öppna" modeller blir komplicerade. Vikter är gratis. Beräkning är det inte.

1. Gemma 4 26B MoE:

• Lokal (M2 MacBook Pro 36GB): Okej för utveckling och testning.
• Moln (via OpenRouter eller Together AI): $0,20–0,40 per miljon tokens.
• Själv-värd på en enda A100 80GB: Produktionsklar.

2. Llama 4 Scout:

• Moln-API (via Groq, Together AI): Ungefär $0,10–0,20 per miljon tokens.
• Själv-värd: behöver minst 55GB VRAM. En enda H100 80GB kostar ~$2 000–3 000/månad på moln-GPU-leverantörer.

3. Llama 4 Maverick:

• Själv-värd: Behöver 8× H100. ~$17 000–23 000/månad. Detta är en infrastrukturinvestering.
• Via API: ~$0,19–0,49 per miljon tokens på distribuerad slutledning.

För tidiga startups är det vettigt att använda värd-API-vägen för båda modellerna. Själv-värdkonversationen förändras när du träffar ungefär 500M–1B tokens per månad.

Vad sägs om multimodal?

Båda modellerna bearbetar text och bilder ursprungligen. Bortom det är funktionerna olika:

Gemma 4: text + bilder + video + ljud (alla storlekar). Ljud (endast E2B- och E4B-kantmodeller). Ingen adapter behövs.

Llama 4: text + bilder + video. Inget inbyggt ljudstöd.

Om din produktöversikt inkluderar röstinmatning, är Gemma 4s kantmodeller med ljud det enda öppna viktiga valet på denna storlek.

Domen: Vilken modell vinner faktiskt?

Det finns ingen vinnare. Det finns ett rätt svar för varje användningsfall.

1. Välj Gemma 4 om:

• Du behöver resonemande, matematik och kodningsprestanda per aktiv parameter.
• Du bygger för on-device, edge eller sekretesskänsliga distributioner.
• Du är EU-baserad eller behöver Apache 2.0-licensieringsklarhet.
• Du vill ha inbyggt ljudstöd i mindre modeller.
• Du börjar ett agentiskt arbetsflöde.

2. Välj Llama 4 Scout om:

• Ditt användningsfall behöver en bearbetningskontext.
• Du är redan investerad i Metas ekosystem och verktyg.
• Du behöver 200+ språkstöd med stark flerspråkig täckning.

3. Välj Llama 4 Maverick om:

• Du behöver GPT-4o-klassig prestanda och vill själv-värd i skala.
• Du har infrastrukturbudgeten för H100-inställningar eller är bekväm med API-prissättning.

För de flesta startups som bygger AI-produkter 2026, kodningsassistenter, dokumentverktyg, kundvänd chatbots och dataextraktionsrörledningar, är Gemma 4 utgångspunkten. Apache 2.0-licensen tar bort varje hinder. 31B Dense och 26B MoE-varianterna levererar frontierprestation till infrastrukturkostnader. Kantmodellerberättelsen öppnar produktkategorier som inte var möjliga med tidigare generationens öppna modeller.

Det enda scenariot där Llama 4 vinner helt är den långkontextnischen. Den vinner den nischen avgörande, och inget annat kommer i närheten av 10M-tokens.

TLDR

Gemma 4 vinner på resonemande, kodning, on-device-distribution och licensiering (Apache 2.0 utan begränsningar). Llama 4 Scout vinner bara en sak, men vinner det avgörande: ett 10 miljoner tokens kontextfönster, perfekt för att bearbeta massiva dokument. För de flesta startups är Gemma 4 standarden. Välj Llama 4 Scout endast om ditt användningsfall verkligen behöver den långa kontexten.

Letar du efter att bygga ett högpresterande fjärrtekniskt lag?

Kolla in MyNextDeveloper, en plattform där du kan hitta de bästa 3% av mjukvaruingenjörer som är djupt passionerade om innovation. Våra on-demand, dedikerade och grundliga mjukvarubegåvningslösningar ger en omfattande lösning för alla dina mjukvaru behov.

Besök vår webbplats för att utforska hur vi kan hjälpa dig att bygga ditt perfekta lag.