Gemma 4 vs Llama 4：2026 年最强开源模型对决

2026 年开源模型的两个王者

2026 年 4 月，开源 AI 圈诞生了两个重量级对手：

• Gemma 4（Google DeepMind，2026年4月2日）：31B 参数，全球开源榜第三
• Llama 4（Meta，2025年4月5日）：Maverick 4000亿参数/17B激活，Scout 1090亿参数/17B激活，1000万 token 上下文创纪录

两者都是 Apache 2.0 协议，都可以免费商用。那么，到底该选哪个？

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一张表看核心差异

维度	Gemma 4 31B	Llama 4 Maverick	Llama 4 Scout
参数	310亿	4000亿总/170亿激活	1090亿总/170亿激活
架构	Dense	MoE（128专家）	MoE
上下文	256K token	1M token	1000万 token
多模态	文字+图像+音频	文字+图像	文字+图像
许可证	Apache 2.0	Llama 4 Community	Apache 2.0
价格（API）	免费/基础设施费	$0.17-0.60/M	$0.08-0.30/M
MMLU Pro	85.2%	80.5%	74.3%
AIME 2026	89.2%	未公布	未公布
全球排名	开源第三	开源第四	—

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性能对比：Gemma 4 胜出

在核心推理和数学能力上，Gemma 4 31B 明显领先：

• MMLU Pro：Gemma 4 (85.2%) vs Llama 4 Maverick (80.5%)，差距约 5%
• AIME 2026 数学：Gemma 4 以 89.2% 居于顶位，Llama 4 的相关数据尚未完整公布
• Arena AI 竞技场：Gemma 4 31B ELO 1452，全球开源第三

Gemma 4 还多支持音频输入（Llama 4 仅支持文字+图像），三模态完整性更高。

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上下文长度：Llama 4 Scout 绝对碾压

这是 Llama 4 Scout 唯一无法被超越的维度：

1000 万 token 上下文——相当于约 750 万个英文单词，可以一次性喂入：

• 完整大型代码库（数百个文件）
• 一整本长篇小说加所有注释
• 一家公司几年的内部文档

Gemma 4 的 256K 上下文在大多数场景够用，但如果你的任务需要超大上下文，Llama 4 Scout 是唯一开源选择。

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部署难度与成本

Gemma 4 的优势

• 31B Dense 版单张 A100 可运行
• E2B/E4B 版本可在手机/边缘设备部署
• Google AI Studio 提供免费在线调用
• Ollama 已支持（ollama run gemma4:27b）

Llama 4 的优势

• Maverick/Scout 的 17B 激活参数在推理时更省显存（MoE 架构优势）
• Meta 的 API 定价比 Google Cloud Vertex 更透明
• 社区生态更成熟（Llama 系列用户基数更大）

工具链现状（2026年4月）

两者都刚发布不久，推理优化都在追赶中。Llama 4 发布约一年，生态更稳定；Gemma 4 刚发布4天，部分框架（vLLM、LM Studio）还在适配。

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中文支持：都不是最优解

坦白说，如果你的核心场景是中文内容生成，Gemma 4 和 Llama 4 都不是第一选择——阿里 Qwen 系列（25万 token 中文词汇）和 Kimi K2.5 在 CJK 任务上更强。

在两者之间：Llama 4 的多语言训练数据中中文比例更高，但 Gemma 4 的基础推理能力使它在逻辑严密的中文任务上仍能竞争。

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按场景选择

选 Gemma 4 31B 如果：

• 你需要最强推理能力的开源模型（数学、科学、代码）
• 需要三模态（包含音频）
• 在意模型体积小（31B Dense vs Maverick 4000B 总量）
• 要在手机/边缘端部署小版本

选 Llama 4 Scout 如果：

• 你有超长文档分析需求（>256K token）
• 全代码库级别的 AI 辅助
• 需要成熟的社区工具支持

选 Llama 4 Maverick 如果：

• 需要平衡性能和成本的 API 方案
• Scout 的成本太高，但 Scout 的长上下文不是刚需

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总结

	Gemma 4	Llama 4
综合智能	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐
超长上下文	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
多模态完整性	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐
端侧部署	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐
社区成熟度	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
中文支持	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐

没有绝对赢家——Gemma 4 在纯智能和多模态上更强，Llama 4 在超长上下文和生态成熟度上领先。按你的具体场景选择是最优解。