Gemma 4 vs Llama 4
Gemma 4 vs Llama 4: جودة الاستدلال مقابل السياق الضخم
Gemma 4 من Google و Llama 4 من Meta هما أكثر عائلات النماذج المفتوحة شعبية. يتفوق Gemma في الاستدلال الرياضي (89.2% مقابل ~73% AIME)، جودة متعدد الوسائط، ونماذج الحافة مع الصوت. يتفوق Llama في طول السياق (10 ملايين رمز) وحجم النموذج. إليك المقارنة الكاملة.
الحكم السريع
متى تختار كل نموذج
كلاهما معتمد على نطاق واسع. الاختيار الصحيح يعتمد على حالة الاستخدام واحتياجات الترخيص.
اختر Gemma 4 عندما
تحتاج إلى استدلال رياضي، جودة متعدد الوسائط، نماذج حافة، أو Apache 2.0
يتفوق Gemma 4 في الاستدلال الرياضي (89.2% AIME مقابل ~73% لـ Llama)، الفهم متعدد الوسائط (76.9% MMMU Pro)، ويوفر نماذج حافة مع صوت أصلي (E2B/E4B). ترخيص Apache 2.0 ليس له قيود MAU.
الأفضل لـ: تعليم الرياضيات، تحليل المستندات، الذكاء الاصطناعي على الجهاز مع الصوت، التطبيقات متعددة الوسائط، والنشر حيث يكون ترخيص Apache 2.0 مهماً.
اختر Llama 4 عندما
تحتاج إلى سياق 10 ملايين رمز، نماذج أكبر، أو نظام Meta البيئي
يوفر Llama 4 Scout نافذة سياق بـ 10 ملايين رمز - الأكبر بين النماذج المفتوحة. يوفر Maverick بـ 400B معامل إجمالي و128 خبيراً حجماً هائلاً. يوفر نظام Meta البيئي أدوات ودعم مجتمعي واسع.
الأفضل لـ: المهام ذات السياق الطويل جداً، النشر واسع النطاق ضمن نظام Meta البيئي، والتطبيقات التي يكون فيها سياق 10 ملايين رمز حاسماً.
Google DeepMind
Gemma 4 31B Dense
المركز الثالث على Arena AI. 89.2% AIME، 80% LiveCodeBench، 76.9% MMMU Pro. بنية Dense مع سياق 256K.
30.7B معامل، جميعها نشطة. أفضل جودة في الاستدلال والبرمجة والمهام متعددة الوسائط.
Google DeepMind
Gemma 4 26B A4B MoE
جودة قريبة من 31B بتكلفة استدلال 4B. 88.3% AIME، 77.1% LiveCodeBench. سياق 256K.
25.2B إجمالي، 3.8B نشط لكل رمز. 128 خبيراً، 8 نشطين + 1 مشترك.
Meta
Llama 4 Scout
109B إجمالي، 17B نشط. 16 خبيراً. نافذة سياق 10 ملايين رمز - الأكبر بين النماذج المفتوحة.
بنية MoE محسّنة للسياق الطويل جداً. يعمل على وحدة GPU H100 واحدة.
Meta
Llama 4 Maverick
400B إجمالي، 17B نشط. 128 خبيراً. أداء عام قوي في الاستدلال والبرمجة.
نسخة MoE أكبر مع خبراء أكثر لجودة أعلى. يتطلب إعداد متعدد وحدات GPU.
وجهاً لوجه
أين يتفوق كل نموذج
تحليل فئة بفئة لنقاط القوة والضعف.
الاستدلال الرياضي: Gemma يفوز
Gemma 4 31B: 89.2% AIME 2026. Llama 4 Maverick: ~73%. يتقدم Gemma بـ 16 نقطة في الاستدلال الرياضي.
نافذة السياق: Llama يفوز
Llama 4 Scout: 10 ملايين رمز. Gemma 4: 256K. نافذة سياق Llama أكبر بنحو 40 مرة - ميزة هائلة للمستندات الطويلة.
جودة متعدد الوسائط: Gemma يفوز
Gemma 4: 76.9% MMMU Pro مع رؤية أصلية. يدعم Llama 4 متعدد الوسائط، لكن Gemma يحقق درجات أعلى في الفهم البصري.
حجم النموذج: Llama يفوز
Llama 4 Maverick: 400B إجمالي، 128 خبيراً. Gemma 4: أقصى 31B. يوفر Llama خيارات نماذج أكبر للقدرة القصوى.
نشر الحافة: Gemma يفوز
يمتلك Gemma 4 نماذج حافة E2B (2.3B) و E4B (4.5B) مع صوت أصلي. أصغر نموذج لـ Llama 4 (109B إجمالي) موجه للخوادم.
الترخيص: Gemma يفوز
Gemma 4: Apache 2.0 بدون قيود. Llama 4: Llama Community License مع قيود MAU. Apache 2.0 أبسط للاستخدام التجاري.
مقارنة البنية
مقاربات MoE: الكفاءة مقابل الحجم
كلتا العائلتين تستخدمان بنية MoE، لكن بأهداف تصميم مختلفة جداً.
Gemma 4 26B A4B
- 25.2B معامل إجمالي، 3.8B نشط لكل رمز
- 128 خبيراً، 8 نشطين + 1 مشترك
- نافذة سياق 256K
- متعدد الوسائط أصلي (نص + صورة)
- ترخيص Apache 2.0، بدون قيود
Llama 4 Scout
- 109B معامل إجمالي، 17B نشط لكل رمز
- 16 خبيراً في بنية MoE
- نافذة سياق 10 ملايين رمز
- دعم متعدد الوسائط (نص + صورة)
- Llama Community License (قيود MAU)
المعايير المرجعية
مقارنة شاملة للمعايير المرجعية
نتائج مباشرة للمعايير المرجعية في الاستدلال والبرمجة ومتعدد الوسائط والنشر.
يتفوق Gemma في الاستدلال الرياضي وجودة متعدد الوسائط ونشر الحافة. يتفوق Llama في طول السياق وحجم النموذج. الاختيار يعتمد على حالة الاستخدام الرئيسية.
الرياضيات: Gemma 4 31B (89.2% AIME) مقابل Llama 4 Maverick (~73%) - Gemma يفوز بـ 16 نقطة
السياق: Llama 4 Scout (10 ملايين رمز) مقابل Gemma 4 (256K) - Llama لديه 40 ضعف السياق
متعدد الوسائط: Gemma 4 (76.9% MMMU Pro) - فهم بصري بجودة أعلى
الترخيص: Gemma 4 (Apache 2.0) مقابل Llama 4 (Community License مع حدود MAU)
وجهاً لوجه
Gemma 4 مقابل Llama 4 في المعايير المرجعية الرئيسية
مقارنة مباشرة عبر أهم معايير التقييم المرجعية.
| Benchmark | Gemma 4 31B Dense 31B | Gemma 4 26B MoE 4B نشط 26B | Llama 4 Scout MoE 17B نشط 109B | Llama 4 Maverick MoE 17B نشط 400B |
|---|---|---|---|---|
MMLU Pro المعرفة والاستدلال | 85.2% | 82.6% | 78.5% | 82.0% |
AIME 2026 الرياضيات | 89.2% | 88.3% | 68.0% | 73.0% |
LiveCodeBench v6 توليد الكود | 80.0% | 77.1% | 70.5% | 74.0% |
SWE-Bench Verified البرمجة الوكيلية | 52.0% | - | - | - |
MMMU Pro متعدد الوسائط | 76.9% | 73.8% | 65.0% | 69.5% |
Arena AI ELO التفضيل البشري | 1452 | 1441 | - | - |
Context Window الحد الأقصى للرموز | 256K | 256K | 10M | 1M |
Total params حجم النموذج | 30.7B | 25.2B | 109B | 400B |
Active params لكل رمز | 30.7B | 3.8B | 17B | 17B |
MoE Experts البنية | Dense | 128 (8+1) | 16 | 128 |
License الاستخدام التجاري | Apache 2.0 | Apache 2.0 | Llama Community | Llama Community |
البيانات من بطاقات النماذج الرسمية والتقييمات المستقلة. قد تختلف الدرجات حسب منهجية التقييم.
الاستدلال
الاستدلال الرياضي: الميزة الحاسمة لـ Gemma 4
89.2% لـ Gemma 4 في AIME 2026 مقابل ~73% لـ Llama 4 Maverick يمثل فارقاً بـ 16 نقطة. هذا أحد أكبر فوارق الاستدلال بين عائلات النماذج المفتوحة الرئيسية. للرياضيات والعلوم والاستدلال المنطقي، Gemma 4 هو الفائز الواضح.
- AIME 2026: Gemma 4 89.2% مقابل Llama 4 Maverick ~73% - فارق 16 نقطة
- MMLU Pro: Gemma 4 85.2% مقابل Llama 4 Maverick 82.0%
- LiveCodeBench: Gemma 4 80.0% مقابل Llama 4 Maverick 74.0%
السياق والحجم
سياق 10 ملايين رمز: الميزة الفريدة لـ Llama 4 Scout
نافذة سياق Llama 4 Scout بـ 10 ملايين رمز أكبر بنحو 40 مرة من 256K لـ Gemma 4. لمعالجة قواعد كود كاملة أو مستندات طويلة جداً أو مجموعات بيانات ضخمة دفعة واحدة، Llama 4 Scout لا مثيل له.
- Llama 4 Scout: 10 ملايين رمز - أكبر سياق بين النماذج المفتوحة
- Llama 4 Maverick: 400B معامل إجمالي، 128 خبيراً
- Gemma 4: سياق 256K - كافٍ لمعظم المهام لكن ليس للأطوال القصوى
الترخيص والحافة
Apache 2.0 ونماذج الحافة: المزايا العملية لـ Gemma 4
ترخيص Apache 2.0 لـ Gemma 4 ليس له قيود MAU، على عكس Community License لـ Llama. مع نماذج الحافة (E2B/E4B) مع صوت أصلي، يوفر Gemma 4 مرونة نشر أكبر للمنتجات التجارية.
- Gemma 4: Apache 2.0 - بدون قيود MAU، أقصى حرية تجارية
- Llama 4: Community License - قيود MAU للنشر واسع النطاق
- Gemma 4 فقط يوفر نماذج حافة (2.3B-4.5B) مع دعم صوت أصلي
جرّب كليهما
اختبر النماذج بنفسك
أفضل مقارنة هي التجربة العملية.
موارد Gemma 4
ابدأ مع Gemma 4
كل ما تحتاجه للبدء في التطوير مع Gemma 4.
موارد Llama 4
تعرّف على المزيد عن Llama 4
الموارد والوثائق الرسمية لـ Llama 4.
مشهد النماذج المفتوحة
أفضل النماذج المفتوحة في 2026
Gemma 4 و Llama 4 هما أكثر عائلات النماذج المفتوحة شعبية، لكنهما ليسا الخيارين الوحيدين.
جرّب Gemma 4
اكتشف نقاط قوة Gemma 4 بنفسك
جرّب Gemma 4 مجاناً وشاهد أداءه في مهامك. الاستدلال الرياضي والفهم متعدد الوسائط ونشر الحافة هي أبرز نقاط قوته.