Gemma 4 vs DeepSeek V4
Gemma 4 vs DeepSeek V4: Multimodaler Edge vs Millionen-Token-Skalierung
Googles Gemma 4 und DeepSeek V4 verfolgen unterschiedliche Philosophien. Gemma führt bei mathematischem Reasoning (89,2 % AIME), multimodalem Sehen und Edge-Deployment. DeepSeek führt bei agentenbasiertem Coding (80,6 % SWE-Bench) und 1M Kontext. Hier ist der vollständige Vergleich.
Kurzfazit
Wann welches Modell wählen
Beide sind Spitzenklasse. Die richtige Wahl hängt von Ihrem Hauptanwendungsfall ab.
Gemma 4 wählen, wenn
Mathematisches Reasoning, multimodales Sehen, Edge-Deployment oder Apache 2.0
Gemma 4 glänzt bei mathematischem Reasoning (89,2 % AIME), multimodalem Verständnis (76,9 % MMMU Pro) und bietet die breiteste Deployment-Palette von 2,3B Edge-Modellen mit Audio bis zum 31B-Flaggschiff. Die Apache-2.0-Lizenz bietet maximale kommerzielle Freiheit.
Ideal für: Mathe-Tutoring, Dokumentenanalyse, On-Device-KI, multimodale Anwendungen und Deployments, bei denen Apache-2.0-Lizenzierung wichtig ist.
DeepSeek V4 wählen, wenn
Agentenbasiertes Coding, 1M Kontext oder kosteneffiziente API
DeepSeek V4 dominiert autonomes Coding mit 80,6 % SWE-Bench Verified (vs. Gemmas 52 %). V4-Pro bietet 1M Token Kontext mit 1,6T Gesamtparametern. Der API-Preis von $1,74/M Eingabe-Token ist äußerst wettbewerbsfähig.
Ideal für: KI-Coding-Agenten, sehr lange Kontextaufgaben, kostenorientierte API-Deployments und großangelegte Codegenerierung.
Google DeepMind
Gemma 4 31B Dense
Nr. 3 auf Arena AI. 89,2 % AIME, 80 % LiveCodeBench, 76,9 % MMMU Pro. Dense-Architektur mit 256K Kontext.
30,7B Parameter, alle aktiv. Beste Qualität bei Reasoning, Coding und multimodalen Aufgaben.
Google DeepMind
Gemma 4 26B A4B MoE
Nahezu 31B-Qualität bei 4B Inferenzkosten. 88,3 % AIME, 77,1 % LiveCodeBench. 256K Kontext.
25,2B gesamt, 3,8B aktiv pro Token. 128 Experten, 8 aktiv + 1 geteilt.
DeepSeek
DeepSeek V4-Pro
80,6 % SWE-Bench Verified, 83,4 % BrowseComp. 1,6T Gesamtparameter, 49B aktiv. 1M Kontextfenster.
Massive MoE-Architektur mit 49B aktiven Parametern pro Token. Dominiert bei agentenbasiertem Coding und Browsing-Benchmarks.
DeepSeek
DeepSeek V4-Flash
284B gesamt, 13B aktiv. 1M Kontext. Kosteneffizient bei $1,74/M Eingabe-Token.
Leichtere MoE-Variante, optimiert für Geschwindigkeit und Kosten. Starke Leistung bei einem Bruchteil der V4-Pro-Rechenleistung.
Direktvergleich
Wo jedes Modell gewinnt
Eine Kategorie-für-Kategorie-Aufschlüsselung der Stärken und Schwächen.
Mathematisches Reasoning: Gemma gewinnt
Gemma 4 31B: 89,2 % AIME 2026. DeepSeek V4-Pro: ca. 78 %. Gemmas Denkmodus erzeugt herausragende mathematische Reasoning-Ketten.
Agentenbasiertes Coding: DeepSeek gewinnt
DeepSeek V4-Pro: 80,6 % SWE-Bench Verified. Gemma 4: 52 %. DeepSeek hat einen massiven Vorsprung bei autonomer Codebearbeitung.
Browsing & Web-Aufgaben: DeepSeek gewinnt
DeepSeek V4-Pro: 83,4 % BrowseComp. DeepSeeks Agentenfähigkeiten erstrecken sich auf Web-Browsing und Informationsabruf.
Multimodal: Gemma gewinnt
Gemma 4: 76,9 % MMMU Pro mit nativem Vision-Encoder. DeepSeek V4 ist primär textfokussiert. Gemma hat einen klaren multimodalen Vorteil.
Kontextfenster: DeepSeek gewinnt
DeepSeek V4: 1M Token. Gemma 4: 256K. Für sehr lange Dokumente und Codebasen hat DeepSeek einen 4-fachen Kontextvorteil.
Edge-Deployment: Gemma gewinnt
Gemma 4 hat E2B (2,3B) und E4B (4,5B) Edge-Modelle mit nativem Audio. DeepSeek V4s kleinstes Modell (284B gesamt) ist nur für Server geeignet.
Architekturvergleich
Dense vs. massive MoE: unterschiedliche Skalierungsstrategien
Gemma 4 bietet ein dichtes Flaggschiff und effizientes MoE. DeepSeek V4 setzt voll auf massive MoE-Skalierung.
Gemma 4 31B Dense
- 30,7B Gesamtparameter, alle aktiv pro Token
- Dense-Architektur für maximale Qualität
- 256K Kontextfenster
- Natives Multimodal (Text + Bild)
- Apache-2.0-Lizenz
DeepSeek V4-Pro
- 1,6T Gesamtparameter, 49B aktiv pro Token
- Massive MoE mit 1M Kontextfenster
- 80,6 % SWE-Bench Verified
- 67,9 % Terminal-Bench 2.0
- MIT-Lizenz, $1,74/M Eingabe-Token
Benchmarks
Vollständiger Benchmark-Vergleich
Direkte Benchmark-Ergebnisse bei Reasoning, Coding, Multimodal und Agentenaufgaben.
Gemma führt bei mathematischem Reasoning und Multimodal. DeepSeek führt bei agentenbasiertem Coding und langem Kontext. Die Wahl hängt von Ihrem Hauptanwendungsfall ab.
Mathematik: Gemma 4 31B (89,2 % AIME) vs DeepSeek V4-Pro (ca. 78 %) - Gemma gewinnt mit 11 Punkten Vorsprung
Agentenbasiertes Coding: DeepSeek V4-Pro (80,6 % SWE-Bench) vs Gemma 4 (52 %) - DeepSeek gewinnt mit 29 Punkten Vorsprung
Multimodal: Gemma 4 (76,9 % MMMU Pro) - Gemma hat natives Sehen, DeepSeek ist textfokussiert
Kontext: DeepSeek V4 (1M Token) vs Gemma 4 (256K) - DeepSeek hat 4x mehr Kontext
Direktvergleich
Gemma 4 vs DeepSeek V4 bei wichtigen Benchmarks
Direkter Vergleich bei den wichtigsten Evaluierungs-Benchmarks.
| Benchmark | Gemma 4 31B Dense 31B | Gemma 4 26B MoE 4B aktiv 26B | DeepSeek V4-Pro MoE 49B aktiv 1.6T | DeepSeek V4-Flash MoE 13B aktiv 284B |
|---|---|---|---|---|
MMLU Pro Wissen & Reasoning | 85.2% | 82.6% | 83.8% | 79.5% |
AIME 2026 Mathematik | 89.2% | 88.3% | 78.0% | 72.5% |
LiveCodeBench v6 Codegenerierung | 80.0% | 77.1% | 78.5% | 73.0% |
SWE-Bench Verified Agentenbasiertes Coding | 52.0% | - | 80.6% | - |
BrowseComp Web-Browsing | - | - | 83.4% | - |
Terminal-Bench 2.0 Terminal-Aufgaben | 42.9% | - | 67.9% | - |
MMMU Pro Multimodal | 76.9% | 73.8% | - | - |
Arena AI ELO Menschliche Präferenz | 1452 | 1441 | - | - |
Context Window Max. Token | 256K | 256K | 1M | 1M |
Active params Pro Token | 30.7B | 3.8B | 49B | 13B |
License Kommerzielle Nutzung | Apache 2.0 | Apache 2.0 | MIT | MIT |
Daten aus offiziellen Modellkarten und unabhängigen Evaluierungen. Ergebnisse können je nach Evaluierungsmethodik variieren.
Coding
Die Coding-Lücke: DeepSeek V4 dominiert Agentenaufgaben
DeepSeek V4-Pros 80,6 % auf SWE-Bench Verified gehört zu den höchsten Werten unter offenen Modellen. Gemma 4 hält bei der Codegenerierung (LiveCodeBench) mit, liegt aber bei autonomer Bearbeitung deutlich zurück.
- Agentenbasiertes Coding: DeepSeek V4-Pro 80,6 % vs Gemma 4 52 % (SWE-Bench Verified)
- Codegenerierung: Gemma 4 80 % vs DeepSeek V4-Pro 78,5 % (LiveCodeBench v6)
- Terminal-Aufgaben: DeepSeek V4-Pro 67,9 % vs Gemma 4 42,9 % (Terminal-Bench 2.0)
Reasoning & Vision
Mathematisches Reasoning und Multimodal: Gemma 4s größte Stärken
Gemma 4s 89,2 % bei AIME 2026 übertrifft DeepSeek V4 deutlich. Kombiniert mit nativem multimodalem Sehen (76,9 % MMMU Pro) ist Gemma 4 die stärkere Wahl für Reasoning- und visuelle Verständnisaufgaben.
- AIME 2026: Gemma 4 89,2 % vs DeepSeek V4-Pro ca. 78 %
- Multimodal: Gemma 4 76,9 % MMMU Pro - nativer Vision-Encoder
- DeepSeek V4 ist primär textfokussiert ohne natives Sehen
Deployment & Kosten
Edge-Modelle vs. API-Kosteneffizienz
Gemma 4 deckt Edge bis Cloud ab mit Modellen von 2,3B bis 31B, alle unter Apache 2.0. DeepSeek V4 bietet wettbewerbsfähige API-Preise ($1,74/M Eingabe) und 1M Kontext, erfordert aber Server-Hardware für Self-Hosting.
- Gemma 4: E2B (2,3B), E4B (4,5B), 26B MoE, 31B Dense - alle Apache 2.0
- DeepSeek V4: $1,74/M Eingabe, $3,48/M Ausgabe - wettbewerbsfähige API-Preise
- Nur Gemma 4 hat Edge-Modelle mit nativer Audio-Unterstützung
Beide testen
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Der beste Vergleich ist praktische Erfahrung.
Gemma 4 Ressourcen
Mit Gemma 4 starten
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DeepSeek V4 Ressourcen
Mehr über DeepSeek V4 erfahren
Offizielle DeepSeek V4 Ressourcen und Dokumentation.
Offene Modelllandschaft
Die besten offenen Modelle 2026
Gemma 4 und DeepSeek V4 gehören zu den leistungsfähigsten offenen Modellen, aber es gibt auch andere Optionen.
Gemma 4 testen
Erleben Sie Gemma 4s Stärken selbst
Testen Sie Gemma 4 kostenlos und sehen Sie, wie es bei Ihren Aufgaben abschneidet. Mathematisches Reasoning, multimodales Sehen und Edge-Deployment sind die größten Stärken.