Gemma 4 vs Llama 4
Gemma 4 vs Llama 4: Reasoning-Qualität vs massiver Kontext
Googles Gemma 4 und Metas Llama 4 sind die beliebtesten offenen Modellfamilien. Gemma führt bei mathematischem Reasoning (89,2 % vs ~73 % AIME), Multimodal-Qualität und Edge-Modellen mit Audio. Llama führt bei Kontextlänge (10 Mio. Tokens) und Modellgröße. Hier ist der vollständige Vergleich.
Kurzfazit
Wann welches Modell wählen
Beide sind weit verbreitet. Die richtige Wahl hängt von Ihrem Anwendungsfall und Ihren Lizenzanforderungen ab.
Gemma 4 wählen, wenn
Mathematisches Reasoning, Multimodal-Qualität, Edge-Modelle oder Apache 2.0 benötigt werden
Gemma 4 glänzt bei mathematischem Reasoning (89,2 % AIME vs Llamas ~73 %), Multimodal-Verständnis (76,9 % MMMU Pro) und bietet Edge-Modelle mit nativem Audio (E2B/E4B). Die Apache-2.0-Lizenz hat keine MAU-Beschränkungen.
Ideal für: Mathe-Tutoring, Dokumentenanalyse, On-Device-KI mit Audio, multimodale Anwendungen und Deployments, bei denen Apache 2.0 wichtig ist.
Llama 4 wählen, wenn
10-Mio.-Token-Kontext, größere Modelle oder das Meta-Ökosystem benötigt werden
Llama 4 Scout bietet ein Kontextfenster von 10 Mio. Tokens - das größte unter offenen Modellen. Mavericks 400B Gesamtparameter mit 128 Experten liefern massive Skalierung. Metas Ökosystem bietet umfangreiche Tools und Community-Support.
Ideal für: Aufgaben mit sehr langem Kontext, große Deployments im Meta-Ökosystem und Anwendungen, bei denen 10 Mio. Token Kontext entscheidend sind.
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.
Meta
Llama 4 Scout
109B gesamt, 17B aktiv. 16 Experten. 10 Mio. Token Kontextfenster - das größte unter offenen Modellen.
MoE-Architektur optimiert für extrem langen Kontext. Läuft auf einer einzelnen H100 GPU.
Meta
Llama 4 Maverick
400B gesamt, 17B aktiv. 128 Experten. Starke Allgemeinleistung bei Reasoning und Coding.
Größere MoE-Variante mit mehr Experten für höhere Qualität. Erfordert Multi-GPU-Setup.
Direktvergleich
Wo jedes Modell gewinnt
Kategorie für Kategorie: Stärken und Schwächen im Überblick.
Mathematisches Reasoning: Gemma gewinnt
Gemma 4 31B: 89,2 % AIME 2026. Llama 4 Maverick: ~73 %. Gemma hat einen Vorsprung von 16 Punkten beim mathematischen Reasoning.
Kontextfenster: Llama gewinnt
Llama 4 Scout: 10 Mio. Tokens. Gemma 4: 256K. Llamas Kontextfenster ist fast 40-mal größer - ein enormer Vorteil bei langen Dokumenten.
Multimodal-Qualität: Gemma gewinnt
Gemma 4: 76,9 % MMMU Pro mit nativem Vision-Encoder. Llama 4 unterstützt Multimodal, aber Gemma erzielt höhere Benchmark-Werte beim visuellen Verständnis.
Modellgröße: Llama gewinnt
Llama 4 Maverick: 400B gesamt, 128 Experten. Gemma 4: maximal 31B. Llama bietet größere Modelloptionen für maximale Leistung.
Edge-Deployment: Gemma gewinnt
Gemma 4 hat E2B (2,3B) und E4B (4,5B) Edge-Modelle mit nativem Audio. Llamas kleinstes Modell (109B gesamt) ist serverorientiert.
Lizenzierung: Gemma gewinnt
Gemma 4: Apache 2.0 ohne Einschränkungen. Llama 4: Llama Community License mit MAU-Beschränkungen. Apache 2.0 ist einfacher für kommerzielle Nutzung.
Architekturvergleich
MoE-Ansätze: Effizienz vs Skalierung
Beide Familien nutzen MoE-Architektur, aber mit sehr unterschiedlichen Designzielen.
Gemma 4 26B A4B
- 25,2B Gesamtparameter, 3,8B aktiv pro Token
- 128 Experten, 8 aktiv + 1 geteilt
- 256K Kontextfenster
- Natives Multimodal (Text + Bild)
- Apache-2.0-Lizenz, keine Einschränkungen
Llama 4 Scout
- 109B Gesamtparameter, 17B aktiv pro Token
- 16 Experten in MoE-Architektur
- 10 Mio. Token Kontextfenster
- Multimodal-Unterstützung (Text + Bild)
- Llama Community License (MAU-Beschränkungen)
Benchmarks
Vollständiger Benchmark-Vergleich
Direkte Benchmark-Ergebnisse für Reasoning, Coding, Multimodal und Deployment.
Gemma führt bei mathematischem Reasoning, Multimodal-Qualität und Edge-Deployment. Llama führt bei Kontextlänge und Modellgröße. Die Wahl hängt von Ihrem Anwendungsfall ab.
Mathematik: Gemma 4 31B (89,2 % AIME) vs Llama 4 Maverick (~73 %) - Gemma gewinnt mit 16 Punkten
Kontext: Llama 4 Scout (10 Mio. Tokens) vs Gemma 4 (256K) - Llama hat 40-mal mehr Kontext
Multimodal: Gemma 4 (76,9 % MMMU Pro) - höhere Qualität beim visuellen Verständnis
Lizenz: Gemma 4 (Apache 2.0) vs Llama 4 (Community License mit MAU-Limits)
Direktvergleich
Gemma 4 vs Llama 4 bei wichtigen Benchmarks
Direkter Vergleich bei den wichtigsten Evaluierungs-Benchmarks.
| Benchmark | Gemma 4 31B Dense 31B | Gemma 4 26B MoE 4B aktiv 26B | Llama 4 Scout MoE 17B aktiv 109B | Llama 4 Maverick MoE 17B aktiv 400B |
|---|---|---|---|---|
MMLU Pro Wissen & Reasoning | 85.2% | 82.6% | 78.5% | 82.0% |
AIME 2026 Mathematik | 89.2% | 88.3% | 68.0% | 73.0% |
LiveCodeBench v6 Code-Generierung | 80.0% | 77.1% | 70.5% | 74.0% |
SWE-Bench Verified Agentisches Coding | 52.0% | - | - | - |
MMMU Pro Multimodal | 76.9% | 73.8% | 65.0% | 69.5% |
Arena AI ELO Menschliche Präferenz | 1452 | 1441 | - | - |
Context Window Max. Tokens | 256K | 256K | 10M | 1M |
Total params Modellgröße | 30.7B | 25.2B | 109B | 400B |
Active params Pro Token | 30.7B | 3.8B | 17B | 17B |
MoE Experts Architektur | Dense | 128 (8+1) | 16 | 128 |
License Kommerzielle Nutzung | Apache 2.0 | Apache 2.0 | Llama Community | Llama Community |
Daten aus offiziellen Modellkarten und unabhängigen Evaluierungen. Ergebnisse können je nach Methodik variieren.
Reasoning
Mathematisches Reasoning: Gemma 4s entscheidender Vorteil
Gemma 4 erreicht 89,2 % bei AIME 2026 gegenüber Llama 4 Mavericks ~73 % - ein Abstand von 16 Punkten. Dies ist einer der größten Reasoning-Unterschiede zwischen großen offenen Modellfamilien. Für Mathematik, Naturwissenschaften und logisches Reasoning ist Gemma 4 der klare Gewinner.
- AIME 2026: Gemma 4 89,2 % vs Llama 4 Maverick ~73 % - 16 Punkte Vorsprung
- MMLU Pro: Gemma 4 85,2 % vs Llama 4 Maverick 82,0 %
- LiveCodeBench: Gemma 4 80,0 % vs Llama 4 Maverick 74,0 %
Kontext & Skalierung
10-Mio.-Token-Kontext: Llama 4 Scouts einzigartiger Vorteil
Llama 4 Scouts 10-Mio.-Token-Kontextfenster ist fast 40-mal größer als Gemma 4s 256K. Für die Verarbeitung ganzer Codebasen, sehr langer Dokumente oder massiver Datensätze in einem Durchgang ist Llama 4 Scout unübertroffen.
- Llama 4 Scout: 10 Mio. Tokens - größter Kontext unter offenen Modellen
- Llama 4 Maverick: 400B Gesamtparameter, 128 Experten
- Gemma 4: 256K Kontext - ausreichend für die meisten Aufgaben, aber nicht für extreme Längen
Lizenz & Edge
Apache 2.0 und Edge-Modelle: Gemma 4s praktische Vorteile
Gemma 4s Apache-2.0-Lizenz hat keine MAU-Beschränkungen, anders als Llamas Community License. Zusammen mit Edge-Modellen (E2B/E4B) mit nativem Audio bietet Gemma 4 mehr Deployment-Flexibilität für kommerzielle Produkte.
- Gemma 4: Apache 2.0 - keine MAU-Beschränkungen, maximale kommerzielle Freiheit
- Llama 4: Community License - MAU-Beschränkungen bei großen Deployments
- Nur Gemma 4 bietet Edge-Modelle (2,3B-4,5B) mit nativem Audio
Beide testen
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Der beste Vergleich ist praktische Erfahrung.
Gemma 4 Ressourcen
Mit Gemma 4 starten
Alles, was Sie brauchen, um mit Gemma 4 zu entwickeln.
Llama 4 Ressourcen
Mehr über Llama 4 erfahren
Offizielle Llama 4 Ressourcen und Dokumentation.
Offene Modelllandschaft
Die besten offenen Modelle 2026
Gemma 4 und Llama 4 sind die beliebtesten offenen Modellfamilien, aber nicht die einzigen 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 Verständnis und Edge-Deployment sind die größten Stärken.