Gemma 4 vs DeepSeek V4
Gemma 4 vs DeepSeek V4: edge multimodal vs escala de un millón de tokens
Gemma 4 de Google y DeepSeek V4 representan dos filosofías diferentes. Gemma lidera en razonamiento matemático (89,2 % AIME), visión multimodal y despliegue edge. DeepSeek lidera en codificación agéntica (80,6 % SWE-Bench) y contexto de 1M. Aquí tienes la comparación completa.
Veredicto rápido
Cuándo elegir cada modelo
Ambos son de primer nivel. La elección correcta depende de tu caso de uso principal.
Elige Gemma 4 cuando
Razonamiento matemático, visión multimodal, despliegue edge o Apache 2.0
Gemma 4 destaca en razonamiento matemático (89,2 % AIME), comprensión multimodal (76,9 % MMMU Pro) y ofrece la gama de despliegue más amplia, desde modelos edge de 2,3B con audio hasta el flagship de 31B. La licencia Apache 2.0 proporciona la máxima libertad comercial.
Ideal para: tutoría de matemáticas, análisis de documentos, IA en dispositivo, aplicaciones multimodales y despliegues donde la licencia Apache 2.0 es importante.
Elige DeepSeek V4 cuando
Codificación agéntica, contexto 1M o API económica
DeepSeek V4 domina la codificación autónoma con 80,6 % SWE-Bench Verified (vs 52 % de Gemma). V4-Pro ofrece contexto de 1M tokens con 1,6T parámetros totales. El precio API de $1,74/M tokens de entrada es muy competitivo.
Ideal para: agentes de codificación IA, tareas de contexto muy largo, despliegues API económicos y generación de código a gran escala.
Google DeepMind
Gemma 4 31B Dense
N.º 3 en Arena AI. 89,2 % AIME, 80 % LiveCodeBench, 76,9 % MMMU Pro. Arquitectura densa con contexto 256K.
30,7B parámetros, todos activos. Máxima calidad en razonamiento, codificación y tareas multimodales.
Google DeepMind
Gemma 4 26B A4B MoE
Calidad cercana al 31B con coste de inferencia 4B. 88,3 % AIME, 77,1 % LiveCodeBench. Contexto 256K.
25,2B totales, 3,8B activos por token. 128 expertos, 8 activos + 1 compartido.
DeepSeek
DeepSeek V4-Pro
80,6 % SWE-Bench Verified, 83,4 % BrowseComp. 1,6T parámetros totales, 49B activos. Ventana de contexto 1M.
Arquitectura MoE masiva con 49B parámetros activos por token. Domina en benchmarks de codificación agéntica y navegación.
DeepSeek
DeepSeek V4-Flash
284B totales, 13B activos. Contexto 1M. Económico a $1,74/M tokens de entrada.
Variante MoE más ligera optimizada para velocidad y coste. Rendimiento sólido con una fracción del cómputo de V4-Pro.
Cara a cara
Dónde gana cada modelo
Análisis categoría por categoría de fortalezas y debilidades.
Razonamiento matemático: gana Gemma
Gemma 4 31B: 89,2 % AIME 2026. DeepSeek V4-Pro: aprox. 78 %. El modo de pensamiento de Gemma produce cadenas de razonamiento matemático excepcionales.
Codificación agéntica: gana DeepSeek
DeepSeek V4-Pro: 80,6 % SWE-Bench Verified. Gemma 4: 52 %. DeepSeek tiene una ventaja enorme en edición autónoma de código.
Navegación y tareas web: gana DeepSeek
DeepSeek V4-Pro: 83,4 % BrowseComp. Las capacidades agénticas de DeepSeek se extienden a la navegación web y la recuperación de información.
Multimodal: gana Gemma
Gemma 4: 76,9 % MMMU Pro con codificador de visión nativo. DeepSeek V4 se centra principalmente en texto. Gemma tiene una clara ventaja multimodal.
Ventana de contexto: gana DeepSeek
DeepSeek V4: 1M tokens. Gemma 4: 256K. Para documentos muy largos y bases de código, DeepSeek tiene una ventaja de contexto 4x.
Despliegue edge: gana Gemma
Gemma 4 tiene modelos edge E2B (2,3B) y E4B (4,5B) con audio nativo. El modelo más pequeño de DeepSeek V4 (284B totales) es solo para servidores.
Comparación de arquitectura
Dense vs MoE masivo: estrategias de escalado diferentes
Gemma 4 ofrece un flagship denso y un MoE eficiente. DeepSeek V4 apuesta todo por la escala MoE masiva.
Gemma 4 31B Dense
- 30,7B parámetros totales, todos activos por token
- Arquitectura densa para máxima calidad
- Ventana de contexto 256K
- Multimodal nativo (texto + imagen)
- Licencia Apache 2.0
DeepSeek V4-Pro
- 1,6T parámetros totales, 49B activos por token
- MoE masivo con ventana de contexto 1M
- 80,6 % SWE-Bench Verified
- 67,9 % Terminal-Bench 2.0
- Licencia MIT, $1,74/M tokens de entrada
Benchmarks
Comparación completa de benchmarks
Resultados directos de benchmarks en razonamiento, codificación, multimodal y tareas agénticas.
Gemma lidera en razonamiento matemático y multimodal. DeepSeek lidera en codificación agéntica y contexto largo. La elección depende de tu caso de uso principal.
Matemáticas: Gemma 4 31B (89,2 % AIME) vs DeepSeek V4-Pro (aprox. 78 %) - Gemma gana por 11 puntos
Codificación agéntica: DeepSeek V4-Pro (80,6 % SWE-Bench) vs Gemma 4 (52 %) - DeepSeek gana por 29 puntos
Multimodal: Gemma 4 (76,9 % MMMU Pro) - Gemma tiene visión nativa, DeepSeek se centra en texto
Contexto: DeepSeek V4 (1M tokens) vs Gemma 4 (256K) - DeepSeek tiene 4x más contexto
Cara a cara
Gemma 4 vs DeepSeek V4 en benchmarks clave
Comparación directa en los benchmarks de evaluación más importantes.
| Benchmark | Gemma 4 31B Dense 31B | Gemma 4 26B MoE 4B activos 26B | DeepSeek V4-Pro MoE 49B activos 1.6T | DeepSeek V4-Flash MoE 13B activos 284B |
|---|---|---|---|---|
MMLU Pro Conocimiento y razonamiento | 85.2% | 82.6% | 83.8% | 79.5% |
AIME 2026 Matemáticas | 89.2% | 88.3% | 78.0% | 72.5% |
LiveCodeBench v6 Generación de código | 80.0% | 77.1% | 78.5% | 73.0% |
SWE-Bench Verified Codificación agéntica | 52.0% | - | 80.6% | - |
BrowseComp Navegación web | - | - | 83.4% | - |
Terminal-Bench 2.0 Tareas de terminal | 42.9% | - | 67.9% | - |
MMMU Pro Multimodal | 76.9% | 73.8% | - | - |
Arena AI ELO Preferencia humana | 1452 | 1441 | - | - |
Context Window Tokens máx. | 256K | 256K | 1M | 1M |
Active params Por token | 30.7B | 3.8B | 49B | 13B |
License Uso comercial | Apache 2.0 | Apache 2.0 | MIT | MIT |
Datos de fichas de modelo oficiales y evaluaciones independientes. Las puntuaciones pueden variar según la metodología de evaluación.
Codificación
La brecha en codificación: DeepSeek V4 domina las tareas agénticas
El 80,6 % de DeepSeek V4-Pro en SWE-Bench Verified es una de las puntuaciones más altas entre modelos abiertos. Gemma 4 se defiende en generación de código (LiveCodeBench) pero queda significativamente atrás en edición autónoma.
- Codificación agéntica: DeepSeek V4-Pro 80,6 % vs Gemma 4 52 % (SWE-Bench Verified)
- Generación de código: Gemma 4 80 % vs DeepSeek V4-Pro 78,5 % (LiveCodeBench v6)
- Tareas de terminal: DeepSeek V4-Pro 67,9 % vs Gemma 4 42,9 % (Terminal-Bench 2.0)
Razonamiento y visión
Razonamiento matemático y multimodal: las mayores fortalezas de Gemma 4
El 89,2 % de Gemma 4 en AIME 2026 supera significativamente a DeepSeek V4. Combinado con visión multimodal nativa (76,9 % MMMU Pro), Gemma 4 es la mejor opción para razonamiento y comprensión visual.
- AIME 2026: Gemma 4 89,2 % vs DeepSeek V4-Pro aprox. 78 %
- Multimodal: Gemma 4 76,9 % MMMU Pro - codificador de visión nativo
- DeepSeek V4 se centra principalmente en texto sin visión nativa
Despliegue y coste
Modelos edge vs eficiencia de costes API
Gemma 4 cubre desde edge hasta la nube con modelos de 2,3B a 31B, todos bajo Apache 2.0. DeepSeek V4 ofrece precios API competitivos ($1,74/M de entrada) y contexto 1M, pero requiere hardware de servidor para autoalojamiento.
- Gemma 4: E2B (2,3B), E4B (4,5B), 26B MoE, 31B Dense - todos Apache 2.0
- DeepSeek V4: $1,74/M entrada, $3,48/M salida - precios API competitivos
- Solo Gemma 4 tiene modelos edge con soporte de audio nativo
Probar ambos
Prueba los modelos tú mismo
La mejor comparación es la experiencia práctica.
Recursos de Gemma 4
Empieza con Gemma 4
Todo lo que necesitas para empezar a desarrollar con Gemma 4.
Recursos de DeepSeek V4
Más información sobre DeepSeek V4
Recursos y documentación oficiales de DeepSeek V4.
Panorama de modelos abiertos
Los mejores modelos abiertos de 2026
Gemma 4 y DeepSeek V4 son dos de los modelos abiertos más potentes, pero no son las únicas opciones.
Probar Gemma 4
Experimenta las fortalezas de Gemma 4 de primera mano
Prueba Gemma 4 gratis y comprueba su rendimiento en tus tareas específicas. El razonamiento matemático, la visión multimodal y el despliegue edge son sus mayores fortalezas.