Gemma 4 vs Llama 4
Gemma 4 vs Llama 4: calidad de razonamiento vs contexto masivo
Gemma 4 de Google y Llama 4 de Meta son las familias de modelos abiertos más populares. Gemma lidera en razonamiento matemático (89,2 % vs ~73 % AIME), calidad multimodal y modelos edge con audio. Llama lidera en longitud de contexto (10 M de tokens) y escala del modelo. Aquí tienes la comparación completa.
Veredicto rápido
Cuándo elegir cada modelo
Ambos están ampliamente adoptados. La elección correcta depende de tu caso de uso y necesidades de licencia.
Elige Gemma 4 cuando
Necesites razonamiento matemático, calidad multimodal, modelos edge o Apache 2.0
Gemma 4 destaca en razonamiento matemático (89,2 % AIME vs ~73 % de Llama), comprensión multimodal (76,9 % MMMU Pro) y ofrece modelos edge con audio nativo (E2B/E4B). La licencia Apache 2.0 no tiene restricciones de MAU.
Ideal para: tutoría de matemáticas, análisis de documentos, IA en dispositivo con audio, aplicaciones multimodales y despliegues donde la licencia Apache 2.0 es importante.
Elige Llama 4 cuando
Necesites contexto de 10 M de tokens, modelos más grandes o el ecosistema Meta
Llama 4 Scout ofrece una ventana de contexto de 10 M de tokens, la más grande entre los modelos abiertos. Los 400B parámetros totales de Maverick con 128 expertos proporcionan una escala masiva. El ecosistema de Meta ofrece herramientas y soporte comunitario extensos.
Ideal para: tareas con contexto muy largo, despliegues a gran escala en el ecosistema Meta y aplicaciones donde el contexto de 10 M de tokens es crítico.
Google DeepMind
Gemma 4 31B Dense
N.º 3 en Arena AI. 89,2 % AIME, 80 % LiveCodeBench, 76,9 % MMMU Pro. Arquitectura Dense con contexto de 256K.
30,7B parámetros, todos activos. Máxima calidad en razonamiento, programación y tareas multimodales.
Google DeepMind
Gemma 4 26B A4B MoE
Calidad cercana al 31B con coste de inferencia de 4B. 88,3 % AIME, 77,1 % LiveCodeBench. Contexto de 256K.
25,2B en total, 3,8B activos por token. 128 expertos, 8 activos + 1 compartido.
Meta
Llama 4 Scout
109B en total, 17B activos. 16 expertos. Ventana de contexto de 10 M de tokens, la más grande entre modelos abiertos.
Arquitectura MoE optimizada para contexto extremadamente largo. Funciona en una sola GPU H100.
Meta
Llama 4 Maverick
400B en total, 17B activos. 128 expertos. Excelente rendimiento general en razonamiento y programación.
Variante MoE más grande con más expertos para mayor calidad. Requiere configuración multi-GPU.
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. Llama 4 Maverick: ~73 %. Gemma tiene una ventaja de 16 puntos en razonamiento matemático.
Ventana de contexto: gana Llama
Llama 4 Scout: 10 M de tokens. Gemma 4: 256K. La ventana de contexto de Llama es casi 40 veces mayor, una ventaja enorme para documentos largos.
Calidad multimodal: gana Gemma
Gemma 4: 76,9 % MMMU Pro con visión nativa. Llama 4 soporta multimodal, pero Gemma obtiene puntuaciones más altas en comprensión visual.
Escala del modelo: gana Llama
Llama 4 Maverick: 400B en total, 128 expertos. Gemma 4: máximo 31B. Llama ofrece opciones de modelos más grandes para máxima capacidad.
Despliegue edge: gana Gemma
Gemma 4 tiene modelos edge E2B (2,3B) y E4B (4,5B) con audio nativo. El modelo más pequeño de Llama 4 (109B en total) está orientado a servidores.
Licencia: gana Gemma
Gemma 4: Apache 2.0 sin restricciones. Llama 4: Llama Community License con restricciones de MAU. Apache 2.0 es más sencilla para uso comercial.
Comparación de arquitectura
Enfoques MoE: eficiencia vs escala
Ambas familias usan arquitectura MoE, pero con objetivos de diseño muy diferentes.
Gemma 4 26B A4B
- 25,2B parámetros totales, 3,8B activos por token
- 128 expertos, 8 activos + 1 compartido
- Ventana de contexto de 256K
- Multimodal nativo (texto + imagen)
- Licencia Apache 2.0, sin restricciones
Llama 4 Scout
- 109B parámetros totales, 17B activos por token
- 16 expertos en arquitectura MoE
- Ventana de contexto de 10 M de tokens
- Soporte multimodal (texto + imagen)
- Llama Community License (restricciones de MAU)
Benchmarks
Comparación completa de benchmarks
Resultados directos de benchmarks en razonamiento, programación, multimodal y despliegue.
Gemma lidera en razonamiento matemático, calidad multimodal y despliegue edge. Llama lidera en longitud de contexto y escala del modelo. La elección depende de tu caso de uso principal.
Matemáticas: Gemma 4 31B (89,2 % AIME) vs Llama 4 Maverick (~73 %) - Gemma gana por 16 puntos
Contexto: Llama 4 Scout (10 M de tokens) vs Gemma 4 (256K) - Llama tiene 40 veces más contexto
Multimodal: Gemma 4 (76,9 % MMMU Pro) - comprensión visual de mayor calidad
Licencia: Gemma 4 (Apache 2.0) vs Llama 4 (Community License con límites de MAU)
Cara a cara
Gemma 4 vs Llama 4 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 | Llama 4 Scout MoE 17B activos 109B | Llama 4 Maverick MoE 17B activos 400B |
|---|---|---|---|---|
MMLU Pro Conocimiento y razonamiento | 85.2% | 82.6% | 78.5% | 82.0% |
AIME 2026 Matemáticas | 89.2% | 88.3% | 68.0% | 73.0% |
LiveCodeBench v6 Generación de código | 80.0% | 77.1% | 70.5% | 74.0% |
SWE-Bench Verified Programación agéntica | 52.0% | - | - | - |
MMMU Pro Multimodal | 76.9% | 73.8% | 65.0% | 69.5% |
Arena AI ELO Preferencia humana | 1452 | 1441 | - | - |
Context Window Tokens máx. | 256K | 256K | 10M | 1M |
Total params Tamaño del modelo | 30.7B | 25.2B | 109B | 400B |
Active params Por token | 30.7B | 3.8B | 17B | 17B |
MoE Experts Arquitectura | Dense | 128 (8+1) | 16 | 128 |
License Uso comercial | Apache 2.0 | Apache 2.0 | Llama Community | Llama Community |
Datos de fichas de modelo oficiales y evaluaciones independientes. Las puntuaciones pueden variar según la metodología.
Razonamiento
Razonamiento matemático: la ventaja decisiva de Gemma 4
El 89,2 % de Gemma 4 en AIME 2026 frente al ~73 % de Llama 4 Maverick supone una diferencia de 16 puntos. Es una de las mayores diferencias de razonamiento entre las principales familias de modelos abiertos. Para matemáticas, ciencias y razonamiento lógico, Gemma 4 es el claro ganador.
- AIME 2026: Gemma 4 89,2 % vs Llama 4 Maverick ~73 % - 16 puntos de diferencia
- MMLU Pro: Gemma 4 85,2 % vs Llama 4 Maverick 82,0 %
- LiveCodeBench: Gemma 4 80,0 % vs Llama 4 Maverick 74,0 %
Contexto y escala
Contexto de 10 M de tokens: la ventaja única de Llama 4 Scout
La ventana de contexto de 10 M de tokens de Llama 4 Scout es casi 40 veces mayor que los 256K de Gemma 4. Para procesar bases de código completas, documentos muy largos o conjuntos de datos masivos de una sola vez, Llama 4 Scout no tiene rival.
- Llama 4 Scout: 10 M de tokens - el mayor contexto entre modelos abiertos
- Llama 4 Maverick: 400B parámetros totales, 128 expertos
- Gemma 4: contexto de 256K - suficiente para la mayoría de tareas pero no para longitudes extremas
Licencia y edge
Apache 2.0 y modelos edge: las ventajas prácticas de Gemma 4
La licencia Apache 2.0 de Gemma 4 no tiene restricciones de MAU, a diferencia de la Community License de Llama. Junto con los modelos edge (E2B/E4B) con audio nativo, Gemma 4 ofrece más flexibilidad de despliegue para productos comerciales.
- Gemma 4: Apache 2.0 - sin restricciones de MAU, máxima libertad comercial
- Llama 4: Community License - restricciones de MAU para grandes despliegues
- Solo Gemma 4 ofrece modelos edge (2,3B-4,5B) con soporte de audio nativo
Probar ambos
Prueba los modelos tú mismo
La mejor comparación es la experiencia práctica.
Recursos de Gemma 4
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Todo lo que necesitas para empezar a desarrollar con Gemma 4.
Recursos de Llama 4
Más información sobre Llama 4
Recursos y documentación oficial de Llama 4.
Panorama de modelos abiertos
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Descubre las fortalezas de Gemma 4 de primera mano
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