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 (10M tokens) y escala del modelo. Aquí está la comparación completa.
Veredicto rápido
Cuándo elegir cada modelo
Ambos son ampliamente utilizados. 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 importa.
Elige Llama 4 cuando
Necesites contexto de 10M tokens, modelos más grandes o el ecosistema Meta
Llama 4 Scout ofrece una ventana de contexto de 10M tokens, la más grande entre los modelos abiertos. Los 400B parámetros totales de Maverick con 128 expertos brindan 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 10M tokens es crítico.
Google DeepMind
Gemma 4 31B Dense
N.° 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 costo 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 10M 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: 10M 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 enfocado en 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 10M 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 (10M 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 contra el ~73% de Llama 4 Maverick es 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 10M tokens: la ventaja única de Llama 4 Scout
La ventana de contexto de 10M 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: 10M 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
Prueba ambos
Prueba los modelos tú mismo
La mejor comparación es la experiencia práctica.
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Conoce más sobre Llama 4
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Descubre las fortalezas de Gemma 4 de primera mano
Prueba Gemma 4 gratis y comprueba su rendimiento en tus tareas. El razonamiento matemático, la comprensión multimodal y el despliegue edge son sus mayores fortalezas.