Gemma 4 vs DeepSeek V4
Gemma 4 vs DeepSeek V4 : edge multimodal vs échelle million de tokens
Gemma 4 de Google et DeepSeek V4 incarnent deux philosophies différentes. Gemma excelle en raisonnement mathématique (89,2 % AIME), vision multimodale et déploiement edge. DeepSeek domine le codage agentique (80,6 % SWE-Bench) et le contexte 1M. Voici la comparaison complète.
Verdict rapide
Quand choisir chaque modèle
Les deux sont de premier plan. Le bon choix dépend de votre cas d'usage principal.
Choisir Gemma 4 quand
Raisonnement mathématique, vision multimodale, déploiement edge ou Apache 2.0
Gemma 4 excelle en raisonnement mathématique (89,2 % AIME), compréhension multimodale (76,9 % MMMU Pro) et offre la plus large gamme de déploiement, des modèles edge 2,3B avec audio au flagship 31B. La licence Apache 2.0 offre une liberté commerciale maximale.
Idéal pour : tutorat en maths, analyse de documents, IA embarquée, applications multimodales et déploiements nécessitant une licence Apache 2.0.
Choisir DeepSeek V4 quand
Codage agentique, contexte 1M ou API économique
DeepSeek V4 domine le codage autonome avec 80,6 % SWE-Bench Verified (vs 52 % pour Gemma). V4-Pro offre un contexte de 1M tokens avec 1,6T paramètres totaux. Le prix API de $1,74/M tokens en entrée est très compétitif.
Idéal pour : agents de codage IA, tâches à très long contexte, déploiements API économiques et génération de code à grande échelle.
Google DeepMind
Gemma 4 31B Dense
N°3 sur Arena AI. 89,2 % AIME, 80 % LiveCodeBench, 76,9 % MMMU Pro. Architecture dense avec contexte 256K.
30,7B paramètres, tous actifs. Meilleure qualité pour le raisonnement, le codage et les tâches multimodales.
Google DeepMind
Gemma 4 26B A4B MoE
Qualité proche du 31B au coût d'inférence 4B. 88,3 % AIME, 77,1 % LiveCodeBench. Contexte 256K.
25,2B au total, 3,8B actifs par token. 128 experts, 8 actifs + 1 partagé.
DeepSeek
DeepSeek V4-Pro
80,6 % SWE-Bench Verified, 83,4 % BrowseComp. 1,6T paramètres totaux, 49B actifs. Fenêtre de contexte 1M.
Architecture MoE massive avec 49B paramètres actifs par token. Domine les benchmarks de codage agentique et de navigation.
DeepSeek
DeepSeek V4-Flash
284B au total, 13B actifs. Contexte 1M. Économique à $1,74/M tokens en entrée.
Variante MoE plus légère optimisée pour la vitesse et le coût. Performances solides pour une fraction du calcul V4-Pro.
Face à face
Les points forts de chaque modèle
Analyse catégorie par catégorie des forces et faiblesses.
Raisonnement mathématique : Gemma gagne
Gemma 4 31B : 89,2 % AIME 2026. DeepSeek V4-Pro : environ 78 %. Le mode de réflexion de Gemma produit des chaînes de raisonnement mathématique exceptionnelles.
Codage agentique : DeepSeek gagne
DeepSeek V4-Pro : 80,6 % SWE-Bench Verified. Gemma 4 : 52 %. DeepSeek a une avance massive en édition de code autonome.
Navigation et tâches web : DeepSeek gagne
DeepSeek V4-Pro : 83,4 % BrowseComp. Les capacités agentiques de DeepSeek s'étendent à la navigation web et à la recherche d'informations.
Multimodal : Gemma gagne
Gemma 4 : 76,9 % MMMU Pro avec encodeur de vision natif. DeepSeek V4 est principalement axé sur le texte. Gemma a un avantage multimodal clair.
Fenêtre de contexte : DeepSeek gagne
DeepSeek V4 : 1M tokens. Gemma 4 : 256K. Pour les très longs documents et bases de code, DeepSeek a un avantage de contexte 4x.
Déploiement edge : Gemma gagne
Gemma 4 dispose de modèles edge E2B (2,3B) et E4B (4,5B) avec audio natif. Le plus petit modèle de DeepSeek V4 (284B au total) est réservé aux serveurs.
Comparaison d'architecture
Dense vs MoE massive : stratégies de mise à l'échelle différentes
Gemma 4 propose un flagship dense et un MoE efficace. DeepSeek V4 mise tout sur l'échelle MoE massive.
Gemma 4 31B Dense
- 30,7B paramètres totaux, tous actifs par token
- Architecture dense pour une qualité maximale
- Fenêtre de contexte 256K
- Multimodal natif (texte + image)
- Licence Apache 2.0
DeepSeek V4-Pro
- 1,6T paramètres totaux, 49B actifs par token
- MoE massive avec fenêtre de contexte 1M
- 80,6 % SWE-Bench Verified
- 67,9 % Terminal-Bench 2.0
- Licence MIT, $1,74/M tokens en entrée
Benchmarks
Comparaison complète des benchmarks
Résultats directs des benchmarks en raisonnement, codage, multimodal et tâches agentiques.
Gemma domine en raisonnement mathématique et multimodal. DeepSeek domine en codage agentique et long contexte. Le choix dépend de votre cas d'usage principal.
Maths : Gemma 4 31B (89,2 % AIME) vs DeepSeek V4-Pro (environ 78 %) - Gemma gagne de 11 points
Codage agentique : DeepSeek V4-Pro (80,6 % SWE-Bench) vs Gemma 4 (52 %) - DeepSeek gagne de 29 points
Multimodal : Gemma 4 (76,9 % MMMU Pro) - Gemma a la vision native, DeepSeek est axé texte
Contexte : DeepSeek V4 (1M tokens) vs Gemma 4 (256K) - DeepSeek a 4x plus de contexte
Face à face
Gemma 4 vs DeepSeek V4 sur les benchmarks clés
Comparaison directe sur les benchmarks d'évaluation les plus importants.
| Benchmark | Gemma 4 31B Dense 31B | Gemma 4 26B MoE 4B actifs 26B | DeepSeek V4-Pro MoE 49B actifs 1.6T | DeepSeek V4-Flash MoE 13B actifs 284B |
|---|---|---|---|---|
MMLU Pro Connaissances et raisonnement | 85.2% | 82.6% | 83.8% | 79.5% |
AIME 2026 Mathématiques | 89.2% | 88.3% | 78.0% | 72.5% |
LiveCodeBench v6 Génération de code | 80.0% | 77.1% | 78.5% | 73.0% |
SWE-Bench Verified Codage agentique | 52.0% | - | 80.6% | - |
BrowseComp Navigation web | - | - | 83.4% | - |
Terminal-Bench 2.0 Tâches terminal | 42.9% | - | 67.9% | - |
MMMU Pro Multimodal | 76.9% | 73.8% | - | - |
Arena AI ELO Préférence humaine | 1452 | 1441 | - | - |
Context Window Tokens max. | 256K | 256K | 1M | 1M |
Active params Par token | 30.7B | 3.8B | 49B | 13B |
License Usage commercial | Apache 2.0 | Apache 2.0 | MIT | MIT |
Données issues des fiches modèles officielles et d'évaluations indépendantes. Les scores peuvent varier selon la méthodologie d'évaluation.
Codage
L'écart en codage : DeepSeek V4 domine les tâches agentiques
Les 80,6 % de DeepSeek V4-Pro sur SWE-Bench Verified comptent parmi les meilleurs scores des modèles ouverts. Gemma 4 tient bon en génération de code (LiveCodeBench) mais accuse un retard significatif en édition autonome.
- Codage agentique : DeepSeek V4-Pro 80,6 % vs Gemma 4 52 % (SWE-Bench Verified)
- Génération de code : Gemma 4 80 % vs DeepSeek V4-Pro 78,5 % (LiveCodeBench v6)
- Tâches terminal : DeepSeek V4-Pro 67,9 % vs Gemma 4 42,9 % (Terminal-Bench 2.0)
Raisonnement et vision
Raisonnement mathématique et multimodal : les plus grandes forces de Gemma 4
Les 89,2 % de Gemma 4 sur AIME 2026 surpassent nettement DeepSeek V4. Combiné à la vision multimodale native (76,9 % MMMU Pro), Gemma 4 est le meilleur choix pour le raisonnement et la compréhension visuelle.
- AIME 2026 : Gemma 4 89,2 % vs DeepSeek V4-Pro environ 78 %
- Multimodal : Gemma 4 76,9 % MMMU Pro - encodeur de vision natif
- DeepSeek V4 est principalement axé texte sans vision native
Déploiement et coût
Modèles edge vs efficacité des coûts API
Gemma 4 couvre de l'edge au cloud avec des modèles de 2,3B à 31B, tous sous Apache 2.0. DeepSeek V4 offre des prix API compétitifs ($1,74/M en entrée) et un contexte 1M, mais nécessite du matériel serveur pour l'auto-hébergement.
- Gemma 4 : E2B (2,3B), E4B (4,5B), 26B MoE, 31B Dense - tous Apache 2.0
- DeepSeek V4 : $1,74/M entrée, $3,48/M sortie - prix API compétitifs
- Seul Gemma 4 dispose de modèles edge avec support audio natif
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