Gemma 4 vs Llama 4
Gemma 4 vs Llama 4 : qualité de raisonnement vs contexte massif
Gemma 4 de Google et Llama 4 de Meta sont les familles de modèles ouverts les plus populaires. Gemma domine en raisonnement mathématique (89,2 % vs ~73 % AIME), qualité multimodale et modèles edge avec audio. Llama domine en longueur de contexte (10 M de tokens) et taille de modèle. Voici la comparaison complète.
Verdict rapide
Quand choisir chaque modèle
Les deux sont largement adoptés. Le bon choix dépend de votre cas d'usage et de vos besoins en licences.
Choisir Gemma 4 quand
Raisonnement mathématique, qualité multimodale, modèles edge ou Apache 2.0
Gemma 4 excelle en raisonnement mathématique (89,2 % AIME vs ~73 % pour Llama), compréhension multimodale (76,9 % MMMU Pro) et propose des modèles edge avec audio natif (E2B/E4B). La licence Apache 2.0 n'a aucune restriction MAU.
Idéal pour : tutorat en maths, analyse de documents, IA embarquée avec audio, applications multimodales et déploiements nécessitant une licence Apache 2.0.
Choisir Llama 4 quand
Contexte de 10 M de tokens, modèles plus grands ou écosystème Meta
Llama 4 Scout offre une fenêtre de contexte de 10 M de tokens, la plus grande parmi les modèles ouverts. Les 400B paramètres de Maverick avec 128 experts offrent une échelle massive. L'écosystème Meta propose des outils et un support communautaire étendus.
Idéal pour : tâches à très long contexte, déploiements à grande échelle dans l'écosystème Meta et applications nécessitant un contexte de 10 M de tokens.
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. Qualité maximale en raisonnement, codage et tâches multimodales.
Google DeepMind
Gemma 4 26B A4B MoE
Qualité proche du 31B pour un coût d'inférence de 4B. 88,3 % AIME, 77,1 % LiveCodeBench. Contexte 256K.
25,2B au total, 3,8B actifs par token. 128 experts, 8 actifs + 1 partagé.
Meta
Llama 4 Scout
109B au total, 17B actifs. 16 experts. Fenêtre de contexte de 10 M de tokens, la plus grande parmi les modèles ouverts.
Architecture MoE optimisée pour un contexte extrêmement long. Fonctionne sur un seul GPU H100.
Meta
Llama 4 Maverick
400B au total, 17B actifs. 128 experts. Excellentes performances générales en raisonnement et codage.
Variante MoE plus grande avec plus d'experts pour une qualité supérieure. Nécessite une configuration multi-GPU.
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. Llama 4 Maverick : ~73 %. Gemma a 16 points d'avance en raisonnement mathématique.
Fenêtre de contexte : Llama gagne
Llama 4 Scout : 10 M de tokens. Gemma 4 : 256K. La fenêtre de contexte de Llama est près de 40 fois plus grande, un avantage considérable pour les longs documents.
Qualité multimodale : Gemma gagne
Gemma 4 : 76,9 % MMMU Pro avec vision native. Llama 4 supporte le multimodal, mais Gemma obtient de meilleurs scores en compréhension visuelle.
Taille du modèle : Llama gagne
Llama 4 Maverick : 400B au total, 128 experts. Gemma 4 : 31B maximum. Llama offre des modèles plus grands pour une capacité maximale.
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 Llama 4 (109B au total) est orienté serveur.
Licence : Gemma gagne
Gemma 4 : Apache 2.0 sans restrictions. Llama 4 : Llama Community License avec restrictions MAU. Apache 2.0 est plus simple pour un usage commercial.
Comparaison d'architecture
Approches MoE : efficacité vs échelle
Les deux familles utilisent l'architecture MoE, mais avec des objectifs de conception très différents.
Gemma 4 26B A4B
- 25,2B paramètres au total, 3,8B actifs par token
- 128 experts, 8 actifs + 1 partagé
- Fenêtre de contexte 256K
- Multimodal natif (texte + image)
- Licence Apache 2.0, sans restrictions
Llama 4 Scout
- 109B paramètres au total, 17B actifs par token
- 16 experts en architecture MoE
- Fenêtre de contexte de 10 M de tokens
- Support multimodal (texte + image)
- Llama Community License (restrictions MAU)
Benchmarks
Comparaison complète des benchmarks
Résultats directs des benchmarks en raisonnement, codage, multimodal et déploiement.
Gemma domine en raisonnement mathématique, qualité multimodale et déploiement edge. Llama domine en longueur de contexte et taille de modèle. Le choix dépend de votre cas d'usage principal.
Maths : Gemma 4 31B (89,2 % AIME) vs Llama 4 Maverick (~73 %) - Gemma gagne de 16 points
Contexte : Llama 4 Scout (10 M de tokens) vs Gemma 4 (256K) - Llama a 40 fois plus de contexte
Multimodal : Gemma 4 (76,9 % MMMU Pro) - meilleure compréhension visuelle
Licence : Gemma 4 (Apache 2.0) vs Llama 4 (Community License avec limites MAU)
Face à face
Gemma 4 vs Llama 4 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 | Llama 4 Scout MoE 17B actifs 109B | Llama 4 Maverick MoE 17B actifs 400B |
|---|---|---|---|---|
MMLU Pro Connaissances et raisonnement | 85.2% | 82.6% | 78.5% | 82.0% |
AIME 2026 Mathématiques | 89.2% | 88.3% | 68.0% | 73.0% |
LiveCodeBench v6 Génération de code | 80.0% | 77.1% | 70.5% | 74.0% |
SWE-Bench Verified Codage agentique | 52.0% | - | - | - |
MMMU Pro Multimodal | 76.9% | 73.8% | 65.0% | 69.5% |
Arena AI ELO Préférence humaine | 1452 | 1441 | - | - |
Context Window Tokens max. | 256K | 256K | 10M | 1M |
Total params Taille du modèle | 30.7B | 25.2B | 109B | 400B |
Active params Par token | 30.7B | 3.8B | 17B | 17B |
MoE Experts Architecture | Dense | 128 (8+1) | 16 | 128 |
License Usage commercial | Apache 2.0 | Apache 2.0 | Llama Community | Llama Community |
Données issues des fiches modèles officielles et d'évaluations indépendantes. Les scores peuvent varier selon la méthodologie.
Raisonnement
Raisonnement mathématique : l'avantage décisif de Gemma 4
Gemma 4 atteint 89,2 % sur AIME 2026 contre ~73 % pour Llama 4 Maverick, soit un écart de 16 points. C'est l'une des plus grandes différences de raisonnement entre les principales familles de modèles ouverts. Pour les maths, les sciences et le raisonnement logique, Gemma 4 est le grand gagnant.
- AIME 2026 : Gemma 4 89,2 % vs Llama 4 Maverick ~73 % - 16 points d'écart
- MMLU Pro : Gemma 4 85,2 % vs Llama 4 Maverick 82,0 %
- LiveCodeBench : Gemma 4 80,0 % vs Llama 4 Maverick 74,0 %
Contexte et échelle
Contexte de 10 M de tokens : l'avantage unique de Llama 4 Scout
La fenêtre de contexte de 10 M de tokens de Llama 4 Scout est près de 40 fois plus grande que les 256K de Gemma 4. Pour traiter des bases de code entières, de très longs documents ou des jeux de données massifs en une seule passe, Llama 4 Scout est inégalé.
- Llama 4 Scout : 10 M de tokens - le plus grand contexte parmi les modèles ouverts
- Llama 4 Maverick : 400B paramètres au total, 128 experts
- Gemma 4 : contexte 256K - suffisant pour la plupart des tâches mais pas pour les longueurs extrêmes
Licence et edge
Apache 2.0 et modèles edge : les avantages pratiques de Gemma 4
La licence Apache 2.0 de Gemma 4 n'a aucune restriction MAU, contrairement à la Community License de Llama. Combiné aux modèles edge (E2B/E4B) avec audio natif, Gemma 4 offre plus de flexibilité de déploiement pour les produits commerciaux.
- Gemma 4 : Apache 2.0 - aucune restriction MAU, liberté commerciale maximale
- Llama 4 : Community License - restrictions MAU pour les grands déploiements
- Seul Gemma 4 propose des modèles edge (2,3B-4,5B) avec audio natif
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