Gemma 4 vs DeepSeek V4
Gemma 4 vs DeepSeek V4: edge multimodale vs scala da un milione di token
Gemma 4 di Google e DeepSeek V4 rappresentano due filosofie diverse. Gemma eccelle nel ragionamento matematico (89,2% AIME), nella visione multimodale e nel deployment edge. DeepSeek domina nel coding agentivo (80,6% SWE-Bench) e nel contesto 1M. Ecco il confronto completo.
Verdetto rapido
Quando scegliere ciascun modello
Entrambi sono di primo livello. La scelta giusta dipende dal tuo caso d'uso principale.
Scegli Gemma 4 quando
Ragionamento matematico, visione multimodale, deployment edge o Apache 2.0
Gemma 4 eccelle nel ragionamento matematico (89,2% AIME), nella comprensione multimodale (76,9% MMMU Pro) e offre la gamma di deployment più ampia, dai modelli edge 2,3B con audio al flagship 31B. La licenza Apache 2.0 garantisce la massima libertà commerciale.
Ideale per: tutoring matematico, analisi documenti, IA on-device, applicazioni multimodali e deployment dove la licenza Apache 2.0 è importante.
Scegli DeepSeek V4 quando
Coding agentivo, contesto 1M o API economica
DeepSeek V4 domina il coding autonomo con 80,6% SWE-Bench Verified (vs 52% di Gemma). V4-Pro offre un contesto di 1M token con 1,6T parametri totali. Il prezzo API di $1,74/M token in input è molto competitivo.
Ideale per: agenti di coding IA, task a contesto molto lungo, deployment API economici e generazione di codice su larga scala.
Google DeepMind
Gemma 4 31B Dense
N. 3 su Arena AI. 89,2% AIME, 80% LiveCodeBench, 76,9% MMMU Pro. Architettura densa con contesto 256K.
30,7B parametri, tutti attivi. Massima qualità per ragionamento, coding e task multimodali.
Google DeepMind
Gemma 4 26B A4B MoE
Qualità vicina al 31B con costo di inferenza 4B. 88,3% AIME, 77,1% LiveCodeBench. Contesto 256K.
25,2B totali, 3,8B attivi per token. 128 esperti, 8 attivi + 1 condiviso.
DeepSeek
DeepSeek V4-Pro
80,6% SWE-Bench Verified, 83,4% BrowseComp. 1,6T parametri totali, 49B attivi. Finestra di contesto 1M.
Architettura MoE massiva con 49B parametri attivi per token. Domina nei benchmark di coding agentivo e navigazione.
DeepSeek
DeepSeek V4-Flash
284B totali, 13B attivi. Contesto 1M. Economico a $1,74/M token in input.
Variante MoE più leggera ottimizzata per velocità e costi. Prestazioni solide con una frazione del calcolo di V4-Pro.
Testa a testa
Dove vince ciascun modello
Analisi categoria per categoria di punti di forza e debolezza.
Ragionamento matematico: vince Gemma
Gemma 4 31B: 89,2% AIME 2026. DeepSeek V4-Pro: circa 78%. La modalità di pensiero di Gemma produce catene di ragionamento matematico eccezionali.
Coding agentivo: vince DeepSeek
DeepSeek V4-Pro: 80,6% SWE-Bench Verified. Gemma 4: 52%. DeepSeek ha un vantaggio enorme nell'editing autonomo del codice.
Navigazione e task web: vince DeepSeek
DeepSeek V4-Pro: 83,4% BrowseComp. Le capacità agentive di DeepSeek si estendono alla navigazione web e al recupero di informazioni.
Multimodale: vince Gemma
Gemma 4: 76,9% MMMU Pro con encoder di visione nativo. DeepSeek V4 è principalmente focalizzato sul testo. Gemma ha un chiaro vantaggio multimodale.
Finestra di contesto: vince DeepSeek
DeepSeek V4: 1M token. Gemma 4: 256K. Per documenti molto lunghi e codebase, DeepSeek ha un vantaggio di contesto 4x.
Deployment edge: vince Gemma
Gemma 4 ha modelli edge E2B (2,3B) ed E4B (4,5B) con audio nativo. Il modello più piccolo di DeepSeek V4 (284B totali) è solo per server.
Confronto architettura
Dense vs MoE massivo: strategie di scaling diverse
Gemma 4 offre un flagship denso e un MoE efficiente. DeepSeek V4 punta tutto sulla scala MoE massiva.
Gemma 4 31B Dense
- 30,7B parametri totali, tutti attivi per token
- Architettura densa per la massima qualità
- Finestra di contesto 256K
- Multimodale nativo (testo + immagine)
- Licenza Apache 2.0
DeepSeek V4-Pro
- 1,6T parametri totali, 49B attivi per token
- MoE massivo con finestra di contesto 1M
- 80,6% SWE-Bench Verified
- 67,9% Terminal-Bench 2.0
- Licenza MIT, $1,74/M token in input
Benchmark
Confronto completo dei benchmark
Risultati diretti dei benchmark su ragionamento, coding, multimodale e task agentivi.
Gemma domina nel ragionamento matematico e multimodale. DeepSeek domina nel coding agentivo e nel contesto lungo. La scelta dipende dal tuo caso d'uso principale.
Matematica: Gemma 4 31B (89,2% AIME) vs DeepSeek V4-Pro (circa 78%) - Gemma vince di 11 punti
Coding agentivo: DeepSeek V4-Pro (80,6% SWE-Bench) vs Gemma 4 (52%) - DeepSeek vince di 29 punti
Multimodale: Gemma 4 (76,9% MMMU Pro) - Gemma ha visione nativa, DeepSeek è focalizzato sul testo
Contesto: DeepSeek V4 (1M token) vs Gemma 4 (256K) - DeepSeek ha 4x più contesto
Testa a testa
Gemma 4 vs DeepSeek V4 sui benchmark chiave
Confronto diretto sui benchmark di valutazione più importanti.
| Benchmark | Gemma 4 31B Dense 31B | Gemma 4 26B MoE 4B attivi 26B | DeepSeek V4-Pro MoE 49B attivi 1.6T | DeepSeek V4-Flash MoE 13B attivi 284B |
|---|---|---|---|---|
MMLU Pro Conoscenza e ragionamento | 85.2% | 82.6% | 83.8% | 79.5% |
AIME 2026 Matematica | 89.2% | 88.3% | 78.0% | 72.5% |
LiveCodeBench v6 Generazione codice | 80.0% | 77.1% | 78.5% | 73.0% |
SWE-Bench Verified Coding agentivo | 52.0% | - | 80.6% | - |
BrowseComp Navigazione web | - | - | 83.4% | - |
Terminal-Bench 2.0 Task terminale | 42.9% | - | 67.9% | - |
MMMU Pro Multimodale | 76.9% | 73.8% | - | - |
Arena AI ELO Preferenza umana | 1452 | 1441 | - | - |
Context Window Token massimi | 256K | 256K | 1M | 1M |
Active params Per token | 30.7B | 3.8B | 49B | 13B |
License Uso commerciale | Apache 2.0 | Apache 2.0 | MIT | MIT |
Dati dalle schede modello ufficiali e valutazioni indipendenti. I punteggi possono variare in base alla metodologia di valutazione.
Coding
Il divario nel coding: DeepSeek V4 domina i task agentivi
L'80,6% di DeepSeek V4-Pro su SWE-Bench Verified è tra i punteggi più alti dei modelli aperti. Gemma 4 tiene bene nella generazione di codice (LiveCodeBench) ma è significativamente indietro nell'editing autonomo.
- Coding agentivo: DeepSeek V4-Pro 80,6% vs Gemma 4 52% (SWE-Bench Verified)
- Generazione codice: Gemma 4 80% vs DeepSeek V4-Pro 78,5% (LiveCodeBench v6)
- Task terminale: DeepSeek V4-Pro 67,9% vs Gemma 4 42,9% (Terminal-Bench 2.0)
Ragionamento e visione
Ragionamento matematico e multimodale: i punti di forza di Gemma 4
L'89,2% di Gemma 4 su AIME 2026 supera nettamente DeepSeek V4. Combinato con la visione multimodale nativa (76,9% MMMU Pro), Gemma 4 è la scelta migliore per ragionamento e comprensione visiva.
- AIME 2026: Gemma 4 89,2% vs DeepSeek V4-Pro circa 78%
- Multimodale: Gemma 4 76,9% MMMU Pro - encoder di visione nativo
- DeepSeek V4 è principalmente focalizzato sul testo senza visione nativa
Deployment e costi
Modelli edge vs efficienza dei costi API
Gemma 4 copre dall'edge al cloud con modelli da 2,3B a 31B, tutti sotto Apache 2.0. DeepSeek V4 offre prezzi API competitivi ($1,74/M in input) e contesto 1M, ma richiede hardware server per il self-hosting.
- Gemma 4: E2B (2,3B), E4B (4,5B), 26B MoE, 31B Dense - tutti Apache 2.0
- DeepSeek V4: $1,74/M input, $3,48/M output - prezzi API competitivi
- Solo Gemma 4 ha modelli edge con supporto audio nativo
Prova entrambi
Testa i modelli tu stesso
Il miglior confronto è l'esperienza diretta.
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Risorse DeepSeek V4
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Risorse e documentazione ufficiali di DeepSeek V4.
Panorama dei modelli aperti
I migliori modelli aperti del 2026
Gemma 4 e DeepSeek V4 sono tra i modelli aperti più potenti, ma non sono le uniche opzioni.
Prova Gemma 4
Scopri i punti di forza di Gemma 4 in prima persona
Prova Gemma 4 gratuitamente e scopri le sue prestazioni sui tuoi task specifici. Ragionamento matematico, visione multimodale e deployment edge sono i suoi punti di forza principali.