Gemma 4 vs Llama 4
Gemma 4 vs Llama 4: qualità del ragionamento vs contesto massivo
Gemma 4 di Google e Llama 4 di Meta sono le famiglie di modelli aperti più popolari. Gemma eccelle nel ragionamento matematico (89,2% vs ~73% AIME), qualità multimodale e modelli edge con audio. Llama eccelle nella lunghezza del contesto (10M token) e nella scala del modello. Ecco il confronto completo.
Verdetto rapido
Quando scegliere ciascun modello
Entrambi sono ampiamente adottati. La scelta giusta dipende dal caso d'uso e dalle esigenze di licenza.
Scegli Gemma 4 quando
Servono ragionamento matematico, qualità multimodale, modelli edge o Apache 2.0
Gemma 4 eccelle nel ragionamento matematico (89,2% AIME vs ~73% di Llama), comprensione multimodale (76,9% MMMU Pro) e offre modelli edge con audio nativo (E2B/E4B). La licenza Apache 2.0 non ha restrizioni MAU.
Ideale per: tutoring matematico, analisi documenti, IA on-device con audio, applicazioni multimodali e deployment dove la licenza Apache 2.0 è importante.
Scegli Llama 4 quando
Servono contesto da 10M token, modelli più grandi o ecosistema Meta
Llama 4 Scout offre una finestra di contesto da 10M token, la più grande tra i modelli aperti. I 400B parametri totali di Maverick con 128 esperti offrono una scala massiva. L'ecosistema Meta offre strumenti e supporto della community estesi.
Ideale per: attività con contesto molto lungo, deployment su larga scala nell'ecosistema Meta e applicazioni dove il contesto da 10M token è critico.
Google DeepMind
Gemma 4 31B Dense
N. 3 su Arena AI. 89,2% AIME, 80% LiveCodeBench, 76,9% MMMU Pro. Architettura Dense con contesto 256K.
30,7B parametri, tutti attivi. Qualità massima in ragionamento, coding e attività multimodali.
Google DeepMind
Gemma 4 26B A4B MoE
Qualità vicina al 31B con costo di inferenza di 4B. 88,3% AIME, 77,1% LiveCodeBench. Contesto 256K.
25,2B totali, 3,8B attivi per token. 128 esperti, 8 attivi + 1 condiviso.
Meta
Llama 4 Scout
109B totali, 17B attivi. 16 esperti. Finestra di contesto da 10M token, la più grande tra i modelli aperti.
Architettura MoE ottimizzata per contesto estremamente lungo. Funziona su una singola GPU H100.
Meta
Llama 4 Maverick
400B totali, 17B attivi. 128 esperti. Ottime prestazioni generali in ragionamento e coding.
Variante MoE più grande con più esperti per qualità superiore. Richiede configurazione multi-GPU.
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. Llama 4 Maverick: ~73%. Gemma ha un vantaggio di 16 punti nel ragionamento matematico.
Finestra di contesto: vince Llama
Llama 4 Scout: 10M token. Gemma 4: 256K. La finestra di contesto di Llama è quasi 40 volte più grande, un vantaggio enorme per documenti lunghi.
Qualità multimodale: vince Gemma
Gemma 4: 76,9% MMMU Pro con visione nativa. Llama 4 supporta il multimodale, ma Gemma ottiene punteggi più alti nella comprensione visiva.
Scala del modello: vince Llama
Llama 4 Maverick: 400B totali, 128 esperti. Gemma 4: massimo 31B. Llama offre opzioni di modelli più grandi per la massima capacità.
Deployment edge: vince Gemma
Gemma 4 ha modelli edge E2B (2,3B) ed E4B (4,5B) con audio nativo. Il modello più piccolo di Llama 4 (109B totali) è orientato ai server.
Licenza: vince Gemma
Gemma 4: Apache 2.0 senza restrizioni. Llama 4: Llama Community License con restrizioni MAU. Apache 2.0 è più semplice per l'uso commerciale.
Confronto architettura
Approcci MoE: efficienza vs scala
Entrambe le famiglie usano l'architettura MoE, ma con obiettivi di design molto diversi.
Gemma 4 26B A4B
- 25,2B parametri totali, 3,8B attivi per token
- 128 esperti, 8 attivi + 1 condiviso
- Finestra di contesto 256K
- Multimodale nativo (testo + immagine)
- Licenza Apache 2.0, senza restrizioni
Llama 4 Scout
- 109B parametri totali, 17B attivi per token
- 16 esperti in architettura MoE
- Finestra di contesto da 10M token
- Supporto multimodale (testo + immagine)
- Llama Community License (restrizioni MAU)
Benchmark
Confronto completo dei benchmark
Risultati diretti dei benchmark su ragionamento, coding, multimodale e deployment.
Gemma eccelle nel ragionamento matematico, qualità multimodale e deployment edge. Llama eccelle nella lunghezza del contesto e scala del modello. La scelta dipende dal caso d'uso principale.
Matematica: Gemma 4 31B (89,2% AIME) vs Llama 4 Maverick (~73%) - Gemma vince di 16 punti
Contesto: Llama 4 Scout (10M token) vs Gemma 4 (256K) - Llama ha 40 volte più contesto
Multimodale: Gemma 4 (76,9% MMMU Pro) - comprensione visiva di qualità superiore
Licenza: Gemma 4 (Apache 2.0) vs Llama 4 (Community License con limiti MAU)
Testa a testa
Gemma 4 vs Llama 4 sui benchmark chiave
Confronto diretto sui benchmark di valutazione più importanti.
| Benchmark | Gemma 4 31B Dense 31B | Gemma 4 26B MoE 4B attivi 26B | Llama 4 Scout MoE 17B attivi 109B | Llama 4 Maverick MoE 17B attivi 400B |
|---|---|---|---|---|
MMLU Pro Conoscenza e ragionamento | 85.2% | 82.6% | 78.5% | 82.0% |
AIME 2026 Matematica | 89.2% | 88.3% | 68.0% | 73.0% |
LiveCodeBench v6 Generazione codice | 80.0% | 77.1% | 70.5% | 74.0% |
SWE-Bench Verified Coding agentico | 52.0% | - | - | - |
MMMU Pro Multimodale | 76.9% | 73.8% | 65.0% | 69.5% |
Arena AI ELO Preferenza umana | 1452 | 1441 | - | - |
Context Window Token massimi | 256K | 256K | 10M | 1M |
Total params Dimensione modello | 30.7B | 25.2B | 109B | 400B |
Active params Per token | 30.7B | 3.8B | 17B | 17B |
MoE Experts Architettura | Dense | 128 (8+1) | 16 | 128 |
License Uso commerciale | Apache 2.0 | Apache 2.0 | Llama Community | Llama Community |
Dati dalle schede modello ufficiali e valutazioni indipendenti. I punteggi possono variare in base alla metodologia.
Ragionamento
Ragionamento matematico: il vantaggio decisivo di Gemma 4
L'89,2% di Gemma 4 su AIME 2026 contro il ~73% di Llama 4 Maverick rappresenta un divario di 16 punti. È una delle maggiori differenze di ragionamento tra le principali famiglie di modelli aperti. Per matematica, scienze e ragionamento logico, Gemma 4 è il vincitore indiscusso.
- AIME 2026: Gemma 4 89,2% vs Llama 4 Maverick ~73% - 16 punti di distacco
- MMLU Pro: Gemma 4 85,2% vs Llama 4 Maverick 82,0%
- LiveCodeBench: Gemma 4 80,0% vs Llama 4 Maverick 74,0%
Contesto e scala
Contesto da 10M token: il vantaggio unico di Llama 4 Scout
La finestra di contesto da 10M token di Llama 4 Scout è quasi 40 volte più grande dei 256K di Gemma 4. Per elaborare intere codebase, documenti molto lunghi o dataset massivi in un'unica passata, Llama 4 Scout non ha rivali.
- Llama 4 Scout: 10M token - il contesto più grande tra i modelli aperti
- Llama 4 Maverick: 400B parametri totali, 128 esperti
- Gemma 4: contesto 256K - sufficiente per la maggior parte delle attività ma non per lunghezze estreme
Licenza ed edge
Apache 2.0 e modelli edge: i vantaggi pratici di Gemma 4
La licenza Apache 2.0 di Gemma 4 non ha restrizioni MAU, a differenza della Community License di Llama. Insieme ai modelli edge (E2B/E4B) con audio nativo, Gemma 4 offre maggiore flessibilità di deployment per prodotti commerciali.
- Gemma 4: Apache 2.0 - nessuna restrizione MAU, massima libertà commerciale
- Llama 4: Community License - restrizioni MAU per deployment su larga scala
- Solo Gemma 4 offre modelli edge (2,3B-4,5B) con supporto audio nativo
Prova entrambi
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Il miglior confronto è l'esperienza diretta.
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Risorse Llama 4
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Panorama dei modelli aperti
I migliori modelli aperti del 2026
Gemma 4 e Llama 4 sono le famiglie di modelli aperti più popolari, ma non sono le uniche opzioni.
Prova Gemma 4
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