평가
각 Gemma 4 모델의 최종 평가
추론, 코딩, 멀티모달, 로컬 배포에 걸친 광범위한 테스트 후 각 변형의 평가를 전달합니다.
종합 평가
로컬에서 실행할 수 있는 가장 강력한 오픈 모델 패밀리
Gemma 4는 자체 하드웨어에서 프론티어급 AI를 원하는 사용자에게 최고의 오픈 모델 패밀리입니다. 31B는 추론과 코딩에서 20배 크기의 모델과 경쟁합니다. 26B MoE는 대부분의 프로덕션 사용에 최적입니다. 엣지 모델은 스마트폰과 브라우저에 진정한 AI를 제공합니다.
주요 약점: 순수 에이전트 코딩(SWE-Bench)에서 Gemma 4는 아직 Qwen 3.6과 GLM-5.1에 뒤처집니다. 주요 용도가 자율 코드 편집이라면 해당 대안을 고려하세요.
평가: 우수
31B Dense
플래그십은 기대에 부응합니다. Arena AI 3위, 뛰어난 추론과 코딩, 강력한 멀티모달. 이 크기에서 최고의 오픈 Dense 모델.
강점: 추론, 수학, 코딩, 멀티모달. 약점: SWE-Bench에서 Qwen 3.6에 뒤처짐.
평가: 최고의 가성비
26B MoE
31B에 근접한 품질을 훨씬 적은 연산으로 달성. 프로덕션 배포에 최적. 단일 RTX 4090에 탑재 가능.
강점: 효율성, 31B에 근접한 품질, 단일 GPU 배포. 약점: 낮은 배치 크기에서 Dense보다 느림.
평가: 인상적
E4B Edge
추천 엣지 모델. 크기 대비 강력한 추론과 코딩. 네이티브 오디오는 경쟁 모델 대비 고유한 장점.
강점: 오디오 지원, 좋은 추론, 노트북에서 실행. 약점: 복잡한 작업에는 한계.
평가: 틈새지만 유용
E2B Compact
95 tok/s의 초고속. 간단한 작업과 실시간 애플리케이션에 유용. 복잡한 추론에는 부적합.
강점: 속도, 극소 풋프린트, 오디오 지원. 약점: 어려운 작업에서 품질 저하.
잘하는 부분
Gemma 4가 진정으로 뛰어난 분야
수십 가지 실전 작업에서 테스트한 결과, Gemma 4가 정말 인상적인 분야를 소개합니다.
수학적 추론
AIME 2026에서 89.2%는 우연이 아닙니다. Thinking 모드는 명확한 단계별 풀이를 생성합니다. 수학 과외와 문제 해결에 실용적입니다.
코드 생성
LiveCodeBench v6에서 80%는 실용적인 코딩 지원으로 이어집니다. 함수 구현, 디버깅, 코드 리뷰 모두 강력합니다.
멀티모달 이해
이미지 분석, 문서 파싱, 차트 이해가 잘 작동합니다. 가변 해상도 지원으로 다양한 이미지 유형을 적절히 처리합니다.
로컬 배포
3.2GB에서 17GB(4비트)까지의 범위로 모든 하드웨어 등급에 맞는 모델이 있습니다. Ollama 설정은 2분 이내.
Function calling
네이티브 Function calling은 신뢰할 수 있습니다. JSON 출력은 정형화되어 있고, 도구 선택은 정확하며, 다단계 에이전트 워크플로우도 안정적으로 작동합니다.
다국어 지원
140개 이상의 언어 지원은 진짜입니다. 영어뿐만 아니라 주요 언어 전반에서 품질이 유지됩니다.
솔직한 평가
Gemma 4의 약점
완벽한 모델은 없습니다. Gemma 4에 개선의 여지가 있는 부분을 소개합니다.
약점
- SWE-Bench: 52% vs Qwen 3.6의 73.4% - 자율 코딩에서 큰 격차
- 26B와 31B에 네이티브 오디오 없음 - 엣지 모델만 오디오 인코더 탑재
- 26B MoE는 낮은 배치 크기에서 예상보다 느림
- E2B는 복잡한 추론 작업에서 품질이 눈에 띄게 저하
- 긴 컨텍스트 성능은 실제로 약 100K 토큰을 넘으면 저하
경쟁 모델
- Qwen 3.6 35B A3B: 에이전트 코딩에서 우위 (SWE-Bench, Terminal-Bench)
- GLM-5.1: 일부 중국어 작업에서 더 강함
- Llama 4: 더 큰 컨텍스트 윈도우 옵션
- DeepSeek V4: 추론 벤치마크에서 경쟁력
- Mistral Small 4: 유사한 품질 등급에서 더 빠른 추론
벤치마크
공식 벤치마크 vs 실전 경험
공식 수치가 실제 사용에 어떻게 반영되는가? 광범위한 테스트 후 평가를 전달합니다.
수학적 추론: 벤치마크가 현실과 일치 - Thinking 모드가 정말 도움됨
코딩: 생성은 강력, 자율 편집은 약함 (SWE-Bench 격차)
멀티모달: 이미지 이해가 견고, 문서 OCR도 잘 작동
속도: E2B는 정말 빠름 (~95 tok/s), 26B는 로컬에서 예상보다 느림
성능 실태 점검
Gemma 4 vs 경쟁 모델
Gemma 4 31B가 주요 벤치마크에서 다른 선도적 오픈 모델과 어떻게 비교되는지.
| Benchmark | Gemma 4 31B 주목 | Gemma 4 26B | Qwen 3.6 35B | Llama 4 Scout |
|---|---|---|---|---|
MMLU Pro Knowledge | 85.2% | 82.6% | 83.1% | 74.3% |
AIME 2026 Math | 89.2% | 88.3% | 81.5% | 73.0% |
LiveCodeBench v6 Coding | 80.0% | 77.1% | 75.2% | 53.0% |
SWE-Bench Verified Agentic coding | 52.0% | - | 73.4% | - |
MMMU Pro Multimodal | 76.9% | 73.8% | 70.2% | 57.5% |
Arena AI ELO Overall | 1452 | 1441 | ~1440 | ~1380 |
벤치마크 데이터는 공식 모델 카드와 독립 테스트에서 가져왔습니다. 평가 방법에 따라 점수가 다를 수 있습니다.
코딩
코드 생성은 강력, 자율 편집은 약함
Gemma 4는 코드 생성, 디버깅, 설명에 뛰어납니다. 하지만 자율 코드 편집 작업(SWE-Bench)에서는 Qwen 3.6에 크게 뒤처집니다. AI 코딩 에이전트가 필요하다면 현재 Qwen 3.6이 더 낫습니다.
- 코드 생성과 디버깅: 우수 (LiveCodeBench 80%)
- 에이전트용 Function calling: 신뢰할 수 있고 정형화됨
- 자율 코드 편집: 약함 (SWE-Bench에서 52% vs Qwen의 73.4%)
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