Gemma 4 vs DeepSeek V4
Gemma 4 vs DeepSeek V4: 멀티모달 엣지 vs 백만 토큰 스케일
Google의 Gemma 4와 DeepSeek V4는 서로 다른 철학을 가진 모델입니다. Gemma는 수학 추론(AIME 89.2%), 멀티모달 비전, 엣지 배포에서 앞서고, DeepSeek는 에이전트 코딩(SWE-Bench 80.6%)과 1M 컨텍스트에서 앞섭니다. 전체 비교를 확인하세요.
한눈에 보는 결론
어떤 모델을 선택해야 할까
둘 다 최상위 성능입니다. 최적의 선택은 주요 사용 사례에 따라 달라집니다.
Gemma 4를 선택해야 할 때
수학 추론, 멀티모달 비전, 엣지 배포, Apache 2.0
Gemma 4는 수학 추론(AIME 89.2%), 멀티모달 이해(MMMU Pro 76.9%)에 뛰어나며, 오디오 지원 2.3B 엣지 모델부터 31B 플래그십까지 가장 넓은 배포 범위를 제공합니다. Apache 2.0 라이선스로 최대한의 상업적 자유를 보장합니다.
최적 용도: 수학 튜터링, 문서 분석, 온디바이스 AI, 멀티모달 애플리케이션, Apache 2.0 라이선스가 중요한 배포.
DeepSeek V4를 선택해야 할 때
에이전트 코딩, 1M 컨텍스트, 비용 효율적 API
DeepSeek V4는 자율 코딩에서 SWE-Bench Verified 80.6%(Gemma 52% 대비)를 달성합니다. V4-Pro는 1M 토큰 컨텍스트와 총 1.6T 파라미터를 제공합니다. 입력 $1.74/M 토큰의 API 가격은 매우 경쟁력 있습니다.
최적 용도: AI 코딩 에이전트, 초장문 컨텍스트 작업, 비용 중심 API 배포, 대규모 코드 생성.
Google DeepMind
Gemma 4 31B Dense
Arena AI 3위. AIME 89.2%, LiveCodeBench 80%, MMMU Pro 76.9%. 256K 컨텍스트의 Dense 아키텍처.
30.7B 파라미터, 전부 활성. 추론, 코딩, 멀티모달 작업에서 최고 품질.
Google DeepMind
Gemma 4 26B A4B MoE
31B에 근접한 품질을 4B 추론 비용으로. AIME 88.3%, LiveCodeBench 77.1%. 256K 컨텍스트.
총 25.2B, 토큰당 3.8B 활성. 128 전문가, 8 활성 + 1 공유.
DeepSeek
DeepSeek V4-Pro
SWE-Bench Verified 80.6%, BrowseComp 83.4%. 총 1.6T 파라미터, 49B 활성. 1M 컨텍스트 윈도우.
토큰당 49B 활성의 대규모 MoE 아키텍처. 에이전트 코딩과 브라우징 벤치마크에서 압도적 성능.
DeepSeek
DeepSeek V4-Flash
총 284B, 13B 활성. 1M 컨텍스트. 입력 $1.74/M 토큰의 높은 비용 효율.
속도와 비용에 최적화된 경량 MoE 변형. V4-Pro 연산량의 일부로 강력한 성능 발휘.
직접 비교
각 모델의 강점
카테고리별 강점과 약점 분석.
수학 추론: Gemma 우위
Gemma 4 31B: AIME 2026에서 89.2%. DeepSeek V4-Pro: 약 78%. Gemma의 사고 모드는 뛰어난 수학적 추론 체인을 생성합니다.
에이전트 코딩: DeepSeek 우위
DeepSeek V4-Pro: SWE-Bench Verified 80.6%. Gemma 4: 52%. DeepSeek가 자율 코드 편집에서 크게 앞서고 있습니다.
브라우징 및 웹 작업: DeepSeek 우위
DeepSeek V4-Pro: BrowseComp 83.4%. DeepSeek의 에이전트 기능은 웹 브라우징과 정보 검색 작업까지 확장됩니다.
멀티모달: Gemma 우위
Gemma 4: 네이티브 비전 인코더로 MMMU Pro 76.9%. DeepSeek V4는 주로 텍스트 중심. Gemma가 멀티모달에서 확실한 우위를 가집니다.
컨텍스트 윈도우: DeepSeek 우위
DeepSeek V4: 1M 토큰. Gemma 4: 256K. 매우 긴 문서와 코드베이스에서 DeepSeek가 4배의 컨텍스트 우위를 가집니다.
엣지 배포: Gemma 우위
Gemma 4에는 네이티브 오디오 지원 E2B(2.3B)와 E4B(4.5B) 엣지 모델이 있습니다. DeepSeek V4의 최소 모델(총 284B)은 서버 전용입니다.
아키텍처 비교
Dense vs 대규모 MoE: 서로 다른 스케일링 전략
Gemma 4는 Dense 플래그십과 효율적인 MoE를 제공합니다. DeepSeek V4는 대규모 MoE 스케일에 올인합니다.
Gemma 4 31B Dense
- 총 30.7B 파라미터, 토큰당 전부 활성
- 최고 품질을 위한 Dense 아키텍처
- 256K 컨텍스트 윈도우
- 네이티브 멀티모달 (텍스트 + 이미지)
- Apache 2.0 라이선스
DeepSeek V4-Pro
- 총 1.6T 파라미터, 토큰당 49B 활성
- 1M 컨텍스트 윈도우의 대규모 MoE
- SWE-Bench Verified 80.6%
- Terminal-Bench 2.0 67.9%
- MIT 라이선스, 입력 $1.74/M 토큰
벤치마크
벤치마크 완전 비교
추론, 코딩, 멀티모달, 에이전트 작업의 직접 비교 결과.
Gemma는 수학 추론과 멀티모달에서 앞서고, DeepSeek는 에이전트 코딩과 롱 컨텍스트에서 앞섭니다. 선택은 주요 사용 사례에 따라 달라집니다.
수학: Gemma 4 31B (AIME 89.2%) vs DeepSeek V4-Pro (약 78%) - Gemma가 11포인트 차이로 우위
에이전트 코딩: DeepSeek V4-Pro (SWE-Bench 80.6%) vs Gemma 4 (52%) - DeepSeek가 29포인트 차이로 우위
멀티모달: Gemma 4 (MMMU Pro 76.9%) - Gemma는 네이티브 비전 탑재, DeepSeek는 텍스트 중심
컨텍스트: DeepSeek V4 (1M 토큰) vs Gemma 4 (256K) - DeepSeek가 4배 더 많은 컨텍스트
직접 비교
주요 벤치마크에서의 Gemma 4 vs DeepSeek V4
가장 중요한 평가 벤치마크에서의 직접 비교.
| Benchmark | Gemma 4 31B Dense 31B | Gemma 4 26B MoE 4B 활성 26B | DeepSeek V4-Pro MoE 49B 활성 1.6T | DeepSeek V4-Flash MoE 13B 활성 284B |
|---|---|---|---|---|
MMLU Pro 지식 및 추론 | 85.2% | 82.6% | 83.8% | 79.5% |
AIME 2026 수학 | 89.2% | 88.3% | 78.0% | 72.5% |
LiveCodeBench v6 코드 생성 | 80.0% | 77.1% | 78.5% | 73.0% |
SWE-Bench Verified 에이전트 코딩 | 52.0% | - | 80.6% | - |
BrowseComp 웹 브라우징 | - | - | 83.4% | - |
Terminal-Bench 2.0 터미널 작업 | 42.9% | - | 67.9% | - |
MMMU Pro 멀티모달 | 76.9% | 73.8% | - | - |
Arena AI ELO 인간 선호도 | 1452 | 1441 | - | - |
Context Window 최대 토큰 | 256K | 256K | 1M | 1M |
Active params 토큰당 | 30.7B | 3.8B | 49B | 13B |
License 상업적 사용 | Apache 2.0 | Apache 2.0 | MIT | MIT |
공식 모델 카드 및 독립 평가 데이터. 평가 방법에 따라 점수가 다를 수 있습니다.
코딩
코딩 격차: DeepSeek V4가 에이전트 작업에서 압도
DeepSeek V4-Pro의 SWE-Bench Verified 80.6%는 오픈 모델 중 최고 수준입니다. Gemma 4는 코드 생성(LiveCodeBench)에서 선전하지만 자율 편집에서는 크게 뒤처집니다.
- 에이전트 코딩: DeepSeek V4-Pro 80.6% vs Gemma 4 52% (SWE-Bench Verified)
- 코드 생성: Gemma 4 80% vs DeepSeek V4-Pro 78.5% (LiveCodeBench v6)
- 터미널 작업: DeepSeek V4-Pro 67.9% vs Gemma 4 42.9% (Terminal-Bench 2.0)
배포 및 비용
엣지 모델 vs API 비용 효율
Gemma 4는 엣지부터 클라우드까지 2.3B에서 31B 모델을 모두 Apache 2.0으로 제공합니다. DeepSeek V4는 경쟁력 있는 API 가격(입력 $1.74/M)과 1M 컨텍스트를 제공하지만, 자체 호스팅에는 서버급 하드웨어가 필요합니다.
- Gemma 4: E2B(2.3B), E4B(4.5B), 26B MoE, 31B Dense - 모두 Apache 2.0
- DeepSeek V4: 입력 $1.74/M, 출력 $3.48/M - 경쟁력 있는 API 가격
- 네이티브 오디오 지원 엣지 모델은 Gemma 4만 보유
둘 다 체험
직접 테스트해 보세요
가장 좋은 비교는 직접 사용해 보는 것입니다.
Gemma 4 리소스
Gemma 4 시작하기
Gemma 4로 개발을 시작하는 데 필요한 모든 것.
DeepSeek V4 리소스
DeepSeek V4 자세히 알아보기
DeepSeek V4 공식 리소스 및 문서.
Gemma 4 체험
Gemma 4의 강점을 직접 경험하세요
Gemma 4를 무료로 체험하고 여러분의 작업에서 어떤 성능을 보이는지 확인하세요. 수학 추론, 멀티모달 비전, 엣지 배포가 가장 빛나는 영역입니다.