Gemma 4 vs Kimi K2.6

Gemma 4 vs Kimi K2.6: 엣지 범용성 vs 에이전트 스케일

Google Gemma 4와 Moonshot AI Kimi K2.6는 오픈 AI에 대해 서로 다른 접근 방식을 취합니다. Gemma는 수학 추론(AIME 89.2%), 멀티모달, 엣지 배포에서 앞서고, Kimi는 에이전트 코딩(SWE-Bench 80.2%)과 300 에이전트 스웜 오케스트레이션에서 앞섭니다. 전체 비교를 확인하세요.

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한눈에 보는 결론

어떤 모델을 선택해야 할까

둘 다 최상위 모델입니다. 최적의 선택은 주요 사용 목적에 따라 달라집니다.

Gemma 4를 선택해야 할 때

수학 추론, 엣지 배포, 멀티모달, Apache 2.0

Gemma 4는 수학 추론(AIME 89.2%), 멀티모달 이해(MMMU Pro 76.9%)에 뛰어나며, 2.3B 오디오 지원 엣지 모델부터 31B 플래그십까지 가장 넓은 배포 범위를 제공합니다. Apache 2.0 라이선스로 상업적 자유도가 최대입니다. 소형 모델은 배포와 파인튜닝이 쉽습니다.

적합한 용도: 수학 튜터링, 문서 분석, 온디바이스 AI, 멀티모달 애플리케이션, 간단하고 관대한 라이선스가 필요한 팀.

Gemma 4 체험 Gemma 4 모델 보기

Kimi K2.6를 선택해야 할 때

에이전트 코딩, 에이전트 스웜, 1조 파라미터 스케일

Kimi K2.6는 SWE-Bench Verified 80.2%, SWE-Bench Pro 58.6%로 자율 코딩을 압도합니다. 4000+ 협조 단계의 300 에이전트 스웜 오케스트레이션은 비할 데 없습니다. 384 전문가로 32B 활성의 1T 총 파라미터.

적합한 용도: AI 코딩 에이전트, 멀티 에이전트 워크플로, 복잡한 자율 작업, 대규모 모델 스케일이 필요한 애플리케이션.

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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.

Apache 2.0

Gemma 4 31B 체험 상세 정보

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.

Apache 2.0

Gemma 4 26B 체험 상세 정보

Moonshot AI

Kimi K2.6

SWE-Bench Verified 80.2%, SWE-Bench Pro 58.6%. 총 1T 파라미터, 32B 활성. 300 에이전트 스웜 오케스트레이션.

384 전문가(8 선택 + 1 공유), 61 레이어. MoonViT를 통한 네이티브 멀티모달. 256K 컨텍스트.

Modified MIT

Kimi K2.6 보기 상세 정보

Moonshot AI

Kimi K2.6 Agent Swarm

4000+ 협조 단계의 300 에이전트 오케스트레이션. HLE with Tools 54.0%. 업계 최고의 에이전트 기능.

복잡한 멀티 에이전트 워크플로를 위해 구축. 대규모 작업을 위해 수백 개의 전문 에이전트를 협조.

Modified MIT

Kimi K2.6 보기 상세 정보

직접 비교

각 모델의 강점

카테고리별 강점과 약점 분석.

수학 추론: Gemma 우세

Gemma 4 31B: AIME 2026에서 89.2%. Kimi K2.6: 약 76%. Gemma의 thinking 모드는 뛰어난 수학적 추론 체인을 생성합니다.

에이전트 코딩: Kimi 우세

Kimi K2.6: SWE-Bench Verified 80.2%, SWE-Bench Pro 58.6%. Gemma 4: 52%. Kimi가 자율 코드 편집에서 크게 앞섭니다.

에이전트 오케스트레이션: Kimi 우세

Kimi K2.6는 4000+ 협조 단계의 300 에이전트 스웜 오케스트레이션을 지원합니다. Gemma 4에는 비교할 만한 멀티 에이전트 기능이 없습니다.

멀티모달: 양쪽 모두 강력

Gemma 4: 네이티브 비전으로 MMMU Pro 76.9%. Kimi K2.6: MoonViT를 통한 네이티브 멀티모달. 둘 다 강력한 비전을 갖추고 있지만, 벤치마크에서는 Gemma가 약간 앞섭니다.

엣지 배포: Gemma 우세

Gemma 4에는 네이티브 오디오 지원 E2B(2.3B)와 E4B(4.5B) 엣지 모델이 있습니다. Kimi K2.6의 1T 파라미터 모델은 서버 전용입니다.

모델 스케일: Kimi 우세

Kimi K2.6: 총 1T 파라미터, 384 전문가, 61 레이어. Gemma 4: 최대 31B. Kimi의 대규모 스케일은 더 복잡한 추론 패턴을 가능하게 합니다.

아키텍처 비교

컴팩트 Dense vs 1조 파라미터 MoE

Gemma 4는 컴팩트하고 배포하기 쉬운 모델을 제공. Kimi K2.6는 대규모 MoE 스케일과 에이전트 오케스트레이션을 추구.

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, 배포 용이

Kimi K2.6

총 1T 파라미터, 토큰당 32B 활성
384 전문가(8 선택 + 1 공유), 61 레이어
256K 컨텍스트 윈도우
MoonViT를 통한 네이티브 멀티모달
300 에이전트 스웜 오케스트레이션

Gemma 4 체험 전체 벤치마크 보기

벤치마크

벤치마크 완전 비교

추론, 코딩, 멀티모달, 에이전트 작업의 직접 비교 결과.

Gemma는 수학 추론과 엣지 배포에서 앞서고, Kimi는 에이전트 코딩과 에이전트 오케스트레이션에서 앞섭니다. 선택은 주요 사용 목적에 달려 있습니다.

Gemma 4 체험 모델 카드 보기

수학: Gemma 4 31B (AIME 89.2%) vs Kimi K2.6 (약 76%) - Gemma가 13포인트 차이로 우세

에이전트 코딩: Kimi K2.6 (SWE-Bench 80.2%) vs Gemma 4 (52%) - Kimi가 28포인트 차이로 우세

에이전트 스웜: Kimi K2.6는 300 에이전트 오케스트레이션 지원 - 고유 기능

엣지: Gemma 4만 네이티브 오디오 지원 2.3B-4.5B 엣지 모델 보유

직접 비교

주요 벤치마크에서 Gemma 4 vs Kimi K2.6

가장 중요한 평가 벤치마크에서의 직접 비교.

Benchmark	Gemma 4 31B Dense 31B	Gemma 4 26B MoE 4B 활성 26B	Kimi K2.6 MoE 32B 활성 1T	Kimi K2.6 Swarm 300 에이전트 Swarm
MMLU Pro 지식 및 추론	85.2%	82.6%	82.0%	-
AIME 2026 수학	89.2%	88.3%	76.0%	-
LiveCodeBench v6 코드 생성	80.0%	77.1%	76.5%	-
SWE-Bench Verified 에이전트 코딩	52.0%	-	80.2%	-
SWE-Bench Pro 고급 에이전트 코딩	-	-	58.6%	-
HLE with Tools 도구 보강 추론	-	-	54.0%	-
BrowseComp 웹 브라우징	-	-	83.2%	-
MMMU Pro 멀티모달	76.9%	73.8%	72.0%	-
Arena AI ELO 인간 선호도	1452	1441	-	-
Context Window 최대 토큰	256K	256K	256K	256K
Active params 토큰당	30.7B	3.8B	32B	32B
License 상업적 사용	Apache 2.0	Apache 2.0	Modified MIT	Modified MIT