Gemma 4 vs Llama 4

Gemma 4 vs Llama 4: 추론 품질 vs 초대규모 컨텍스트

Google Gemma 4와 Meta Llama 4는 가장 인기 있는 오픈 모델 패밀리입니다. Gemma는 수학 추론(AIME 89.2% vs 약 73%), 멀티모달 품질, 오디오 지원 엣지 모델에서 앞서고, Llama는 컨텍스트 길이(1,000만 토큰)와 모델 규모에서 앞섭니다. 전체 비교를 확인하세요.

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한눈에 보는 결론

어떤 모델을 선택해야 할까요

두 모델 모두 널리 사용됩니다. 최적의 선택은 주요 사용 사례와 라이선스 요구사항에 따라 달라집니다.

Gemma 4를 선택해야 할 때

수학 추론, 멀티모달 품질, 엣지 모델, Apache 2.0이 필요한 경우

Gemma 4는 수학 추론(AIME 89.2% vs Llama 약 73%), 멀티모달 이해(MMMU Pro 76.9%)에서 뛰어나며, 네이티브 오디오 지원 엣지 모델(E2B/E4B)을 제공합니다. Apache 2.0 라이선스에는 MAU 제한이 없습니다.

최적 용도: 수학 튜터링, 문서 분석, 오디오 지원 온디바이스 AI, 멀티모달 애플리케이션, Apache 2.0 라이선스가 중요한 배포.

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Llama 4를 선택해야 할 때

1,000만 토큰 컨텍스트, 대규모 모델, Meta 생태계가 필요한 경우

Llama 4 Scout는 오픈 모델 중 최대인 1,000만 토큰 컨텍스트 윈도우를 제공합니다. Maverick은 400B 총 파라미터와 128개 전문가로 대규모 처리 능력을 실현합니다. Meta 생태계는 풍부한 도구와 커뮤니티 지원을 제공합니다.

최적 용도: 초장문 컨텍스트 작업, Meta 생태계 내 대규모 배포, 1,000만 토큰 컨텍스트가 필수적인 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 달성.

Apache 2.0

Gemma 4 31B 체험 상세 정보

Google DeepMind

Gemma 4 26B A4B MoE

31B에 근접한 품질을 4B 추론 비용으로 실현. AIME 88.3%, LiveCodeBench 77.1%. 256K 컨텍스트.

총 25.2B, 토큰당 3.8B 활성. 128개 전문가, 8개 활성 + 1개 공유.

Apache 2.0

Gemma 4 26B 체험 상세 정보

Llama 4 Scout

총 109B, 활성 17B. 16개 전문가. 1,000만 토큰 컨텍스트 윈도우로 오픈 모델 중 최대.

초장문 컨텍스트에 최적화된 MoE 아키텍처. 단일 H100 GPU에서 추론 가능.

Llama Community License

Llama 4 Scout 보기 상세 정보

Llama 4 Maverick

총 400B, 활성 17B. 128개 전문가. 추론 및 코딩 작업에서 우수한 범용 성능.

더 많은 전문가를 갖춘 대규모 MoE 변형. 추론에 멀티 GPU 구성 필요.

Llama Community License

Llama 4 Maverick 보기 상세 정보

직접 비교

각 모델의 강점

카테고리별 강점과 약점 분석.

수학 추론: Gemma 우세

Gemma 4 31B: AIME 2026에서 89.2%. Llama 4 Maverick: 약 73%. Gemma가 수학 추론에서 16포인트 앞섭니다.

컨텍스트 윈도우: Llama 우세

Llama 4 Scout: 1,000만 토큰. Gemma 4: 256K. Llama의 컨텍스트 윈도우는 약 40배 더 크며, 장문 문서에 압도적인 이점이 있습니다.

멀티모달 품질: Gemma 우세

Gemma 4: 네이티브 비전으로 MMMU Pro 76.9%. Llama 4도 멀티모달을 지원하지만, Gemma가 시각 이해 벤치마크에서 더 높은 점수를 달성합니다.

모델 규모: Llama 우세

Llama 4 Maverick: 총 400B, 128개 전문가. Gemma 4: 최대 31B. Llama가 더 큰 모델 옵션을 제공합니다.

엣지 배포: Gemma 우세

Gemma 4에는 네이티브 오디오 지원 E2B(2.3B)와 E4B(4.5B) 엣지 모델이 있습니다. Llama 4의 최소 모델(총 109B)은 서버 전용입니다.

라이선스: Gemma 우세

Gemma 4: 제한 없는 Apache 2.0. Llama 4: MAU 제한이 있는 Llama Community License. Apache 2.0이 상업적 사용에 더 간편합니다.

아키텍처 비교

MoE 접근 방식: 효율성 vs 규모

두 패밀리 모두 MoE 아키텍처를 사용하지만, 설계 목표는 크게 다릅니다.

Gemma 4 26B A4B

총 25.2B 파라미터, 토큰당 3.8B 활성
128개 전문가, 8개 활성 + 1개 공유
256K 컨텍스트 윈도우
네이티브 멀티모달 (텍스트 + 이미지)
Apache 2.0 라이선스, 제한 없음

Llama 4 Scout

총 109B 파라미터, 토큰당 17B 활성
MoE 아키텍처에 16개 전문가
1,000만 토큰 컨텍스트 윈도우
멀티모달 지원 (텍스트 + 이미지)
Llama Community License (MAU 제한 있음)

Gemma 4 체험하기 전체 벤치마크 보기

벤치마크

벤치마크 완전 비교

추론, 코딩, 멀티모달, 배포 전반의 직접 비교 결과.

Gemma는 수학 추론, 멀티모달 품질, 엣지 배포에서 앞서고, Llama는 컨텍스트 길이와 모델 규모에서 앞섭니다. 선택은 주요 사용 사례에 따라 달라집니다.

Gemma 4 체험하기 모델 카드 보기

수학: Gemma 4 31B (AIME 89.2%) vs Llama 4 Maverick (약 73%) - Gemma가 16포인트 차이로 승리

컨텍스트: Llama 4 Scout (1,000만 토큰) vs Gemma 4 (256K) - Llama가 40배 더 큰 컨텍스트

멀티모달: Gemma 4 (MMMU Pro 76.9%) - 더 높은 품질의 시각 이해

라이선스: Gemma 4 (Apache 2.0) vs Llama 4 (MAU 제한 있는 Community License)

직접 비교

Gemma 4 vs Llama 4 주요 벤치마크

가장 중요한 평가 벤치마크에서의 직접 비교.

Benchmark	Gemma 4 31B Dense 31B	Gemma 4 26B MoE 4B 활성 26B	Llama 4 Scout MoE 17B 활성 109B	Llama 4 Maverick MoE 17B 활성 400B
MMLU Pro 지식 및 추론	85.2%	82.6%	78.5%	82.0%
AIME 2026 수학	89.2%	88.3%	68.0%	73.0%
LiveCodeBench v6 코드 생성	80.0%	77.1%	70.5%	74.0%
SWE-Bench Verified 에이전트 코딩	52.0%	-	-	-
MMMU Pro 멀티모달	76.9%	73.8%	65.0%	69.5%
Arena AI ELO 인간 선호도	1452	1441	-	-
Context Window 최대 토큰 수	256K	256K	10M	1M
Total params 모델 크기	30.7B	25.2B	109B	400B
Active params 토큰당	30.7B	3.8B	17B	17B
MoE Experts 아키텍처	Dense	128 (8+1)	16	128
License 상업적 사용	Apache 2.0	Apache 2.0	Llama Community	Llama Community