Gemma 4 vs MiniMax M2.7

Gemma 4 vs MiniMax M2.7: 추론 깊이 vs 비용 효율성

Google Gemma 4와 MiniMax M2.7은 서로 다른 가치를 제공합니다. Gemma는 수학 추론(AIME 89.2%), 멀티모달, 엣지 배포에서 앞서고, MiniMax는 비용 효율성($0.30/M 토큰), 속도(100 TPS), 자기 진화 학습에서 앞섭니다. 전체 비교를 확인하세요.

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한눈에 보는 결론

어떤 모델을 선택해야 할까요

두 모델 모두 우수합니다. 최적의 선택은 주요 사용 사례와 예산에 따라 달라집니다.

Gemma 4를 선택해야 할 때

수학 추론, 멀티모달, 엣지 배포, 긴 컨텍스트가 필요한 경우

Gemma 4는 수학 추론(AIME 89.2%), 멀티모달 이해(MMMU Pro 76.9%)에서 뛰어나며, 2.3B 엣지 모델부터 31B 플래그십까지 가장 넓은 배포 범위를 제공합니다. 256K 컨텍스트 윈도우와 Apache 2.0 라이선스로 최대한의 유연성을 제공합니다.

최적 용도: 수학 튜터링, 문서 분석, 온디바이스 AI, 멀티모달 애플리케이션, 긴 컨텍스트 윈도우가 필요한 작업.

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MiniMax M2.7을 선택해야 할 때

비용 효율성, 속도, 자기 진화 기능이 필요한 경우

MiniMax M2.7은 Artificial Analysis Intelligence Index 1위(점수 50/100)입니다. $0.30/M 입력 토큰과 약 100 TPS로 가장 비용 효율적인 고품질 모델입니다. 자기 진화 학습으로 모델 지원 학습을 통해 30% 개선을 달성합니다.

최적 용도: 대량 API 배포, 비용 민감 애플리케이션, 실시간 추론, 자기 진화 AI를 탐구하는 팀.

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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

MiniMax

MiniMax M2.7

Artificial Analysis Intelligence Index 1위. 총 230B, 활성 10B. 자기 진화 학습으로 30% 개선.

256개 로컬 전문가, 토큰당 8개 활성, 62개 레이어. $0.30/M 입력 토큰, 약 100 TPS 처리량.

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MiniMax

MiniMax M2.7 Self-Evolution

모델이 스스로 학습을 지원. 자기 진화로 30% 개선. 모델 학습의 선구적 접근법.

모델이 학습 데이터를 생성하고 자체 출력을 평가하는 자기 진화 학습 루프로 지속적 개선.

Open Weights

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직접 비교

각 모델의 강점

카테고리별 강점과 약점 분석.

수학 추론: Gemma 우세

Gemma 4 31B: AIME 2026에서 89.2%. MiniMax M2.7은 수학 특화 벤치마크보다 범용 지능에 집중합니다. Gemma가 추론에서 확실한 우위를 가집니다.

비용 효율성: MiniMax 우세

MiniMax M2.7: $0.30/M 입력 토큰. 이 가격대에서 MiniMax는 가장 비용 효율적인 고품질 모델 중 하나입니다.

추론 속도: MiniMax 우세

MiniMax M2.7: 약 100 TPS. 토큰당 10B 활성 파라미터만으로 실시간 애플리케이션에 뛰어난 처리량을 달성합니다.

멀티모달: Gemma 우세

Gemma 4: 네이티브 비전 인코더로 MMMU Pro 76.9%. Gemma의 멀티모달 기능이 더 성숙하고 벤치마크도 충실합니다.

컨텍스트 윈도우: Gemma 우세

Gemma 4: 256K 토큰. MiniMax M2.7: 200K 토큰. Gemma가 최대 컨텍스트 길이에서 약간 앞섭니다.

엣지 배포: Gemma 우세

Gemma 4에는 네이티브 오디오 지원 E2B(2.3B)와 E4B(4.5B) 엣지 모델이 있습니다. MiniMax M2.7의 230B 총 모델은 서버 전용입니다.

아키텍처 비교

전통적 학습 vs 자기 진화 AI

Gemma 4는 검증된 학습 방법을 대규모로 사용합니다. MiniMax M2.7은 모델이 스스로 학습을 지원하는 자기 진화 학습을 개척합니다.

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

MiniMax M2.7

총 230B 파라미터, 토큰당 10B 활성
256개 로컬 전문가, 토큰당 8개 활성, 62개 레이어
자기 진화: 모델이 스스로 학습 지원 (30% 개선)
Artificial Analysis Intelligence Index 1위 (50/100)
$0.30/M 입력 토큰, 약 100 TPS

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벤치마크

벤치마크 완전 비교

추론, 코딩, 효율성, 배포 전반의 직접 비교 결과.

Gemma는 추론, 멀티모달, 엣지 배포에서 앞서고, MiniMax는 비용 효율성과 추론 속도에서 앞섭니다. 선택은 우선순위에 따라 달라집니다.

Gemma 4 체험하기 모델 카드 보기

수학: Gemma 4 31B (AIME 89.2%) - 확실한 추론 리더

비용: MiniMax M2.7 ($0.30/M 입력) - 극도의 비용 효율성

속도: MiniMax M2.7 (약 100 TPS) - 동급 모델 중 가장 빠른 추론

Intelligence Index: MiniMax M2.7 Artificial Analysis 1위 (50/100)

직접 비교

Gemma 4 vs MiniMax M2.7 주요 벤치마크

가장 중요한 평가 벤치마크에서의 직접 비교.

Benchmark	Gemma 4 31B Dense 31B	Gemma 4 26B MoE 4B 활성 26B	MiniMax M2.7 MoE 10B 활성 230B	M2.7 Self-Evolved +30% 개선 Evo
MMLU Pro 지식 및 추론	85.2%	82.6%	80.5%	82.0%
AIME 2026 수학	89.2%	88.3%	72.0%	76.0%
LiveCodeBench v6 코드 생성	80.0%	77.1%	74.0%	77.0%
SWE-Bench Pro 에이전트 코딩	-	-	56.22%	-
MMMU Pro 멀티모달	76.9%	73.8%	68.0%	71.0%
Arena AI ELO 인간 선호도	1452	1441	-	-
Intelligence Index Artificial Analysis	-	-	50/100 (#1)	-
Inference Speed 초당 토큰	-	-	~100 TPS	~100 TPS
API Cost 100만 입력 토큰당	-	-	$0.30	$0.30
Context Window 최대 토큰 수	256K	256K	200K	200K
Active params 토큰당	30.7B	3.8B	10B	10B
License 상업적 사용	Apache 2.0	Apache 2.0	Open Weights	Open Weights