Gemma 4 vs DeepSeek V4
Gemma 4 vs DeepSeek V4: multimodale edge vs miljoen-token schaal
Googles Gemma 4 en DeepSeek V4 vertegenwoordigen twee verschillende filosofieën. Gemma leidt in wiskundig redeneren (89,2% AIME), multimodaal zicht en edge-deployment. DeepSeek leidt in agentisch coderen (80,6% SWE-Bench) en 1M context. Hier is de volledige vergelijking.
Snel oordeel
Wanneer welk model kiezen
Beide zijn topklasse. De juiste keuze hangt af van je belangrijkste gebruiksscenario.
Kies Gemma 4 wanneer
Wiskundig redeneren, multimodaal zicht, edge-deployment of Apache 2.0
Gemma 4 blinkt uit in wiskundig redeneren (89,2% AIME), multimodaal begrip (76,9% MMMU Pro) en biedt het breedste deployment-bereik van 2,3B edge-modellen met audio tot het 31B-vlaggenschip. De Apache 2.0-licentie biedt maximale commerciële vrijheid.
Ideaal voor: wiskundebijles, documentanalyse, on-device AI, multimodale toepassingen en deployments waar Apache 2.0-licentie belangrijk is.
Kies DeepSeek V4 wanneer
Agentisch coderen, 1M context of kostenefficiënte API
DeepSeek V4 domineert autonoom coderen met 80,6% SWE-Bench Verified (vs Gemma's 52%). V4-Pro biedt 1M token context met 1,6T totale parameters. De API-prijs van $1,74/M invoertokens is zeer concurrerend.
Ideaal voor: AI-coderingsagenten, taken met zeer lange context, kostengerichte API-deployments en grootschalige codegeneratie.
Google DeepMind
Gemma 4 31B Dense
Nr. 3 op Arena AI. 89,2% AIME, 80% LiveCodeBench, 76,9% MMMU Pro. Dense architectuur met 256K context.
30,7B parameters, allemaal actief. Beste kwaliteit voor redenering, codering en multimodale taken.
Google DeepMind
Gemma 4 26B A4B MoE
Bijna 31B-kwaliteit tegen 4B inferentiekosten. 88,3% AIME, 77,1% LiveCodeBench. 256K context.
25,2B totaal, 3,8B actief per token. 128 experts, 8 actief + 1 gedeeld.
DeepSeek
DeepSeek V4-Pro
80,6% SWE-Bench Verified, 83,4% BrowseComp. 1,6T totale parameters, 49B actief. 1M contextvenster.
Massieve MoE-architectuur met 49B actieve parameters per token. Domineert agentische coderings- en browsingbenchmarks.
DeepSeek
DeepSeek V4-Flash
284B totaal, 13B actief. 1M context. Kostenefficiënt voor $1,74/M invoertokens.
Lichtere MoE-variant geoptimaliseerd voor snelheid en kosten. Sterke prestaties voor een fractie van de V4-Pro rekenkracht.
Directe vergelijking
Waar elk model wint
Een categorie-voor-categorie analyse van sterke en zwakke punten.
Wiskundig redeneren: Gemma wint
Gemma 4 31B: 89,2% AIME 2026. DeepSeek V4-Pro: ca. 78%. Gemma's denkmodus produceert uitzonderlijke wiskundige redeneringsketens.
Agentisch coderen: DeepSeek wint
DeepSeek V4-Pro: 80,6% SWE-Bench Verified. Gemma 4: 52%. DeepSeek heeft een enorme voorsprong bij autonoom code bewerken.
Browsen en webtaken: DeepSeek wint
DeepSeek V4-Pro: 83,4% BrowseComp. DeepSeeks agentische mogelijkheden strekken zich uit tot webbrowsing en informatieophaling.
Multimodaal: Gemma wint
Gemma 4: 76,9% MMMU Pro met native vision-encoder. DeepSeek V4 is voornamelijk tekstgericht. Gemma heeft een duidelijk multimodaal voordeel.
Contextvenster: DeepSeek wint
DeepSeek V4: 1M tokens. Gemma 4: 256K. Voor zeer lange documenten en codebases heeft DeepSeek een 4x contextvoordeel.
Edge-deployment: Gemma wint
Gemma 4 heeft E2B (2,3B) en E4B (4,5B) edge-modellen met native audio. DeepSeek V4's kleinste model (284B totaal) is alleen voor servers.
Architectuurvergelijking
Dense vs massieve MoE: verschillende schalingstrategieën
Gemma 4 biedt een dense vlaggenschip en efficiënte MoE. DeepSeek V4 zet volledig in op massieve MoE-schaal.
Gemma 4 31B Dense
- 30,7B totale parameters, allemaal actief per token
- Dense architectuur voor maximale kwaliteit
- 256K contextvenster
- Native multimodaal (tekst + afbeelding)
- Apache 2.0-licentie
DeepSeek V4-Pro
- 1,6T totale parameters, 49B actief per token
- Massieve MoE met 1M contextvenster
- 80,6% SWE-Bench Verified
- 67,9% Terminal-Bench 2.0
- MIT-licentie, $1,74/M invoertokens
Benchmarks
Volledige benchmarkvergelijking
Directe benchmarkresultaten voor redenering, codering, multimodaal en agentische taken.
Gemma leidt in wiskundig redeneren en multimodaal. DeepSeek leidt in agentisch coderen en lange context. De keuze hangt af van je belangrijkste gebruiksscenario.
Wiskunde: Gemma 4 31B (89,2% AIME) vs DeepSeek V4-Pro (ca. 78%) - Gemma wint met 11 punten
Agentisch coderen: DeepSeek V4-Pro (80,6% SWE-Bench) vs Gemma 4 (52%) - DeepSeek wint met 29 punten
Multimodaal: Gemma 4 (76,9% MMMU Pro) - Gemma heeft native visie, DeepSeek is tekstgericht
Context: DeepSeek V4 (1M tokens) vs Gemma 4 (256K) - DeepSeek heeft 4x meer context
Directe vergelijking
Gemma 4 vs DeepSeek V4 op belangrijke benchmarks
Directe vergelijking op de belangrijkste evaluatiebenchmarks.
| Benchmark | Gemma 4 31B Dense 31B | Gemma 4 26B MoE 4B actief 26B | DeepSeek V4-Pro MoE 49B actief 1.6T | DeepSeek V4-Flash MoE 13B actief 284B |
|---|---|---|---|---|
MMLU Pro Kennis en redenering | 85.2% | 82.6% | 83.8% | 79.5% |
AIME 2026 Wiskunde | 89.2% | 88.3% | 78.0% | 72.5% |
LiveCodeBench v6 Codegeneratie | 80.0% | 77.1% | 78.5% | 73.0% |
SWE-Bench Verified Agentisch coderen | 52.0% | - | 80.6% | - |
BrowseComp Webbrowsing | - | - | 83.4% | - |
Terminal-Bench 2.0 Terminaltaken | 42.9% | - | 67.9% | - |
MMMU Pro Multimodaal | 76.9% | 73.8% | - | - |
Arena AI ELO Menselijke voorkeur | 1452 | 1441 | - | - |
Context Window Max. tokens | 256K | 256K | 1M | 1M |
Active params Per token | 30.7B | 3.8B | 49B | 13B |
License Commercieel gebruik | Apache 2.0 | Apache 2.0 | MIT | MIT |
Gegevens van officiële modelkaarten en onafhankelijke evaluaties. Scores kunnen variëren per evaluatiemethode.
Codering
De coderingskloof: DeepSeek V4 domineert agentische taken
DeepSeek V4-Pro's 80,6% op SWE-Bench Verified behoort tot de hoogste scores onder open modellen. Gemma 4 houdt stand bij codegeneratie (LiveCodeBench) maar loopt aanzienlijk achter bij autonoom bewerken.
- Agentisch coderen: DeepSeek V4-Pro 80,6% vs Gemma 4 52% (SWE-Bench Verified)
- Codegeneratie: Gemma 4 80% vs DeepSeek V4-Pro 78,5% (LiveCodeBench v6)
- Terminaltaken: DeepSeek V4-Pro 67,9% vs Gemma 4 42,9% (Terminal-Bench 2.0)
Redenering en visie
Wiskundig redeneren en multimodaal: Gemma 4's grootste sterke punten
Gemma 4's 89,2% op AIME 2026 overtreft DeepSeek V4 aanzienlijk. Gecombineerd met native multimodaal zicht (76,9% MMMU Pro) is Gemma 4 de sterkere keuze voor redenerings- en visuele begripstaken.
- AIME 2026: Gemma 4 89,2% vs DeepSeek V4-Pro ca. 78%
- Multimodaal: Gemma 4 76,9% MMMU Pro - native vision-encoder
- DeepSeek V4 is voornamelijk tekstgericht zonder native visie
Deployment en kosten
Edge-modellen vs API-kostenefficiëntie
Gemma 4 dekt edge tot cloud met modellen van 2,3B tot 31B, allemaal onder Apache 2.0. DeepSeek V4 biedt concurrerende API-prijzen ($1,74/M invoer) en 1M context, maar vereist serverhardware voor zelfhosting.
- Gemma 4: E2B (2,3B), E4B (4,5B), 26B MoE, 31B Dense - allemaal Apache 2.0
- DeepSeek V4: $1,74/M invoer, $3,48/M uitvoer - concurrerende API-prijzen
- Alleen Gemma 4 heeft edge-modellen met native audio-ondersteuning
Probeer beide
Test de modellen zelf
De beste vergelijking is praktijkervaring.
Gemma 4 bronnen
Aan de slag met Gemma 4
Alles wat je nodig hebt om te beginnen met Gemma 4.
DeepSeek V4 bronnen
Meer over DeepSeek V4
Officiële DeepSeek V4 bronnen en documentatie.
Open modellandschap
De beste open modellen van 2026
Gemma 4 en DeepSeek V4 behoren tot de krachtigste open modellen, maar het zijn niet de enige opties.
Probeer Gemma 4
Ervaar de sterke punten van Gemma 4 zelf
Probeer Gemma 4 gratis en ontdek hoe het presteert op jouw specifieke taken. Wiskundig redeneren, multimodaal zicht en edge-deployment zijn de grootste troeven.