Gemma 4 vs Llama 4
Gemma 4 vs Llama 4: redeneerkwaliteit vs massieve context
Googles Gemma 4 en Meta's Llama 4 zijn de populairste open modelfamilies. Gemma leidt in wiskundig redeneren (89,2% vs ~73% AIME), multimodale kwaliteit en edge-modellen met audio. Llama leidt in contextlengte (10M tokens) en modelschaal. Hier is de volledige vergelijking.
Snel oordeel
Wanneer welk model kiezen
Beide worden breed ingezet. De juiste keuze hangt af van je use case en licentiebehoeften.
Kies Gemma 4 wanneer
Je wiskundig redeneren, multimodale kwaliteit, edge-modellen of Apache 2.0 nodig hebt
Gemma 4 blinkt uit in wiskundig redeneren (89,2% AIME vs ~73% van Llama), multimodaal begrip (76,9% MMMU Pro) en biedt edge-modellen met native audio (E2B/E4B). De Apache 2.0-licentie heeft geen MAU-beperkingen.
Ideaal voor: wiskundebijles, documentanalyse, on-device AI met audio, multimodale toepassingen en deployments waar Apache 2.0 belangrijk is.
Kies Llama 4 wanneer
Je 10M-token context, grotere modellen of het Meta-ecosysteem nodig hebt
Llama 4 Scout biedt een contextvenster van 10M tokens - het grootste onder open modellen. Mavericks 400B totale parameters met 128 experts bieden enorme schaal. Meta's ecosysteem biedt uitgebreide tools en community-ondersteuning.
Ideaal voor: taken met zeer lange context, grootschalige deployments binnen Meta's ecosysteem en toepassingen waar 10M-token context cruciaal is.
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 redeneren, coderen 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.
Meta
Llama 4 Scout
109B totaal, 17B actief. 16 experts. 10M-token contextvenster - het grootste onder open modellen.
MoE-architectuur geoptimaliseerd voor extreem lange context. Draait op een enkele H100 GPU.
Meta
Llama 4 Maverick
400B totaal, 17B actief. 128 experts. Sterke algemene prestaties bij redeneren en coderen.
Grotere MoE-variant met meer experts voor hogere kwaliteit. Vereist multi-GPU-setup.
Directe vergelijking
Waar elk model wint
Categorie voor categorie: sterke en zwakke punten.
Wiskundig redeneren: Gemma wint
Gemma 4 31B: 89,2% AIME 2026. Llama 4 Maverick: ~73%. Gemma heeft een voorsprong van 16 punten in wiskundig redeneren.
Contextvenster: Llama wint
Llama 4 Scout: 10M tokens. Gemma 4: 256K. Llama's contextvenster is bijna 40 keer groter - een enorm voordeel voor lange documenten.
Multimodale kwaliteit: Gemma wint
Gemma 4: 76,9% MMMU Pro met native vision. Llama 4 ondersteunt multimodaal, maar Gemma scoort hoger op visueel begrip.
Modelschaal: Llama wint
Llama 4 Maverick: 400B totaal, 128 experts. Gemma 4: maximaal 31B. Llama biedt grotere modelopties voor maximale capaciteit.
Edge-deployment: Gemma wint
Gemma 4 heeft E2B (2,3B) en E4B (4,5B) edge-modellen met native audio. Llama 4's kleinste model (109B totaal) is servergericht.
Licentie: Gemma wint
Gemma 4: Apache 2.0 zonder beperkingen. Llama 4: Llama Community License met MAU-beperkingen. Apache 2.0 is eenvoudiger voor commercieel gebruik.
Architectuurvergelijking
MoE-benaderingen: efficiëntie vs schaal
Beide families gebruiken MoE-architectuur, maar met zeer verschillende ontwerpdoelen.
Gemma 4 26B A4B
- 25,2B totale parameters, 3,8B actief per token
- 128 experts, 8 actief + 1 gedeeld
- 256K contextvenster
- Native multimodaal (tekst + afbeelding)
- Apache 2.0-licentie, geen beperkingen
Llama 4 Scout
- 109B totale parameters, 17B actief per token
- 16 experts in MoE-architectuur
- 10M-token contextvenster
- Multimodale ondersteuning (tekst + afbeelding)
- Llama Community License (MAU-beperkingen)
Benchmarks
Volledige benchmarkvergelijking
Directe benchmarkresultaten voor redeneren, coderen, multimodaal en deployment.
Gemma leidt in wiskundig redeneren, multimodale kwaliteit en edge-deployment. Llama leidt in contextlengte en modelschaal. De keuze hangt af van je primaire use case.
Wiskunde: Gemma 4 31B (89,2% AIME) vs Llama 4 Maverick (~73%) - Gemma wint met 16 punten
Context: Llama 4 Scout (10M tokens) vs Gemma 4 (256K) - Llama heeft 40x meer context
Multimodaal: Gemma 4 (76,9% MMMU Pro) - hogere kwaliteit visueel begrip
Licentie: Gemma 4 (Apache 2.0) vs Llama 4 (Community License met MAU-limieten)
Directe vergelijking
Gemma 4 vs Llama 4 op belangrijke benchmarks
Directe vergelijking op de belangrijkste evaluatiebenchmarks.
| Benchmark | Gemma 4 31B Dense 31B | Gemma 4 26B MoE 4B actief 26B | Llama 4 Scout MoE 17B actief 109B | Llama 4 Maverick MoE 17B actief 400B |
|---|---|---|---|---|
MMLU Pro Kennis & redeneren | 85.2% | 82.6% | 78.5% | 82.0% |
AIME 2026 Wiskunde | 89.2% | 88.3% | 68.0% | 73.0% |
LiveCodeBench v6 Codegeneratie | 80.0% | 77.1% | 70.5% | 74.0% |
SWE-Bench Verified Agentisch coderen | 52.0% | - | - | - |
MMMU Pro Multimodaal | 76.9% | 73.8% | 65.0% | 69.5% |
Arena AI ELO Menselijke voorkeur | 1452 | 1441 | - | - |
Context Window Max. tokens | 256K | 256K | 10M | 1M |
Total params Modelgrootte | 30.7B | 25.2B | 109B | 400B |
Active params Per token | 30.7B | 3.8B | 17B | 17B |
MoE Experts Architectuur | Dense | 128 (8+1) | 16 | 128 |
License Commercieel gebruik | Apache 2.0 | Apache 2.0 | Llama Community | Llama Community |
Data van officiële modelkaarten en onafhankelijke evaluaties. Scores kunnen variëren per methodologie.
Redeneren
Wiskundig redeneren: het beslissende voordeel van Gemma 4
Gemma 4's 89,2% op AIME 2026 tegenover Llama 4 Mavericks ~73% is een verschil van 16 punten. Dit is een van de grootste redeneerverschillen tussen grote open modelfamilies. Voor wiskunde, wetenschap en logisch redeneren is Gemma 4 de duidelijke winnaar.
- AIME 2026: Gemma 4 89,2% vs Llama 4 Maverick ~73% - 16 punten verschil
- MMLU Pro: Gemma 4 85,2% vs Llama 4 Maverick 82,0%
- LiveCodeBench: Gemma 4 80,0% vs Llama 4 Maverick 74,0%
Context & schaal
10M-token context: het unieke voordeel van Llama 4 Scout
Llama 4 Scouts 10M-token contextvenster is bijna 40 keer groter dan Gemma 4's 256K. Voor het verwerken van volledige codebases, zeer lange documenten of enorme datasets in één keer is Llama 4 Scout ongeëvenaard.
- Llama 4 Scout: 10M tokens - grootste context onder open modellen
- Llama 4 Maverick: 400B totale parameters, 128 experts
- Gemma 4: 256K context - voldoende voor de meeste taken maar niet voor extreme lengtes
Licentie & edge
Apache 2.0 en edge-modellen: de praktische voordelen van Gemma 4
Gemma 4's Apache 2.0-licentie heeft geen MAU-beperkingen, in tegenstelling tot Llama's Community License. Gecombineerd met edge-modellen (E2B/E4B) met native audio biedt Gemma 4 meer deployment-flexibiliteit voor commerciële producten.
- Gemma 4: Apache 2.0 - geen MAU-beperkingen, maximale commerciële vrijheid
- Llama 4: Community License - MAU-beperkingen bij grote deployments
- Alleen Gemma 4 biedt edge-modellen (2,3B-4,5B) met native audio
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.
Llama 4 bronnen
Meer over Llama 4
Officiële Llama 4 bronnen en documentatie.
Open modellandschap
De beste open modellen van 2026
Gemma 4 en Llama 4 zijn de populairste open modelfamilies, maar 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 taken. Wiskundig redeneren, multimodaal begrip en edge-deployment zijn de grootste troeven.