Gemma 4 vs Llama 4
Gemma 4 vs Llama 4: qualidade de raciocínio vs contexto massivo
O Gemma 4 do Google e o Llama 4 da Meta são as famílias de modelos abertos mais populares. O Gemma lidera em raciocínio matemático (89,2% vs ~73% AIME), qualidade multimodal e modelos edge com áudio. O Llama lidera em comprimento de contexto (10M tokens) e escala do modelo. Confira a comparação completa.
Veredito rápido
Quando escolher cada modelo
Ambos são amplamente adotados. A escolha certa depende do seu caso de uso e necessidades de licenciamento.
Escolha o Gemma 4 quando
Precisar de raciocínio matemático, qualidade multimodal, modelos edge ou Apache 2.0
O Gemma 4 se destaca em raciocínio matemático (89,2% AIME vs ~73% do Llama), compreensão multimodal (76,9% MMMU Pro) e oferece modelos edge com áudio nativo (E2B/E4B). A licença Apache 2.0 não tem restrições de MAU.
Ideal para: tutoria de matemática, análise de documentos, IA on-device com áudio, aplicações multimodais e implantações onde a licença Apache 2.0 é importante.
Escolha o Llama 4 quando
Precisar de contexto de 10M tokens, modelos maiores ou ecossistema Meta
O Llama 4 Scout oferece uma janela de contexto de 10M tokens - a maior entre modelos abertos. Os 400B parâmetros totais do Maverick com 128 especialistas proporcionam escala massiva. O ecossistema da Meta oferece ferramentas e suporte da comunidade extensos.
Ideal para: tarefas com contexto muito longo, implantações em larga escala no ecossistema Meta e aplicações onde o contexto de 10M tokens é crítico.
Google DeepMind
Gemma 4 31B Dense
N° 3 no Arena AI. 89,2% AIME, 80% LiveCodeBench, 76,9% MMMU Pro. Arquitetura Dense com contexto de 256K.
30,7B parâmetros, todos ativos. Máxima qualidade em raciocínio, programação e tarefas multimodais.
Google DeepMind
Gemma 4 26B A4B MoE
Qualidade próxima ao 31B com custo de inferência de 4B. 88,3% AIME, 77,1% LiveCodeBench. Contexto de 256K.
25,2B no total, 3,8B ativos por token. 128 especialistas, 8 ativos + 1 compartilhado.
Meta
Llama 4 Scout
109B no total, 17B ativos. 16 especialistas. Janela de contexto de 10M tokens - a maior entre modelos abertos.
Arquitetura MoE otimizada para contexto extremamente longo. Roda em uma única GPU H100.
Meta
Llama 4 Maverick
400B no total, 17B ativos. 128 especialistas. Excelente desempenho geral em raciocínio e programação.
Variante MoE maior com mais especialistas para qualidade superior. Requer configuração multi-GPU.
Frente a frente
Onde cada modelo se destaca
Análise categoria por categoria de pontos fortes e fracos.
Raciocínio matemático: Gemma vence
Gemma 4 31B: 89,2% AIME 2026. Llama 4 Maverick: ~73%. O Gemma tem uma vantagem de 16 pontos em raciocínio matemático.
Janela de contexto: Llama vence
Llama 4 Scout: 10M tokens. Gemma 4: 256K. A janela de contexto do Llama é quase 40 vezes maior - uma vantagem enorme para documentos longos.
Qualidade multimodal: Gemma vence
Gemma 4: 76,9% MMMU Pro com visão nativa. O Llama 4 suporta multimodal, mas o Gemma alcança pontuações mais altas em compreensão visual.
Escala do modelo: Llama vence
Llama 4 Maverick: 400B no total, 128 especialistas. Gemma 4: máximo 31B. O Llama oferece opções de modelos maiores para capacidade máxima.
Implantação edge: Gemma vence
O Gemma 4 tem modelos edge E2B (2,3B) e E4B (4,5B) com áudio nativo. O menor modelo do Llama 4 (109B no total) é focado em servidores.
Licenciamento: Gemma vence
Gemma 4: Apache 2.0 sem restrições. Llama 4: Llama Community License com restrições de MAU. Apache 2.0 é mais simples para uso comercial.
Comparação de arquitetura
Abordagens MoE: eficiência vs escala
Ambas as famílias usam arquitetura MoE, mas com objetivos de design muito diferentes.
Gemma 4 26B A4B
- 25,2B parâmetros totais, 3,8B ativos por token
- 128 especialistas, 8 ativos + 1 compartilhado
- Janela de contexto de 256K
- Multimodal nativo (texto + imagem)
- Licença Apache 2.0, sem restrições
Llama 4 Scout
- 109B parâmetros totais, 17B ativos por token
- 16 especialistas em arquitetura MoE
- Janela de contexto de 10M tokens
- Suporte multimodal (texto + imagem)
- Llama Community License (restrições de MAU)
Benchmarks
Comparação completa de benchmarks
Resultados diretos de benchmarks em raciocínio, programação, multimodal e implantação.
O Gemma lidera em raciocínio matemático, qualidade multimodal e implantação edge. O Llama lidera em comprimento de contexto e escala do modelo. A escolha depende do seu caso de uso principal.
Matemática: Gemma 4 31B (89,2% AIME) vs Llama 4 Maverick (~73%) - Gemma vence por 16 pontos
Contexto: Llama 4 Scout (10M tokens) vs Gemma 4 (256K) - Llama tem 40x mais contexto
Multimodal: Gemma 4 (76,9% MMMU Pro) - compreensão visual de maior qualidade
Licença: Gemma 4 (Apache 2.0) vs Llama 4 (Community License com limites de MAU)
Frente a frente
Gemma 4 vs Llama 4 nos benchmarks principais
Comparação direta nos benchmarks de avaliação mais importantes.
| Benchmark | Gemma 4 31B Dense 31B | Gemma 4 26B MoE 4B ativos 26B | Llama 4 Scout MoE 17B ativos 109B | Llama 4 Maverick MoE 17B ativos 400B |
|---|---|---|---|---|
MMLU Pro Conhecimento e raciocínio | 85.2% | 82.6% | 78.5% | 82.0% |
AIME 2026 Matemática | 89.2% | 88.3% | 68.0% | 73.0% |
LiveCodeBench v6 Geração de código | 80.0% | 77.1% | 70.5% | 74.0% |
SWE-Bench Verified Programação agêntica | 52.0% | - | - | - |
MMMU Pro Multimodal | 76.9% | 73.8% | 65.0% | 69.5% |
Arena AI ELO Preferência humana | 1452 | 1441 | - | - |
Context Window Tokens máx. | 256K | 256K | 10M | 1M |
Total params Tamanho do modelo | 30.7B | 25.2B | 109B | 400B |
Active params Por token | 30.7B | 3.8B | 17B | 17B |
MoE Experts Arquitetura | Dense | 128 (8+1) | 16 | 128 |
License Uso comercial | Apache 2.0 | Apache 2.0 | Llama Community | Llama Community |
Dados de fichas de modelo oficiais e avaliações independentes. As pontuações podem variar conforme a metodologia.
Raciocínio
Raciocínio matemático: a vantagem decisiva do Gemma 4
Os 89,2% do Gemma 4 no AIME 2026 contra os ~73% do Llama 4 Maverick representam uma diferença de 16 pontos. É uma das maiores diferenças de raciocínio entre as principais famílias de modelos abertos. Para matemática, ciências e raciocínio lógico, o Gemma 4 é o vencedor claro.
- AIME 2026: Gemma 4 89,2% vs Llama 4 Maverick ~73% - 16 pontos de diferença
- MMLU Pro: Gemma 4 85,2% vs Llama 4 Maverick 82,0%
- LiveCodeBench: Gemma 4 80,0% vs Llama 4 Maverick 74,0%
Contexto e escala
Contexto de 10M tokens: a vantagem única do Llama 4 Scout
A janela de contexto de 10M tokens do Llama 4 Scout é quase 40 vezes maior que os 256K do Gemma 4. Para processar bases de código inteiras, documentos muito longos ou conjuntos de dados massivos de uma só vez, o Llama 4 Scout é incomparável.
- Llama 4 Scout: 10M tokens - maior contexto entre modelos abertos
- Llama 4 Maverick: 400B parâmetros totais, 128 especialistas
- Gemma 4: contexto de 256K - suficiente para a maioria das tarefas, mas não para comprimentos extremos
Licença e edge
Apache 2.0 e modelos edge: as vantagens práticas do Gemma 4
A licença Apache 2.0 do Gemma 4 não tem restrições de MAU, diferente da Community License do Llama. Combinado com modelos edge (E2B/E4B) com áudio nativo, o Gemma 4 oferece mais flexibilidade de implantação para produtos comerciais.
- Gemma 4: Apache 2.0 - sem restrições de MAU, máxima liberdade comercial
- Llama 4: Community License - restrições de MAU para grandes implantações
- Apenas o Gemma 4 oferece modelos edge (2,3B-4,5B) com suporte a áudio nativo
Experimente ambos
Teste os modelos você mesmo
A melhor comparação é a experiência prática.
Recursos do Gemma 4
Comece com o Gemma 4
Tudo o que você precisa para começar a desenvolver com o Gemma 4.
Recursos do Llama 4
Saiba mais sobre o Llama 4
Recursos e documentação oficial do Llama 4.
Panorama de modelos abertos
Os melhores modelos abertos de 2026
Gemma 4 e Llama 4 são as famílias de modelos abertos mais populares, mas não são as únicas opções.
Experimente o Gemma 4
Descubra os pontos fortes do Gemma 4 na prática
Experimente o Gemma 4 gratuitamente e veja como ele se sai nas suas tarefas. Raciocínio matemático, compreensão multimodal e implantação edge são seus maiores destaques.