Gemma 4 vs DeepSeek V4
Gemma 4 vs DeepSeek V4: edge multimodal vs escala de um milhão de tokens
O Gemma 4 da Google e o DeepSeek V4 representam duas filosofias diferentes. O Gemma lidera no raciocínio matemático (89,2% AIME), visão multimodal e implementação edge. O DeepSeek lidera na programação agêntica (80,6% SWE-Bench) e contexto de 1M. Aqui está a comparação completa.
Veredito rápido
Quando escolher cada modelo
Ambos são de primeira linha. A escolha certa depende do seu caso de utilização principal.
Escolha o Gemma 4 quando
Raciocínio matemático, visão multimodal, implementação edge ou Apache 2.0
O Gemma 4 destaca-se no raciocínio matemático (89,2% AIME), compreensão multimodal (76,9% MMMU Pro) e oferece a maior variedade de implementação, desde modelos edge de 2,3B com áudio até ao flagship de 31B. A licença Apache 2.0 oferece máxima liberdade comercial.
Ideal para: tutoria de matemática, análise de documentos, IA no dispositivo, aplicações multimodais e implementações onde a licença Apache 2.0 é importante.
Escolha o DeepSeek V4 quando
Programação agêntica, contexto 1M ou API económica
O DeepSeek V4 domina a programação autónoma com 80,6% SWE-Bench Verified (vs 52% do Gemma). O V4-Pro oferece contexto de 1M tokens com 1,6T parâmetros totais. O preço da API de $1,74/M tokens de entrada é muito competitivo.
Ideal para: agentes de programação IA, tarefas de contexto muito longo, implementações de API económicas e geração de código em larga escala.
Google DeepMind
Gemma 4 31B Dense
N.º 3 no Arena AI. 89,2% AIME, 80% LiveCodeBench, 76,9% MMMU Pro. Arquitetura densa com contexto 256K.
30,7B parâmetros, todos ativos. Melhor qualidade em raciocínio, programação e tarefas multimodais.
Google DeepMind
Gemma 4 26B A4B MoE
Qualidade próxima do 31B com custo de inferência 4B. 88,3% AIME, 77,1% LiveCodeBench. Contexto 256K.
25,2B no total, 3,8B ativos por token. 128 especialistas, 8 ativos + 1 partilhado.
DeepSeek
DeepSeek V4-Pro
80,6% SWE-Bench Verified, 83,4% BrowseComp. 1,6T parâmetros totais, 49B ativos. Janela de contexto 1M.
Arquitetura MoE massiva com 49B parâmetros ativos por token. Domina benchmarks de programação agêntica e navegação.
DeepSeek
DeepSeek V4-Flash
284B no total, 13B ativos. Contexto 1M. Económico a $1,74/M tokens de entrada.
Variante MoE mais leve otimizada para velocidade e custo. Desempenho sólido com uma fração do processamento do V4-Pro.
Frente a frente
Onde cada modelo vence
Análise categoria por categoria de pontos fortes e fracos.
Raciocínio matemático: Gemma vence
Gemma 4 31B: 89,2% AIME 2026. DeepSeek V4-Pro: aprox. 78%. O modo de pensamento do Gemma produz cadeias de raciocínio matemático excecionais.
Programação agêntica: DeepSeek vence
DeepSeek V4-Pro: 80,6% SWE-Bench Verified. Gemma 4: 52%. O DeepSeek tem uma vantagem enorme na edição autónoma de código.
Navegação e tarefas web: DeepSeek vence
DeepSeek V4-Pro: 83,4% BrowseComp. As capacidades agênticas do DeepSeek estendem-se à navegação web e recuperação de informações.
Multimodal: Gemma vence
Gemma 4: 76,9% MMMU Pro com codificador de visão nativo. O DeepSeek V4 é focado principalmente em texto. O Gemma tem uma vantagem multimodal clara.
Janela de contexto: DeepSeek vence
DeepSeek V4: 1M tokens. Gemma 4: 256K. Para documentos muito longos e bases de código, o DeepSeek tem uma vantagem de contexto 4x.
Implementação edge: Gemma vence
O Gemma 4 tem modelos edge E2B (2,3B) e E4B (4,5B) com áudio nativo. O menor modelo do DeepSeek V4 (284B no total) é apenas para servidores.
Comparação de arquitetura
Dense vs MoE massivo: estratégias de escalonamento diferentes
O Gemma 4 oferece um flagship denso e MoE eficiente. O DeepSeek V4 aposta tudo na escala MoE massiva.
Gemma 4 31B Dense
- 30,7B parâmetros totais, todos ativos por token
- Arquitetura densa para máxima qualidade
- Janela de contexto 256K
- Multimodal nativo (texto + imagem)
- Licença Apache 2.0
DeepSeek V4-Pro
- 1,6T parâmetros totais, 49B ativos por token
- MoE massivo com janela de contexto 1M
- 80,6% SWE-Bench Verified
- 67,9% Terminal-Bench 2.0
- Licença MIT, $1,74/M tokens de entrada
Benchmarks
Comparação completa de benchmarks
Resultados diretos de benchmarks em raciocínio, programação, multimodal e tarefas agênticas.
O Gemma lidera no raciocínio matemático e multimodal. O DeepSeek lidera na programação agêntica e contexto longo. A escolha depende do seu caso de utilização principal.
Matemática: Gemma 4 31B (89,2% AIME) vs DeepSeek V4-Pro (aprox. 78%) - Gemma vence por 11 pontos
Programação agêntica: DeepSeek V4-Pro (80,6% SWE-Bench) vs Gemma 4 (52%) - DeepSeek vence por 29 pontos
Multimodal: Gemma 4 (76,9% MMMU Pro) - Gemma tem visão nativa, DeepSeek é focado em texto
Contexto: DeepSeek V4 (1M tokens) vs Gemma 4 (256K) - DeepSeek tem 4x mais contexto
Frente a frente
Gemma 4 vs DeepSeek V4 nos benchmarks principais
Comparação direta nos benchmarks de avaliação mais importantes.
| Benchmark | Gemma 4 31B Dense 31B | Gemma 4 26B MoE 4B ativos 26B | DeepSeek V4-Pro MoE 49B ativos 1.6T | DeepSeek V4-Flash MoE 13B ativos 284B |
|---|---|---|---|---|
MMLU Pro Conhecimento e raciocínio | 85.2% | 82.6% | 83.8% | 79.5% |
AIME 2026 Matemática | 89.2% | 88.3% | 78.0% | 72.5% |
LiveCodeBench v6 Geração de código | 80.0% | 77.1% | 78.5% | 73.0% |
SWE-Bench Verified Programação agêntica | 52.0% | - | 80.6% | - |
BrowseComp Navegação web | - | - | 83.4% | - |
Terminal-Bench 2.0 Tarefas de terminal | 42.9% | - | 67.9% | - |
MMMU Pro Multimodal | 76.9% | 73.8% | - | - |
Arena AI ELO Preferência humana | 1452 | 1441 | - | - |
Context Window Tokens máx. | 256K | 256K | 1M | 1M |
Active params Por token | 30.7B | 3.8B | 49B | 13B |
License Uso comercial | Apache 2.0 | Apache 2.0 | MIT | MIT |
Dados de fichas de modelo oficiais e avaliações independentes. As pontuações podem variar conforme a metodologia de avaliação.
Programação
A diferença na programação: DeepSeek V4 domina tarefas agênticas
Os 80,6% do DeepSeek V4-Pro no SWE-Bench Verified estão entre as maiores pontuações dos modelos abertos. O Gemma 4 mantém-se na geração de código (LiveCodeBench), mas fica significativamente atrás na edição autónoma.
- Programação agêntica: DeepSeek V4-Pro 80,6% vs Gemma 4 52% (SWE-Bench Verified)
- Geração de código: Gemma 4 80% vs DeepSeek V4-Pro 78,5% (LiveCodeBench v6)
- Tarefas de terminal: DeepSeek V4-Pro 67,9% vs Gemma 4 42,9% (Terminal-Bench 2.0)
Raciocínio e visão
Raciocínio matemático e multimodal: os maiores pontos fortes do Gemma 4
Os 89,2% do Gemma 4 no AIME 2026 superam significativamente o DeepSeek V4. Combinado com visão multimodal nativa (76,9% MMMU Pro), o Gemma 4 é a melhor escolha para raciocínio e compreensão visual.
- AIME 2026: Gemma 4 89,2% vs DeepSeek V4-Pro aprox. 78%
- Multimodal: Gemma 4 76,9% MMMU Pro - codificador de visão nativo
- O DeepSeek V4 é focado principalmente em texto sem visão nativa
Implementação e custo
Modelos edge vs eficiência de custos de API
O Gemma 4 cobre do edge à nuvem com modelos de 2,3B a 31B, todos sob Apache 2.0. O DeepSeek V4 oferece preços de API competitivos ($1,74/M de entrada) e contexto 1M, mas requer hardware de servidor para auto-alojamento.
- Gemma 4: E2B (2,3B), E4B (4,5B), 26B MoE, 31B Dense - todos Apache 2.0
- DeepSeek V4: $1,74/M entrada, $3,48/M saída - preços de API competitivos
- Apenas o Gemma 4 tem modelos edge com suporte a áudio nativo
Experimentar 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 precisa para começar a desenvolver com o Gemma 4.
Recursos do DeepSeek V4
Saiba mais sobre o DeepSeek V4
Recursos e documentação oficiais do DeepSeek V4.
Panorama de modelos abertos
Os melhores modelos abertos de 2026
O Gemma 4 e o DeepSeek V4 estão entre os modelos abertos mais poderosos, mas não são as únicas opções.
Experimentar Gemma 4
Experimente os pontos fortes do Gemma 4 em primeira mão
Experimente o Gemma 4 gratuitamente e veja como se comporta nas suas tarefas específicas. Raciocínio matemático, visão multimodal e implementação edge são os seus maiores trunfos.