G4
비교
Gemma 4 vs Llama 4
Google의 Gemma 4와 Meta의 Llama 4는 2026년의 두 주요 오픈소스 AI 모델 패밀리입니다. 둘 다 MoE 아키텍처, 멀티모달 기능, 긴 컨텍스트 윈도우를 갖추고 있지만 설계 철학, 라이선스, 하드웨어 요구사항에서 크게 다릅니다.
Benchmarks Architecture Deployment
빠른 요약
| Feature | Gemma 4 | Llama 4 |
|---|---|---|
| Developer | Google DeepMind | Meta AI |
| Release | March 2026 | April 2026 |
| License | Apache 2.0 (fully open) | Llama 4 Community License |
| Architecture | Dense + MoE variants | Primarily MoE (Scout/Maverick) |
| Multimodal | Text + Image + Audio (edge models) | Text + Image (all models) |
| Max Context | 256K tokens (31B/26B) | 10M tokens (Scout) |
| Smallest Model | E2B (2B active params) | Scout 17B-16E (3.6B active) |
| Largest Open Model | 31B dense | Maverick 17B-128E |
| Local Deployment | Excellent — runs on 4 GB VRAM | Harder — 17B+ models require 20+ GB |
벤치마크 비교
중간 규모 모델 (약 30B 파라미터 내 최고 품질)
| Benchmark | Gemma 4 31B | Gemma 4 26B A4B | Llama 4 Maverick |
|---|---|---|---|
| MMLU Pro | 85.2% | 82.6% | 80.5% |
| MATH (AIME 2026) | 89.2% | 88.3% | ~73.0% |
| GPQA Diamond | 84.3% | 82.3% | 69.8% |
| LiveCodeBench v6 | 80.0% | 77.1% | ~65.0% |
| MMMU Pro (vision) | 76.9% | 73.8% | 73.4% |
| LMSYS ELO | 1452 | 1441 | 1417 |
Gemma 4는 추론, 수학, 코딩에서 앞섭니다. Llama 4 Maverick은 비전 작업에서 경쟁력이 있습니다.
아키텍처 심층 분석
Gemma 4 아키텍처
- Hybrid attention: interleaved local (sliding window) + global layers
- PLE (Per-Layer Embeddings): edge models encode context efficiently without dense matmul
- p-RoPE: proportional rotary embeddings for long context stability
- MoE variant: 26B A4B — 128 experts, 8 active per token
- Vision encoder: ~150M params (edge) / ~550M params (full)
- Audio encoder: ~300M params (E2B/E4B only)
Llama 4 아키텍처
- iRoPE: interleaved RoPE layers for ultra-long context (up to 10M)
- Pure MoE: Scout (16 experts) and Maverick (128 experts)
- Early fusion: vision tokens merged with text at input stage
- Smaller active params: ~3.6B active / 17B total for Scout
- No audio: text + image only across all variants
- Shared embedding: uniform embeddings across all layers
어느 것을 선택해야 할까요?
Gemma 4를 선택하는 경우...
- You need to run on limited hardware (4–16 GB VRAM)
- You need audio processing (speech recognition, translation)
- Your use case requires math or coding at the highest level
- You need Apache 2.0 license with zero restrictions
- You want the easiest Ollama setup
- You need thinking mode for complex reasoning chains
Llama 4를 선택하는 경우...
- You need extremely long context (100K–10M tokens)
- You need document processing over very long texts
- You have access to Meta's ecosystem and tools
- You prefer the Meta community and fine-tune ecosystem
- You need efficient server-side throughput with MoE Scout
로컬 배포 비교
| Scenario | Gemma 4 | Llama 4 |
|---|---|---|
| 4 GB VRAM | E2B (4-bit) — yes | Not feasible |
| 8 GB VRAM | E4B (4-bit) — great | Scout 4-bit — borderline |
| 16 GB VRAM | E4B BF16 or 31B (4-bit) | Scout 4-bit — comfortable |
| 24 GB VRAM | 31B (4-bit) | Maverick 4-bit — borderline |
| Ollama support | Native — ollama pull gemma4 | Limited — community builds only |
| vLLM support | Full native support | Full native support |
Gemma 4는 소비자 하드웨어에서 압도적으로 우위에 있습니다. 엣지 모델(E2B/E4B)은 노트북, 스마트폰, 라즈베리 파이에서 실행됩니다.
라이선스 비교
Gemma 4 — Apache 2.0
- Use commercially with zero restrictions
- No usage caps (any number of monthly active users)
- Modify, redistribute, sell derivatives freely
- No attribution required in products
- Compatible with closed-source products
Llama 4 — 커뮤니티 라이선스
- Free for commercial use under 700M monthly users
- Must credit Meta in products
- Cannot use to train other large language models
- Restrictions on high-MAU commercial use
- Separate license required above threshold
결론
대부분의 개발자에게 2026년에는 Gemma 4가 더 나은 선택입니다. Apache 2.0 라이선스는 모든 법적 모호성을 제거하고, 엣지 모델은 저렴한 소비자 하드웨어에서 실행되며, 추론/코딩 벤치마크 점수는 오픈소스 분야를 이끌고 있습니다. 오디오 기능(Gemma 4 E2B/E4B 고유)은 Llama 4가 필적할 수 없는 멀티모달 깊이를 더합니다.
문서 처리를 위해 초장문 컨텍스트 윈도우(100만+ 토큰)가 필요하거나 이미 Meta/Llama 생태계에 깊이 통합된 경우 Llama 4 Scout을 선택하세요.