G4

비교

Gemma 4 vs Qwen 3

Google의 Gemma 4와 Alibaba의 Qwen 3의 직접 비교——사용 사례가 겹치지만 강점이 매우 다른 두 강력한 오픈소스 모델 패밀리. 벤치마크, 배포 편의성, 실제 작업에서 어느 모델이 이기는지 확인해 보세요.

Benchmarks Multilingual Coding

빠른 요약

FeatureGemma 4Qwen 3
DeveloperGoogle DeepMindAlibaba Cloud (Qwen Team)
ReleaseMarch 2026April 2025 (Qwen 2.5) / 2026 (Qwen 3)
LicenseApache 2.0Apache 2.0 (most models)
ArchitectureDense + MoE, Hybrid AttentionDense + MoE (Qwen3-MoE)
MultimodalText + Image + AudioText + Image (Qwen-VL series)
Multilingual140+ languages29 languages (strong CJK)
Model SizesE2B, E4B, 31B, 26B A4B0.5B, 1.5B, 3B, 7B, 14B, 32B, 72B
Thinking ModeBuilt-in (thinking tokens)Built-in (QwQ / thinking variant)
Context Window128K–256K128K (32B) / 1M (72B)

벤치마크 비교

동등한 크기 모델 (~30B 범위)

BenchmarkGemma 4 31BGemma 4 26B A4BQwen 3 32BQwen 2.5 72B
MMLU Pro85.2%82.6%~83.0%85.0%
MATH (AIME)89.2%88.3%~85.0%~72.0%
GPQA Diamond84.3%82.3%~71.0%~59.0%
LiveCodeBench80.0%77.1%~68.0%~55.0%
HumanEval~92%~90%92.7%88.4%
Multilingual MMLU88.4%86.3%~79.0%82.3%

Gemma 4는 과학적 추론(GPQA)과 수학에서 앞섭니다. Qwen 3 32B는 코딩과 일반 지식에서 경쟁력이 있습니다.

소형/엣지 모델 (8B 미만)

BenchmarkGemma 4 E4BGemma 4 E2BQwen 3 7BQwen 3 3B
MMLU Pro69.4%60.0%~66.0%~54.0%
MATH42.5%37.5%~58.0%~45.0%
LiveCodeBench52.0%44.0%~50.0%~38.0%

소형 모델에서 Qwen 3 7B는 수학에서 약간 앞서고, Gemma 4 E4B는 과학과 다국어 작업에서 앞섭니다.

각 모델이 뛰어난 분야

Gemma 4의 강점

  • Science reasoning: leads on GPQA Diamond across all sizes
  • Multimodal: audio support on edge models is unique
  • Breadth of languages: 140+ vs Qwen's 29
  • Edge deployment: E2B runs on 3 GB VRAM or CPU
  • Apache 2.0 purity: zero commercial restrictions anywhere
  • Ollama support: first-class, easy to set up

Qwen 3의 강점

  • Chinese language: best-in-class for Chinese text tasks
  • Math at small sizes: Qwen 3 7B punches above Gemma E4B on math
  • Model variety: 0.5B to 72B+, fine-grained size selection
  • Long context: 1M token window available at 72B
  • Coding: strong HumanEval scores at all sizes
  • Wider community fine-tunes: large pool of Qwen-based derivatives

중국어 성능

중국어 애플리케이션의 경우 이것이 가장 중요한 요소입니다:

TaskGemma 4Qwen 3Winner
Chinese MMLUGood (140-lang training)Excellent (native Chinese)Qwen 3
Chinese creative writingAdequateNative qualityQwen 3
Chinese code commentsGoodExcellentQwen 3
Chinese + English mixingVery goodExcellentQwen 3
Chinese + image analysisGoodQwen-VL seriesTie

중국어 사용자를 위한 팁: 주요 사용 사례가 중국어 텍스트인 경우 Qwen 3가 더 나은 선택입니다. Gemma 4도 중국어를 잘 지원하지만 Qwen 3는 중국어를 1등급 언어로 구축되었습니다.

배포 비교

Gemma 4

# Ollama (easiest)
ollama pull gemma4:e4b
ollama run gemma4:e4b

# Python
pip install transformers torch
# Load google/gemma-4-E4B-it

Qwen 3

# Ollama
ollama pull qwen3:8b
ollama run qwen3:8b

# Python
pip install transformers torch
# Load Qwen/Qwen3-8B-Instruct

두 모델 모두 Ollama 또는 Hugging Face Transformers로 동일하게 쉽게 배포할 수 있습니다. 주요 실질적 차이는 VRAM입니다: Gemma 4 E4B는 5GB(4비트)에서 실행되고 동등한 Qwen 3 7B는 ~7GB가 필요합니다.

결론

Gemma 4를 선택하는 경우:

  • Maximum science/reasoning quality at any size
  • Audio + image multimodal tasks
  • Tight VRAM constraints (especially <6 GB)
  • Non-Chinese multilingual applications
  • Fully unrestricted Apache 2.0 commercial use

Qwen 3를 선택하는 경우:

  • Chinese-language applications
  • Finer-grained size selection (0.5B–72B)
  • Long-context tasks needing 1M+ tokens
  • Math-heavy tasks at <10B scale
  • Large established fine-tune community

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