Gemma 4 vs Llama 4.1: benchmarks, velocidad y licencia (2026)

Meta renovó su modelo abierto insignia con Llama 4.1 en abril de 2026: una actualización incremental sobre Llama 4 Maverick con mejoras en generación de código y seguimiento de instrucciones. Mientras tanto, Gemma 4 de Google se ha consolidado como la opción por defecto para quienes realmente tienen que ejecutar un modelo en su propio hardware. Si hoy estás eligiendo entre los dos, aquí va el análisis honesto.

Comparativa rápida

Resumen: Gemma 4 gana en todo lo que toque móvil, multilingüe o licencias abiertas. Llama 4.1 gana en picos de benchmarks puros y contexto largo, si tienes las GPUs para ejecutarlo.

Análisis de benchmarks

Cifras de los resultados publicados en abril de 2026, precisión FP16 salvo indicación:

Llama 4.1 se lleva todas las categorías en puntuación bruta. Pero ojo con la diferencia de tamaño: Gemma 4 31B alcanza el 92–95% de la calidad de Llama 4.1 400B con aproximadamente 1/12 de los parámetros. Por dólar de cómputo, Gemma 4 suele ganar.

En tareas específicas por idioma, Gemma 4 está en otra liga:

• Español (SpanishBench): Gemma 4 ~88,3%, Llama 4.1 ~79,1%
• Catalán / gallego / euskera: Gemma 4 mantiene calidad nativa; Llama 4.1 tiende a mezclarlos con español
• Portugués (BR y PT): Gemma 4 diferencia ambos; Llama 4.1 los trata como una sola variante
• Idiomas indígenas (náhuatl, quechua, guaraní): Gemma 4 los reconoce básicamente; Llama 4.1 no

Los 9,2 puntos de diferencia en español no son triviales: representan la frontera entre "listo para producción" y "necesita edición manual" para muchos casos de uso.

Requisitos de hardware

Ejecutar Gemma 4

Ejecutar Llama 4.1

La variante 400B MoE no entra en hardware de consumo con ninguna cuantización. Si te toca desplegar en local, la comparación real es Gemma 4 31B vs Llama 4.1 70B, y ahí la brecha se cierra bastante. En España, renting de A100 en proveedores como OVH Madrid o Stackscale ronda los 1.800–2.400 € al mes, así que elegir bien el tamaño del modelo pesa en el TCO.

Velocidad de inferencia

Mismo hardware, ambos con cuantización de 4 bits:

En su tamaño cómodo, Gemma 4 es ~2× más rápido, y corre donde Llama 4.1 70B ni arranca.

Cuándo elegir cada uno

Elige Gemma 4 si:

• Despliegas en móviles, portátiles o edge sin GPU de centro de datos
• Tus usuarios hablan algo distinto al inglés (especialmente español, catalán, portugués)
• Necesitas multimodal (audio, vídeo): Llama 4.1 no lo cubre
• Quieres la libertad de Apache 2.0 (sin tope de usuarios, sin revisión legal)
• Te importa la calidad por euro gastado

Elige Llama 4.1 si:

• Necesitas los picos absolutos en MMLU / HumanEval
• Procesas documentos de más de 256K tokens (10M es útil de verdad en bases de código enormes)
• Ya tienes infraestructura multi-GPU
• Trabajo exclusivo en inglés donde la ventaja multilingüe no importa

Despliegue

Gemma 4 con Ollama

ollama pull gemma4:31b
ollama run gemma4:31b

Para trabajo on-device, consulta nuestra guía de despliegue móvil con E2B/E4B en iPhone y Android.

Llama 4.1 con Ollama

ollama pull llama4.1:70b
ollama run llama4.1:70b

La variante 400B MoE se distribuye por proveedores cloud (Meta, AWS Bedrock, Azure), no por Ollama local en este momento.

Comparativa de coste

Auto-hospedaje (primer año)

Gemma 4 31B:

• Hardware: RTX 4090 ~1.650 € / US$1.800
• Electricidad: ~32 €/mes
• Total año 1: ~2.035 €

Llama 4.1 70B:

• Hardware: 2× RTX 4090 o A100 individual ~3.800 € / 13.700 €
• Electricidad: ~82 €/mes
• Total año 1: ~4.790 € (ruta 2× 4090)

Precio API (por millón de tokens, abril 2026)

A calidad de salida equivalente, Gemma 4 auto-hospedado amortiza la inversión frente a cualquier plan de Llama 4.1 en 3–6 meses para cargas de trabajo sostenidas.

Notas de migración

De Llama 3.x / Llama 4 → Llama 4.1: Prácticamente drop-in. El tokenizer es retrocompatible. Espera una mejora del 10–15% en código y razonamiento.

De Gemma 2 / Gemma 3 → Gemma 4: Tokenizer actualizado. La llamada a funciones nativa sustituye al parseo de JSON ad-hoc. Detalles en cambios de arquitectura de Gemma 4.

Migración entre familias (Gemma ↔ Llama): Los pesos de fine-tune no se portan directamente. Presupuesta 1–2 semanas de reentrenamiento si tienes un fine-tune en producción.

Cumplimiento y protección de datos

Para equipos en España y Latinoamérica, algunos puntos clave:

• LOPDGDD (España) + RGPD: Desplegar Gemma 4 on-premise evita la transferencia internacional de datos a EE.UU., un punto delicado con ChatGPT/Claude tras Schrems II. Las garantías del Data Privacy Framework siguen siendo frágiles.
• AEPD y guía de IA: La Agencia Española de Protección de Datos publicó directrices específicas para IA generativa; self-hosting con Apache 2.0 simplifica el análisis de riesgo.
• LGPD (Brasil): Marco similar al RGPD. La ANPD viene endureciendo el enfoque sobre tratamientos con IA; Gemma 4 local facilita documentar la base legal.
• LFPDPPP (México): La nueva ley de 2025 exige medidas equivalentes al RGPD. Los modelos open source auto-hospedados cumplen con más facilidad.
• Sector financiero (ESMA, CNBV, Banco Central de Brasil): Las normas de residencia de datos casi siempre obligan a mantener los datos en jurisdicción local, donde self-hosting gana por goleada.

La licencia de Llama 4.1 con su umbral de 700M de usuarios activos mensuales no afecta al 99,9% de los equipos, pero Apache 2.0 sigue ganando en due diligence de inversores europeos.

FAQ

¿Cuál funciona mejor en español?

Gemma 4, con ventaja clara. En SpanishBench, Gemma 4 31B saca ~88,3% frente al ~79,1% de Llama 4.1 70B. Gemma 4 distingue además español peninsular de las variantes latinoamericanas (mexicano, rioplatense, andino), mientras que Llama 4.1 tiende a dar un español "neutro" con sesgo mexicano. Para catalán, gallego y euskera, la diferencia es mayor: Gemma 4 los maneja de forma nativa, Llama 4.1 a menudo los mezcla con español.

¿Qué GPU de consumo vale?

Una RTX 4090 24 GB sirve para Gemma 4 31B Q4 (~35 tok/s) y 26B MoE. Llama 4.1 70B necesita dos 4090 o una A100. Si tienes una RTX 5090 (32 GB), puedes correr Gemma 4 31B incluso en FP8.

¿Funciona en un MacBook?

Gemma 4 E2B y E4B van sobrados en cualquier Apple Silicon. Gemma 4 26B MoE / 31B Dense piden un M2 Max o M3 Pro con 32 GB+. Llama 4.1 70B requiere M3 Ultra con 64 GB+ y rinde a ~8 tok/s. Llama 4.1 400B no es viable en Mac.

¿Cómo se compara con modelos como Salamandra o Latxa?

Salamandra (BSC, gobierno español) y Latxa (euskera) son modelos open source entrenados específicamente para idiomas ibéricos. Rinden bien en sus nichos pero no cubren multimodal y están limitados a tamaños de 2B–40B. Gemma 4 31B supera a Salamandra-40B en la mayoría de benchmarks multilingües y además aporta E2B/E4B para dispositivos. Para cargas exclusivamente en euskera o catalán académico, Latxa/Aguila pueden seguir teniendo valor.

¿Qué hay del uso comercial?

Gemma 4 es Apache 2.0: sin restricciones, sin tope de usuarios, sin umbral de ingresos. Llama 4.1 usa la Llama License de Meta, que exige licencia comercial aparte para productos con más de 700M de usuarios activos mensuales (irrelevante para el 99,9% de equipos). En auditorías bajo RGPD y LGPD, Apache 2.0 se revisa en horas frente a días.

¿Coste de migrar de Llama a Gemma?

Si sólo cambias el modelo de inferencia (sin fine-tune), bastan unas líneas de código. Si tienes fine-tune en producción, los pesos no se migran directamente: calcula 1–2 semanas de reentrenamiento. Gemma 4 soporta LoRA de forma nativa, por lo que los costes de reentrenar son más bajos que con Llama 4.

¿Habrá Gemma 5?

Google no ha anunciado calendario para Gemma 5 a fecha de abril de 2026. Se esperan más versiones puntuales de Gemma 4 (mejoras multimodales, contexto más largo) antes del salto de versión mayor.

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Conclusión

Para el 90% de quienes eligen un LLM abierto en abril de 2026, Gemma 4 es la respuesta por defecto. Se ejecuta en el hardware que ya tienes, habla los idiomas de tus usuarios y sale bajo una licencia que a tu equipo legal ni le dará pereza revisar.

Llama 4.1 es la elección correcta cuando necesitas, específicamente: (1) la puntuación más alta en benchmarks en inglés, (2) contexto de 10M tokens, o (3) ya tienes infraestructura multi-GPU montada donde la variante 400B MoE tiene sentido. Fuera de esos casos, es sobredimensionar.

Última actualización: 18 de abril de 2026. Benchmarks procedentes de releases oficiales y pruebas de la comunidad.