Gemma 4 vs Llama 4.1: Benchmark, Kecepatan, Lisensi (2026)

Meta merilis model open unggulan terbaru mereka, Llama 4.1, pada April 2026 — upgrade inkremental dari Llama 4 Maverick dengan peningkatan pada coding dan instruction following. Di sisi lain, Gemma 4 dari Google sudah jadi pilihan default bagi tim yang benar-benar harus menjalankan model di hardware sendiri. Kalau Anda sedang pilih-pilih antara keduanya, ini breakdown jujur untuk April 2026.

Perbandingan Cepat

Singkatnya: Gemma 4 menang telak untuk mobile, multilingual, dan lisensi terbuka. Llama 4.1 menang di skor benchmark mentah dan pekerjaan long-context — kalau Anda punya GPU-nya.

Detail Benchmark

Angka berikut dari rilis resmi April 2026, presisi FP16 kecuali disebutkan lain:

Di skor mentah Llama 4.1 menang di semua kategori. Tapi perhatikan jarak ukuran: Gemma 4 31B mencapai ~92–95% kualitas Llama 4.1 400B dengan parameter sekitar 1/12-nya. Kalau diukur per-dollar compute, Gemma 4 biasanya menang.

Untuk tugas spesifik per bahasa, Gemma 4 benar-benar beda kelas:

• Bahasa Indonesia (IndoMMLU / IndoBench): Gemma 4 ~82%, Llama 4.1 ~63%
• Bahasa Jawa & Sunda: Gemma 4 masih menghasilkan output natural; Llama 4.1 sering mencampur dengan bahasa Indonesia atau Melayu
• Bahasa Asia lain (Tionghoa, Jepang, Vietnam, Thailand): Gemma 4 rata-rata dalam ~5pt dari performa Inggris; Llama 4.1 turun 15–25pt

Gap 19 poin di benchmark Bahasa Indonesia itu bukan angka kecil — dalam praktiknya beda antara "siap pakai untuk chatbot customer service" dan "perlu post-editing manusia".

Kebutuhan Hardware

Menjalankan Gemma 4

Menjalankan Llama 4.1

Varian 400B MoE tidak muat di hardware konsumer dengan kuantisasi apapun. Kalau Anda deploy lokal, perbandingan realistisnya adalah Gemma 4 31B vs Llama 4.1 70B, dan jaraknya jauh lebih dekat. Di Indonesia, jika Anda sewa GPU via Biznet GIO atau Telkom CloudX, biaya A100 bulanan berkisar Rp 45.000.000–65.000.000, jadi penting sekali memilih ukuran model yang sesuai beban kerja.

Kecepatan Inference

Hardware sama, keduanya pada kuantisasi 4-bit:

Di ukuran nyamannya, Gemma 4 ~2× lebih cepat dan muat di hardware yang tidak sanggup menampung Llama 4.1 70B.

Kapan Pilih yang Mana

Pilih Gemma 4 kalau:

• Deploy di HP, laptop, atau edge device tanpa GPU datacenter
• Pengguna Anda berbahasa Indonesia, Jawa, atau bahasa lokal lain
• Butuh multimodal (audio, video) — Llama 4.1 tidak bisa
• Ingin kebebasan Apache 2.0 (tanpa batas user, tanpa review lisensi)
• Peduli kualitas per rupiah

Pilih Llama 4.1 kalau:

• Butuh skor MMLU / HumanEval tertinggi secara mutlak
• Memproses dokumen lebih dari 256K tokens (context 10M memang berguna untuk codebase raksasa)
• Sudah punya infrastruktur multi-GPU
• Workload Inggris murni, keunggulan multilingual tidak relevan

Deployment

Gemma 4 via Ollama

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

Untuk deployment on-device, lihat panduan mobile deployment untuk E2B/E4B di iPhone dan Android.

Llama 4.1 via Ollama

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

Varian 400B MoE hanya tersedia via cloud provider (Meta, AWS Bedrock, Azure), belum via Ollama lokal saat tulisan ini dibuat.

Perbandingan Biaya

Self-Hosting (tahun pertama)

Gemma 4 31B:

• Hardware: RTX 4090 ~Rp 28.000.000
• Listrik: ~Rp 550.000/bulan
• Total tahun 1: ~Rp 34.500.000

Llama 4.1 70B:

• Hardware: 2× RTX 4090 atau A100 tunggal ~Rp 65.000.000 / Rp 230.000.000
• Listrik: ~Rp 1.400.000/bulan
• Total tahun 1: ~Rp 82.000.000 (jalur 2× 4090)

Kurs acuan: USD 1 ≈ Rp 15.500 per April 2026.

Harga API (per juta token, April 2026)

Pada kualitas output setara, self-hosted Gemma 4 biasanya sudah break-even dibanding keduanya dalam 3–6 bulan untuk workload yang konsisten.

Catatan Migrasi

Dari Llama 3.x / Llama 4 → Llama 4.1: Nyaris drop-in. Tokenizer kompatibel ke belakang. Peningkatan kualitas ~10–15% pada coding dan reasoning.

Dari Gemma 2 / Gemma 3 → Gemma 4: Tokenizer berubah. Native function calling menggantikan JSON parsing ad-hoc. Lihat perubahan arsitektur Gemma 4.

Migrasi lintas keluarga (Gemma ↔ Llama): Bobot fine-tune tidak bisa diport langsung. Sisihkan 1–2 minggu untuk re-training kalau Anda punya fine-tune produksi.

Kepatuhan dan Proteksi Data (Perspektif Indonesia)

Beberapa hal yang perlu diperhatikan untuk deployment di Indonesia:

• UU PDP (UU No. 27/2022): Deploy Gemma 4 secara on-premise atau di data center lokal menghindari masalah transfer data lintas batas. Ini tidak bisa dilakukan kalau Anda pakai ChatGPT/Claude API yang datanya keluar ke AS.
• OJK (sektor finansial): Untuk fintech, bank digital, dan asuransi, regulasi OJK soal data nasabah umumnya mewajibkan data residency di Indonesia. Self-hosted Gemma 4 = solusi bersih.
• Bank Indonesia (untuk PJSP): Penyelenggara Jasa Sistem Pembayaran wajib memproses data transaksi di dalam negeri. Model open source yang bisa di-host lokal jadi keharusan.
• Kominfo PSE: Kalau produk Anda terdaftar sebagai Penyelenggara Sistem Elektronik, kepatuhan terhadap ketentuan lokalisasi data lebih mudah dipenuhi dengan self-hosting.

Llama License dengan ambang 700 juta MAU tidak akan jadi masalah untuk 99.9% tim Indonesia, tapi Apache 2.0 tetap lebih bersih saat due diligence investor atau audit enterprise.

FAQ

Mana yang lebih jago Bahasa Indonesia?

Gemma 4, jauh lebih unggul. Di IndoMMLU Gemma 4 31B mencapai ~82% sementara Llama 4.1 70B hanya ~63%. Gemma 4 dilatih native pada 140+ bahasa termasuk Indonesia, Jawa, Sunda, sementara Llama 4.1 hanya mendukung 28 bahasa dan sering mencampur Bahasa Indonesia dengan Melayu.

GPU konsumer mana yang bisa menjalankannya?

RTX 4090 24GB tunggal bisa menjalankan Gemma 4 31B Q4 (~35 tok/s) dan 26B MoE. Llama 4.1 70B butuh dual 4090 atau A100 tunggal. Kalau Anda pakai RTX 5090 (32GB), Gemma 4 31B bahkan bisa di FP8.

Bisa jalan di MacBook?

Gemma 4 E2B dan E4B lancar di semua Apple Silicon Mac. Gemma 4 26B MoE / 31B Dense butuh M2 Max atau M3 Pro dengan 32GB+. Llama 4.1 70B butuh M3 Ultra 64GB+ dan cuma ~8 tok/s. Llama 4.1 400B tidak praktis di Mac manapun.

Bagaimana dibanding Sahabat-AI atau Komodo-7B?

Sahabat-AI (NVIDIA-GoTo) dan Komodo-7B (Yellow.ai) adalah model Indonesia-spesifik berbasis Llama. Performanya untuk Bahasa Indonesia bagus, tapi kalah di multimodal dan terbatas pada ukuran ~7B. Untuk perbandingan fair, Gemma 4 31B mengungguli keduanya di IndoMMLU dengan margin signifikan, plus bonus multimodal + E2B/E4B untuk HP.

Hosting di Indonesia apa aja pilihannya?

Biznet GIO, Telkom CloudX, Lintasarta Cloudeka, dan Indosat M2 semua punya penawaran GPU sekarang. RTX 4090 bare-metal mulai ~Rp 18.000.000/bulan, A100 80GB ~Rp 55.000.000/bulan. AWS Jakarta dan Google Cloud Jakarta juga tersedia tapi lebih mahal ~30–40%.

Bagaimana soal penggunaan komersial?

Gemma 4 Apache 2.0 — tanpa batasan, tanpa ambang user, tanpa ambang pendapatan. Llama 4.1 pakai Llama License Meta yang butuh lisensi komersial terpisah kalau produk Anda punya 700 juta MAU+ (bukan isu untuk 99.9% tim). Di sisi audit data pribadi, Apache 2.0 juga lebih disukai.

Akan ada Gemma 5?

Google belum mengumumkan timeline Gemma 5 per April 2026. Ekspektasinya rilis point release Gemma 4 (peningkatan multimodal, context lebih panjang) sebelum major version baru.

Bacaan Terkait

• Gemma 4 vs Llama 4 (Maverick) — perbandingan asli, baca kalau masih di Llama 4
• Benchmark Deep Dive Gemma 4 — semua angka benchmark di satu tempat
• Gemma 4 26B vs 31B — MoE vs Dense di keluarga Gemma 4
• Gemma 4 Mobile Deployment — jalankan E2B/E4B di HP
• Cara Menjalankan Gemma 4 dengan Ollama — mulai dari sini kalau baru

Kesimpulan

Untuk 90% developer yang memilih open LLM di April 2026, Gemma 4 adalah jawaban default. Jalan di hardware yang sudah Anda punya, bicara dalam bahasa pengguna Anda, dan rilis di bawah lisensi yang tidak akan ditanyakan tim legal.

Llama 4.1 adalah pilihan tepat kalau Anda spesifik butuh: (1) skor benchmark Inggris tertinggi, (2) context 10M tokens, atau (3) infrastruktur multi-GPU yang sudah ada di mana 400B MoE masuk akal. Di luar kasus itu, overkill.

Terakhir diperbarui: 18 April 2026. Benchmark dari rilis resmi dan pengujian komunitas.