Gemma 4 vs DeepSeek V4：開源大模型選型指南 2026

DeepSeek 在 2026 年初釋出的 V4 把開源模型的程式能力再往上推了一截，但硬體門檻也被推到企業級資料中心的等級。Google 的 Gemma 4 走的是相反路線——用你手邊現有的顯示卡就能跑。以下是這兩款模型在實際工作負載下的真實對比，給台港地區的開發者與團隊參考。

速覽對比

簡單講：Gemma 4 一張工作站顯示卡就能塞得下，語言覆蓋完勝；DeepSeek V4 程式能力更強，但自架要整個機櫃。

基準測試細看

以下數據來自 2026 年 4 月官方與社群榜單，標示為 FP16：

誠實的結論： DeepSeek V4 在純程式任務上確實更強（HumanEval +7.3pt、SWE-bench +13.3pt）。但跳出程式場景，兩者在多數基準上的差距不到幾個百分點。如果你的主力場景不是寫程式，你是在兩個紙面分數幾乎一樣的模型之間做選擇。

中文表現實測

台港地區用戶最關心的項目：

有趣的是：DeepSeek 在簡中任務上略佔優（這符合它是中國公司的訓練偏向），但在台灣繁中與港式繁中上 Gemma 4 反而領先。原因是 Gemma 4 的多語訓練語料來自 140+ 語言，包含大量台港繁中內容；DeepSeek 主要以簡中為主，繁中多半靠字形轉換，用詞慣例（軟體 vs 軟件、影片 vs 視頻）的差異會被模型學走。

多語言覆蓋

真正拉開差距的地方：

• 英文： 基本打平
• 簡中： DeepSeek 略勝
• 繁中（台港）： Gemma 4 略勝
• 日文（JGLUE）： Gemma 4 ~81%，DeepSeek ~66%
• 粵語 / 閩南語： Gemma 4 可用，DeepSeek 基本等同簡中
• 東南亞（印尼、越南、泰）： Gemma 4 相對英文掉 5pt 以內，DeepSeek 掉 15–25pt
• 歐洲語言（法 / 西 / 德）： Gemma 4 穩定，DeepSeek 掉 8–12pt

如果你的產品要做東南亞、日本、或歐美市場，Gemma 4 不是同一個等級的選項。

硬體需求

跑 Gemma 4

一張 RTX 4090 就能通吃到 31B。台灣原價屋目前報價約 NT$52,000–58,000、香港豐澤或高登約 HK$13,000–15,500。

跑 DeepSeek V4

DeepSeek V4 是 ~685B 參數的 MoE（每個 token 啟動 37B）。那個「37B 啟動」的數字聽起來很便宜——其實不是。整個權重集合仍必須常駐記憶體：

• 最低自架： 8×A100 80GB（640 GB 顯存），FP8 量化
• 生產環境推薦： 16×H100 80GB
• Q4 量化： 仍需 ~4×A100 80GB
• 雲端月成本： NT$45 萬 – 75 萬（約 HK$11 萬 – 18 萬）
• 地端部署初始投資： NT$900 萬起（約 HK$220 萬）

台港用戶要注意：受美國晶片出口管制影響，A100/H100 在亞太區供貨緊張，二手 A100 80GB 在台灣約 NT$50 萬/張、香港 HK$12 萬/張。多數團隊會選擇直接呼叫 DeepSeek 官方 API，別糾結自架。

推論速度

相同硬體（4×A100 80GB）、同為 Q4 量化：

小規模自架場景下，Gemma 4 31B 在單張 RTX 4090 上可跑 ~35 tok/s。DeepSeek V4 在這種配置下根本跑不起來。

成本對比（月 100 萬次請求）

以 USD 1 = NT$31.5 / HK$7.8 換算：

Gemma 4 自架

DeepSeek V4 官方 API

DeepSeek V4 自架

日請求量在百萬次以下，Gemma 4 自架方案的成本優勢落在 10–50 倍的量級。

合規與法規

台港地區團隊要特別留意：

台灣

• 《個人資料保護法》： 蒐集、處理、利用個資需明確同意並符合目的必要性。跨境傳輸至境外處理需確認當地保護水準。使用 Google 代管的 Gemma 4 API 涉及個資出境，需做影響評估。建議做法： 地端自架或使用 GCP 台灣區域（彰化資料中心）。
• 《AI 基本法》草案（2025）： 目前進入立法程序，生成式 AI 服務可能需要風險分級與透明度標示。建議先做好模型溯源記錄。
• 金管會生成式 AI 指引： 金融業使用 LLM 有額外規範，模型與資料須可稽核、可解釋。

香港

• 《個人資料（私隱）條例》(PDPO)： 個資跨境傳輸雖尚未強制實施第 33 條，但 2024 年起 PCPD 已發布 AI 個資保障指引，要求企業在使用 AI 前做個資影響評估（PIA）。
• 跨境資料流通政策： 大灣區有《內地與香港關於促進跨境資料流動的便利化安排》，但企業仍需遵循 GBA 標準合約。
• 金管局 GL-8（AI 使用）： 金融機構採用 AI 須建立模型風險管理框架。

實務建議：地端自架 Gemma 4 是合規風險最低的做法，權重、資料、推論全部留在台灣或香港境內，再搭配內容過濾即可。使用 DeepSeek 官方 API 要特別確認資料是否傳至中國境內伺服器（預設會），這對台港企業敏感度高。

什麼時候選哪個

選 Gemma 4，如果：

• 你只有一張到幾張消費級 / 工作站顯示卡
• 需要 Apache 2.0（不想讓法務部門傷腦筋）
• 用戶語言不只有中英文（東南亞、日本、歐美市場）
• 需要多模態輸入（影像、音訊、影片）
• 單位成本的品質最佳

選 DeepSeek V4，如果：

• 程式能力 / SWE-bench 是你的核心指標
• 能接受 API 成本，或手上有 8GPU+ 叢集
• 業務只做簡中+英文，對繁中/粵語要求不高
• 要在 HumanEval、SWE-bench 拿到開源模型的天花板數字
• 資料能出境（非金融、非醫療、非政府）

部署範例

Gemma 4 本地跑（Ollama）

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

Hugging Face 在台港網路環境暢通，直接拉即可。Ollama 在 macOS / Windows / Linux 都是一鍵安裝。

邊緣裝置部署請參考 Gemma 4 行動裝置部署指南。

DeepSeek V4 呼叫 API

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_KEY",
    base_url="https://api.deepseek.com/v1"
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4",
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}]
)

DeepSeek 官方 API 伺服器位於中國境內，台港直連速度約 80–200ms 延遲，可用性穩定。自架 DeepSeek V4 需要配置 vLLM + 多卡，超出一篇部落格文章的範圍。

遷移成本

從 DeepSeek V4 API 遷移到 Gemma 4 自架： 把 OpenAI SDK 的 base_url 改成 Ollama / vLLM，prompt 大致可沿用。程式類任務預期需要 2–5% 的額外迭代次數，其他場景基本等同。

微調資產： DeepSeek V4 的微調受授權限制。Gemma 4 在 Apache 2.0 下微調產物完全歸你所有。若已有重要的 DeepSeek 微調模型，預算 1–2 週在 Gemma 4 上重訓相當版本。用 LoRA 在單張 4090 上 24 小時可產出一版。

開源模型生態對照

台港團隊在選型時常會同時考慮其他選項：

如果要完全貼合台灣語境，國科會的 TAIDE 系列有優勢，但能力與模型規模受限。Gemma 4 是目前唯一在繁中表現、程式能力、多模態、單卡部署這四項都拿到合格分的開源選項。

常見問題

Gemma 4 的繁中表現真的勝過 DeepSeek V4 嗎？

在 TMMLU+（台灣繁中）和 HK-MMLU（港式繁中）這類專門評測上，Gemma 4 領先 3–5 個百分點。原因是 Google 的訓練語料涵蓋台港在地內容（新聞、維基、論壇），而 DeepSeek 的繁中很大程度靠字形轉換。實測你會發現 Gemma 4 用詞更自然——會說「軟體」不是「軟件」、「影片」不是「視頻」、「程式」不是「程序」。

一張 RTX 4090 在台港能撐起 Gemma 4 31B 嗎？成本多少？

可以。4090 24GB 跑 31B-Q4 還有約 7GB 餘裕放 KV cache，支援 32K 上下文沒問題。若要完整 256K 上下文建議雙 4090 或 A100 40GB。總成本：4090 NT$55,000（HK$13,500）+ 電費每月 NT$1,100（HK$270），24 個月總擁有成本約 NT$82,000（HK$20,000）。對比呼叫 DeepSeek API 一年 NT$60 萬，硬體成本不到一個月的 API 費用。

台灣個資法 / 香港 PDPO 下，自架 Gemma 4 會有合規問題嗎？

自架 Gemma 4 是最合規的做法。權重、輸入、輸出全部留在你的伺服器內，沒有跨境傳輸問題。台灣個資法只要你做好蒐集告知、目的限制、安全措施即可。香港 PDPO 下做好個資影響評估（PIA）也沒問題。反而使用 DeepSeek 官方 API 會因資料傳至中國境內伺服器，對金融、醫療、政府客戶敏感度較高。

除了 DeepSeek，還有哪些國產模型能當替代品？

Qwen 2.5-72B（阿里）在繁中表現不錯、授權友善（Qwen License 類似 Apache），可自架；GLM-4-32B（智譜 AI）品質接近 Qwen；Kimi K2（月之暗面）是 1T MoE，能力強但自架難度跟 DeepSeek 同級。如果你只要「非美國模型」的開源替代，Qwen 2.5-72B 是 CP 值最高的選擇。但真要論「在台灣跑得動、繁中順、協議乾淨」，Gemma 4 仍是首選。

DeepSeek 在台港能用嗎？會不會被封鎖？

目前可用。 DeepSeek 官方 API（api.deepseek.com）在台港都能正常連線，沒有 IP 封鎖。網頁版 chat.deepseek.com 也可訪問。但需留意：（1）資料會傳至中國境內伺服器，敏感產業慎用；（2）政策面有變動風險——台灣數位部 2025 年初曾對公部門發布 DeepSeek 使用風險通告，建議政府、國防、關鍵基礎設施相關業務避免使用；（3）Hugging Face 上的 DeepSeek 權重可自由下載，自架不受限。

商用授權在台港會有什麼問題？

Gemma 4 是 Apache 2.0，商用完全無限制，微調產物歸你所有，適合做 SaaS 或嵌入產品賣給客戶。DeepSeek V4 是自訂協議，部分商用場景需評估條款。如果你做的是 B2B 產品要賣給金融、醫療、政府客戶，Apache 2.0 在採購合約與法務審查上幾乎不會被挑戰，DeepSeek 的自訂協議則可能會被客戶法務擋下。

Gemma 4 會推出程式專用版本嗎？

Google 目前尚未公告。若未來推出 Gemma 4 Code 變體，HumanEval 的差距大概率會被抹平。基礎版 82.7% 已經超過除 DeepSeek V4 和 Llama 4.1 400B 以外的所有開源模型。

相關比較

• Gemma 4 vs Llama 4.1 —— 2026 年 4 月另一款熱門開源模型
• Gemma 4 vs GPT-4 —— 開源 vs OpenAI 基準線
• Gemma 4 vs Claude 3.5 —— 開源 vs Anthropic 旗艦
• Gemma 4 vs Qwen 3 —— 另一款強多語言開源模型
• Gemma 4 基準測試完整拆解 —— 所有數據整合

結論

對 2026 年 4 月大多數台港團隊而言，Gemma 4 是更務實的選擇。跑在你想跑的地方、支援用戶會說的所有語言（繁中尤佳）、授權乾淨不需要律師，年度總成本低 10–50 倍。

DeepSeek V4 適合這種情境：程式能力是核心指標、手上有 API 預算或多卡叢集、業務只做簡中+英文、資料能出境。出了這個窗口，你就是在為一點紙面分數付很多錢。

實務選型建議：

1. 中英文通用： Gemma 4 31B 自架，或 Qwen 2.5-72B
2. 程式為主： DeepSeek V4 API（若資料能出境），或 Qwen 2.5-Coder-32B 自架
3. 繁中 / 粵語關鍵： Gemma 4 31B，其他開源都有口音
4. 多語言（東南亞 / 日 / 歐）： Gemma 4，別無他選
5. 多模態（影像 + 音訊 + 影片）： Gemma 4 是目前開源唯一選項
6. 金融 / 醫療 / 政府客戶： Gemma 4 地端自架，合規風險最低

最後更新：2026 年 4 月 18 日。基準數據取自官方榜單與社群復現。