2026 年初推出了兩個最強大的開源 AI 模型：Google 的 Gemma 4 和 Meta 的 Llama 4 Maverick。兩者都免費、都強大——但它們適合不同的使用場景。以下是它們的比較。
快速比較
| 特色 | Gemma 4 (31B) | Llama 4 Maverick (400B) |
|---|---|---|
| 開發者 | Google DeepMind | Meta AI |
| 參數量 | 2B / 4B / 26B / 31B | 400B (MoE) |
| 上下文視窗 | 256K tokens | 10M tokens |
| 多模態 | 文字 + 圖片 + 音訊 + 影片 | 文字 + 圖片 |
| 語言數 | 140+ 語言 | 12 語言 |
| 授權 | Apache 2.0 | Llama License |
| 裝置端執行 | 是（2B 可在手機上跑） | 否（太大） |
| 函式呼叫 | 原生支援 | 原生支援 |
Gemma 4 勝出之處
1. 邊緣和行動裝置部署
Gemma 4 最大的優勢是模型大小的多樣性。E2B（2B）可在智慧型手機上執行，E4B（4B）可在筆電上執行——不需要 GPU。Llama 4 Maverick 的 400B 參數需要嚴肅的伺服器硬體。
2. 多模態廣度
Gemma 4 原生處理文字、圖片、音訊和影片。Llama 4 處理文字和圖片，但缺乏原生的音訊和影片理解能力。
3. 語言覆蓋
內建 140+ 語言，Gemma 4 的全球可及性遠高於 Llama 4。Llama 4 支援 12 種語言——對主要市場足夠，但對全球性應用有限。
4. 授權自由
Apache 2.0 意味著完全沒有限制。Llama 4 的授權對月活躍用戶超過 7 億的公司有商業使用限制。
Llama 4 勝出之處
1. 原始能力
400B 參數加上 MoE 架構，當你有硬體條件時，Llama 4 Maverick 在複雜推理任務上就是更大、更強的模型。
2. 上下文長度
10M token 的上下文視窗 vs Gemma 4 的 256K。處理超長文件或程式碼庫時，Llama 4 有明顯優勢。
3. 生態成熟度
Meta 的 Llama 系列從 2023 年就開始了。工具、微調和社群資源的生態系統更加成熟。
基準測試比較
根據已發布的基準測試（2026 年 4 月）：
| 基準測試 | Gemma 4 31B | Llama 4 Maverick |
|---|---|---|
| MMLU | 強 | 強 |
| HumanEval（程式設計） | 有競爭力 | 有競爭力 |
| ARC-AGI-2 | 77.1%（Gemini 3.1 Pro） | - |
| 數學 | 相比 Gemma 3 有改善 | 強 |
註：直接的對比基準測試因任務而異。兩個模型都沒有在所有基準測試中佔據主導地位。
該選哪個？
選 Gemma 4 如果：
- 你需要在手機、筆電或邊緣裝置上執行 AI
- 你需要多模態輸入（特別是音訊/影片）
- 你在為全球多語言受眾建構
- 你想要零授權限制（Apache 2.0）
- 你想要從下載到執行的最快路徑
選 Llama 4 如果：
- 你有強大的 GPU 伺服器可用
- 你需要最強的推理能力來處理複雜任務
- 你需要超長上下文（10M tokens）
- 你已經投入了 Llama 生態系統
可以兩個都用嗎？
可以！許多開發者兩個都用：
- Gemma 4 E4B 用於本機開發和測試（快速、低資源）
- Llama 4 Maverick 在雲端伺服器上用於正式環境的重負載
兩個模型都可以透過 Ollama 取得，方便在它們之間切換。
結論
Gemma 4 是你能在自己硬體上執行的最佳開源模型。 它的模型大小範圍、多模態能力和 Apache 2.0 授權使其成為大多數開發者最通用的選擇。
Llama 4 是最強大的開源模型——但你需要匹配的硬體。
對大多數個人開發者和小團隊來說，Gemma 4 是實際的選擇。對擁有 GPU 叢集的組織來說，Llama 4 能解鎖更高的上限。
兩個模型都可以免費取得。一行指令試試 Gemma 4：ollama run gemma4
延伸閱讀
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~/gemma4 $ Get hands-on with the models discussed in this guide. No deployment, no friction, 100% free playground.
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