2026 年初发布了两个最强大的开源 AI 模型：Google 的 Gemma 4 和 Meta 的 Llama 4 Maverick。两者都免费、都强大——但适用场景不同。以下是详细对比。
快速对比
| 特性 | Gemma 4 (31B) | Llama 4 Maverick (400B) |
|---|---|---|
| 开发者 | Google DeepMind | Meta AI |
| 参数量 | 2B / 4B / 26B / 31B | 400B (MoE) |
| 上下文窗口 | 256K tokens | 10M tokens |
| 多模态 | 文本+图片+音频+视频 | 文本+图片 |
| 语言支持 | 140+ 种语言 | 12 种语言 |
| 许可协议 | Apache 2.0 | Llama 许可协议 |
| 端侧运行 | 支持（2B 可在手机运行） | 不支持（太大） |
| 函数调用 | 原生支持 | 原生支持 |
Gemma 4 的优势
1. 边缘和移动端部署
Gemma 4 最大的优势是模型规格范围广。E2B（2B）可以在手机上运行，E4B（4B）在笔记本上运行——不需要 GPU。Llama 4 Maverick 的 400B 参数需要强大的服务器硬件。
2. 多模态广度
Gemma 4 原生处理文本、图片、音频和视频。Llama 4 处理文本和图片，但缺少原生的音频和视频理解能力。
3. 语言覆盖
内置 140+ 种语言，Gemma 4 的全球可用性远超 Llama 4 的 12 种语言。
4. 许可自由度
Apache 2.0 意味着毫无限制。Llama 4 的许可协议对月活超过 7 亿的公司有商用限制。
Llama 4 的优势
1. 原始能力
400B 参数加上 MoE 架构，Llama 4 Maverick 在你有足够硬件的前提下，对复杂推理任务更为强大。
2. 上下文长度
10M token 的上下文窗口 vs Gemma 4 的 256K。处理超长文档或代码库时，Llama 4 有明显优势。
3. 生态成熟度
Meta 的 Llama 系列从 2023 年就存在了，工具、微调模型和社区资源更加成熟。
如何选择？
选 Gemma 4 如果：
- 需要在手机、笔记本或边缘设备上运行 AI
- 需要多模态输入（特别是音频/视频）
- 为全球多语言用户构建应用
- 需要零限制的许可（Apache 2.0）
- 想要从下载到运行最快的路径
选 Llama 4 如果：
- 有强大的 GPU 服务器
- 需要最强的复杂任务推理能力
- 需要超长上下文（10M tokens）
- 已经在使用 Llama 生态系统
结论
Gemma 4 是你能在自己硬件上运行的最强开源模型。 多种模型规格、多模态能力和 Apache 2.0 许可使它成为大多数开发者最灵活的选择。
Llama 4 是目前最强大的开源模型 — 但你需要匹配的硬件。
对大多数个人开发者和小团队来说，Gemma 4 是务实之选。对拥有 GPU 集群的组织来说，Llama 4 解锁更高上限。
两个模型都可免费获取。用一行命令试试 Gemma 4：ollama run gemma4
