Google 的 Gemma 4 和阿里的 Qwen 3（通义千问）是当前最强的两个开源模型系列。两者都有多种尺寸、多语言支持和商业友好的许可协议，但设计取向截然不同。
这篇文章站在中立角度做一次全面对比，帮你根据实际需求做出选择。
一览表
| Gemma 4 | Qwen 3 | |
|---|---|---|
| 开发者 | Google DeepMind | 阿里云通义实验室 |
| 发布时间 | 2026 | 2025 |
| 架构 | Dense + MoE | Dense + MoE |
| 模型尺寸 | 2B、4B、26B（MoE）、31B（Dense） | 0.6B、1.7B、4B、8B、14B、32B、30B-A3B（MoE）、235B-A22B（MoE） |
| 最大上下文 | 128K tokens | 128K tokens（默认 32K，可扩展） |
| 许可协议 | Gemma License（类 Apache 2.0） | Apache 2.0（大部分模型）/ Qwen License（235B） |
| 多模态 | 支持（内置视觉） | 纯文本（Qwen-VL 单独提供） |
模型尺寸对比
小模型（移动端 / 边缘设备）
| 规格 | Gemma 4 E2B | Qwen 3 0.6B | Qwen 3 1.7B |
|---|---|---|---|
| 参数量 | 20亿 | 6亿 | 17亿 |
| 内存（量化） | ~4GB | ~1GB | ~2GB |
| 适用场景 | 手机、轻量任务 | 超轻量、IoT | 手机、快速任务 |
Qwen 3 的 0.6B 在极端受限环境下有优势。Gemma 4 E2B 体积稍大但质量更好。
中等模型（笔记本 / 台式机）
| 规格 | Gemma 4 E4B | Qwen 3 4B | Qwen 3 8B | Qwen 3 14B |
|---|---|---|---|---|
| 参数量 | 40亿 | 40亿 | 80亿 | 140亿 |
| 内存（量化） | ~6GB | ~4GB | ~6GB | ~10GB |
| 适用场景 | 日常使用 | 轻度使用 | 均衡选择 | 追求质量 |
Qwen 3 在这个区间提供了更多选择（4B、8B、14B），可以更精细地平衡质量和性能。Gemma 4 走的是精简路线。
大模型（工作站 / 服务器）
| 规格 | Gemma 4 26B（MoE） | Gemma 4 31B（Dense） | Qwen 3 32B | Qwen 3 30B-A3B（MoE） | Qwen 3 235B-A22B（MoE） |
|---|---|---|---|---|---|
| 参数量 | 260亿（MoE） | 310亿 | 320亿 | 300亿总/30亿激活 | 2350亿总/220亿激活 |
| 内存需求 | ~16GB | ~20GB | ~20GB | ~4GB | ~48GB+ |
| 适用场景 | 高效高质 | 极致质量 | 高质量任务 | 移动端MoE | 接近前沿水平 |
亮点：Qwen 3 的 235B-A22B MoE 模型把接近前沿的能力带到了开源社区，不过需要很好的硬件。Gemma 4 的 26B MoE 更务实，16GB 内存的机器就能跑。而 Qwen 3 的 30B-A3B MoE 非常特别——300亿参数但推理时只激活 30 亿，极其轻量。
性能基准对比
基于公开评测数据的汇总：
| 基准测试 | Gemma 4 26B | Qwen 3 32B | 说明 |
|---|---|---|---|
| MMLU | 强 | 强 | 这个量级旗鼓相当 |
| HumanEval（编程） | 很强 | 很强 | 不相上下 |
| GSM8K（数学） | 强 | 很强 | Qwen 3 数学更突出 |
| MGSM（多语言数学） | 强 | 很强 | Qwen 3 优势明显 |
| ARC-Challenge | 很强 | 强 | Gemma 4 略胜 |
| MT-Bench | 很强 | 很强 | 聊天场景两者都很好 |
核心结论： 同等规模下，两者的整体能力非常接近。差异更多体现在各自的特长领域。
Gemma 4 的优势领域
- 多模态任务 — 原生支持视觉，Qwen 3 基础版不支持
- 推理链 — 多步推理表现出色
- 单位算力效率 — 26B MoE 的性价比极高
Qwen 3 的优势领域
- 中文 — 针对中文和东亚语言做了专项优化
- 数学和科学 — STEM 基准测试持续领先
- 模型多样性 — 更多尺寸选择，精准匹配硬件
- 思考模式 — 内置逐步推理的 thinking mode
中文能力对比
这是两者最重要的差异之一。如果你的场景涉及大量中文内容，请特别关注。
Qwen 3 由阿里团队打造，中文是其第一语言：
- 地道自然的中文表达，像母语者写的
- 成语、典故、文化梗信手拈来
- 中英翻译高质量、高准确度
- 技术文档的中文写作非常流畅
- 能理解网络用语和地域表达
Gemma 4 多语言能力不错，但中文不是主攻方向：
- 中文理解和生成能力良好
- 翻译表现扎实
- 偶尔中文措辞不够地道
- 更适合「英文为主、中文辅助」的工作流
结论：中文是主力工作语言的话，Qwen 3 有明显优势。 如果你主要用英文、偶尔用中文，两者都能胜任。
开源协议
| 方面 | Gemma 4 | Qwen 3（大部分模型） | Qwen 3 235B |
|---|---|---|---|
| 协议 | Gemma License | Apache 2.0 | Qwen License |
| 商用 | 可以 | 可以 | 可以（有条件） |
| 修改 | 可以 | 可以 | 可以 |
| 分发 | 可以（需署名） | 可以 | 可以（有条件） |
| 专利授权 | 有 | 有 | 有限 |
| 使用限制 | 有部分场景限制 | 无 | 有部分限制 |
Qwen 3 32B 及以下模型采用 Apache 2.0 协议——开源世界最宽松的协议之一，无附加条件。Gemma 4 的协议类似但有一些使用场景限制。Qwen 3 的 235B 模型用的是单独的、稍严格的 Qwen License。
对大多数商业项目来说，两者的协议都没问题。 如果你在敏感领域做产品，建议仔细阅读具体条款。
本地部署
两个模型在本地都跑得很好。
Ollama 一键运行
# Gemma 4
ollama run gemma4
# Qwen 3
ollama run qwen3两者都是 Ollama 模型库中的一等公民，一条命令搞定。
LM Studio
两个模型都能在 LM Studio 的搜索里找到。下载适合你内存的 GGUF 版本，直接开聊。
vLLM 生产部署
# Gemma 4
vllm serve google/gemma-4-26b --dtype auto
# Qwen 3
vllm serve Qwen/Qwen3-32B --dtype auto硬件需求对照
| 模型 | 内存（Q4 量化） | 内存（全精度） | GPU 显存 |
|---|---|---|---|
| Gemma 4 E4B | ~5GB | ~8GB | ~5GB |
| Qwen 3 8B | ~6GB | ~16GB | ~8GB |
| Gemma 4 26B MoE | ~16GB | ~52GB | ~16GB |
| Qwen 3 32B | ~20GB | ~64GB | ~20GB |
| Qwen 3 30B-A3B MoE | ~4GB | ~60GB | ~4GB 激活 |
Qwen 3 的 30B-A3B MoE 值得特别关注——300亿总参数但推理时只需 ~4GB 内存，知识量大但推理轻便。
选谁？看场景
选 Gemma 4 的理由
- 需要多模态 — 基础模型就支持图片理解
- 英文为主 — Gemma 4 的英文能力顶尖
- Google 生态 — 无缝对接 Google AI Studio、Vertex AI、Google Cloud
- 喜欢简单 — 4 个版本而非 8 个以上，选择更轻松
- 注重推理 — 架构对逻辑推理做了优化
选 Qwen 3 的理由
- 中文是刚需 — 中文母语级表达无可匹敌
- 需要精确匹配硬件 — 从 0.6B 到 235B，总有一款合适
- 数学和理科 — STEM 基准持续领先
- 最宽松的协议 — Apache 2.0 没有额外限制
- 思考模式 — 内置逐步推理，解复杂题很好用
- 极致轻量 MoE — 30B-A3B 独一无二的紧凑设计
两个都用的场景
- 同时处理中英文内容
- 需要交叉对比输出质量
- 团队成员偏好不同
- 搭建智能路由系统，根据任务自动选模型
最终总结
没有绝对的「更好」——完全取决于你的需求。
Gemma 4 更适合以英文为主、需要多模态能力、偏好 Google 生态的用户。26B MoE 在质量和效率之间取得了绝佳平衡。
Qwen 3 更适合中文使用场景、数学密集型任务，以及需要丰富模型尺寸选择的用户。Apache 2.0 协议对商用也是加分项。
两个模型都很优秀。开源 AI 生态因为同时拥有它们而更加繁荣，Google 和阿里的良性竞争也在持续推动技术进步。
最好的做法？用你的真实场景两个都跑一遍，让结果说话。
