Gemma 4 vs Llama 4.1 对比：开源大模型怎么选 (2026)

2026 年 4 月，Meta 推出了 Llama 4.1，这是 Llama 4 Maverick 的小幅升级版本，主要改进在代码生成和指令跟随上。与此同时，Google 的 Gemma 4 已经成为大多数需要在自家硬件上跑模型的团队的默认选择。如果你现在正在两者之间纠结，这篇文章给你一个不偏不倚的对比。

快速对比

简单一句话总结：Gemma 4 在端侧、多语言、开放协议这三件事上完胜 Llama 4.1；Llama 4.1 只在原始跑分和超长上下文上有优势——前提是你有足够的 GPU 资源。

跑分实测

以下数据来自 2026 年 4 月官方发布，FP16 精度（除特别标注）：

单看分数，Llama 4.1 全线领先。但要注意参数量差距：Gemma 4 31B 用大约 1/12 的参数达到了 Llama 4.1 400B 约 92–95% 的质量。换算成"每元算力能换多少质量"，Gemma 4 几乎稳赢。

在具体语种能力上，差距就更明显了：

• 中文 (C-Eval)： Gemma 4 约 84%，Llama 4.1 约 72%
• 日语 (JGLUE)： Gemma 4 约 81%，Llama 4.1 约 68%
• 东南亚语种（印尼/越南/泰语）： Gemma 4 与英文水平差距普遍在 5 个点以内；Llama 4.1 下滑 15–25 个点

对于国内团队来说，这个中文 12 个点的差距基本等同于"能用"和"勉强能用"的分界线。顺便一提，如果你在对比国产开源模型，Qwen2.5-72B 在 C-Eval 上和 Gemma 4 31B 基本持平，但在多模态覆盖（音频/视频）上 Gemma 4 更广。

硬件需求

跑 Gemma 4

跑 Llama 4.1

400B MoE 版本在任何量化方式下都塞不进消费级硬件。如果你是本地部署，实际上比较的是 Gemma 4 31B vs Llama 4.1 70B，差距会小很多。对于国内开发者，如果你用的是 4090D（24GB）或者租华为昇腾/阿里灵骏算力，Gemma 4 31B 基本是无痛上手，Llama 4.1 70B 就要精打细算。

推理速度

同硬件、同 4-bit 量化下：

在合适尺寸上，Gemma 4 速度大约快一倍，而且能跑在 Llama 4.1 70B 跑不动的机器上。

什么时候选哪个

选 Gemma 4 的场景：

• 要在手机、笔记本、边缘设备上部署，没数据中心 GPU
• 用户主要用中文、日文或其他非英文语言
• 需要多模态（音频、视频）——Llama 4.1 做不到
• 想要 Apache 2.0 的自由（没有用户数上限，商用无需审批，投融资尽调不用被问）
• 关心"每块钱能买多少质量"

选 Llama 4.1 的场景：

• 需要 MMLU / HumanEval 的绝对最高分
• 要处理超过 256K token 的长文档（10M 上下文在大型代码库分析场景确实有价值）
• 已经有多 GPU 基础设施
• 纯英文业务，用不到多语言优势

部署方式

用 Ollama 跑 Gemma 4

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

如果要在移动设备上跑，可以看我们的 移动端部署指南，讲了 E2B/E4B 在 iPhone 和安卓上的落地方案。

用 Ollama 跑 Llama 4.1

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

400B MoE 版本目前只通过云厂商提供（Meta、AWS Bedrock、Azure），暂时没法直接用本地 Ollama 跑。

成本对比

自建（首年）

Gemma 4 31B：

• 硬件：RTX 4090 约 ¥13,000
• 电费：约 ¥250/月
• 首年合计：约 ¥16,000

Llama 4.1 70B：

• 硬件：2× RTX 4090 或单卡 A100，约 ¥30,000 / ¥108,000
• 电费：约 ¥650/月
• 首年合计：约 ¥38,000（双 4090 路线）

API 价格（每百万 token，2026 年 4 月）

在同等输出质量下，自建 Gemma 4 的成本通常会在 3–6 个月内追平任意一档 Llama 4.1 的 API 费用——只要你有稳定的量。

迁移注意事项

从 Llama 3.x / Llama 4 迁到 Llama 4.1： 基本无痛。tokenizer 向后兼容，编程和推理能力提升 10–15%。

从 Gemma 2 / Gemma 3 迁到 Gemma 4： tokenizer 有更新，原生函数调用取代了以前的 JSON 解析方式。详见 Gemma 4 架构变化。

跨家族迁移（Gemma ↔ Llama）： 微调权重无法直接移植。如果你有生产级 fine-tune，要预留 1–2 周重新训练。

合规与数据安全（国内视角）

如果你的业务要在国内落地，这里多说一句。Apache 2.0 协议下的 Gemma 4 没有用户数限制，也没有禁用地区条款，理论上可以直接用于商用。但注意：

• 《个人信息保护法》(PIPL)： 本地部署 Gemma 4 可以避免跨境数据传输问题，这是 API 调用 ChatGPT/Claude 做不到的
• 数据出境： 如果走 Google Cloud 的 Gemma 4 API，涉及数据跨境，需要做安全评估
• 算法备案： 如果你是 2B SaaS，基于 Gemma 4 做的对外产品仍需走深度合成/生成式 AI 算法备案

Llama 4.1 的 Llama License 包含用户数条款（月活 7 亿以上需要单独商用许可），对 99.9% 的团队不是问题，但投融资时法务仍可能关心。

FAQ

哪个中文能力更强？

Gemma 4，毫无悬念。C-Eval 上 Gemma 4 31B 约 84%，Llama 4.1 70B 约 72%。Gemma 4 原生训练了 140+ 种语言，而 Llama 4.1 只训了 28 种。在 CMMLU、Chinese-MMLU 这类细分榜单上差距也在 10 个点以上。

消费级显卡能跑哪个？

RTX 4090 24GB 单卡可以跑 Gemma 4 31B Q4（约 35 tok/s）和 26B MoE。Llama 4.1 70B 需要双 4090 或单卡 A100。如果你是 4090D（国内特供版），显存和性能都一样，没区别。

MacBook 能跑吗？

Gemma 4 E2B 和 E4B 在所有 Apple Silicon 上都很流畅。Gemma 4 26B MoE / 31B Dense 需要 M2 Max 或 M3 Pro 配 32GB 以上统一内存。Llama 4.1 70B 需要 M3 Ultra 配 64GB 以上，速度约 8 tok/s。Llama 4.1 400B 在任何 Mac 上都不现实。

和 Qwen、DeepSeek、GLM 比怎么样？

中文能力上，Gemma 4 31B 和 Qwen2.5-72B 基本打平，略低于 DeepSeek-V3。但 Gemma 4 的优势在多模态（音频/视频）和端侧 E2B/E4B——国产模型里目前还没有同体量能在 iPhone 上原生跑的。如果你只关心中文文本任务，Qwen 和 DeepSeek 也都是不错的选择。

商用要注意什么？

Gemma 4 Apache 2.0，没有限制，没有用户数门槛，没有营收阈值。Llama 4.1 用 Meta 的 Llama License，如果你的产品月活超过 7 亿需要单独商用许可（99.9% 的团队遇不到这问题）。国内上线还要走算法备案。

从 Llama 迁到 Gemma 的成本？

如果你是直接用现成模型（没 fine-tune），改一下推理代码几乎零成本。如果有 fine-tune，权重没法直接移植，需要 1–2 周重新训练。好消息是 Gemma 4 原生支持 LoRA，训练成本比 Llama 4 低不少。

会有 Gemma 5 吗？

Google 截至 2026 年 4 月还没公布 Gemma 5 时间表。预期在大版本升级前会继续推 Gemma 4 的小版本（多模态改进、更长上下文等）。

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结论

对 2026 年 4 月选开源大模型的 90% 的开发者来说，Gemma 4 就是默认答案。能跑在你已经有的硬件上，支持你用户的语言，协议宽松到法务不会问问题。

Llama 4.1 只有在这三种情况下值得选：(1) 需要英文跑分的绝对最高值；(2) 要处理超过 256K token 的超长上下文；(3) 已经搭好多 GPU 集群，跑 400B MoE 能发挥价值。除此之外都有点"杀鸡用牛刀"。

最后更新：2026 年 4 月 18 日。跑分数据来自官方发布和社区实测。