Gemma 4 vs Llama 4 — Comparativa actualizada julio 2026
TL;DR (actualizado julio 2026)
- Gemma 4 gana en coding, razonamiento y accesibilidad: 89.2% AIME, 80% LiveCodeBench, corre en una RTX 4090
- Llama 4 Scout gana en contexto masivo: 10M tokens de ventana, para ingerir repositorios enteros sin chunking
- Licencias: Gemma 4 es Apache 2.0 (cero restricciones); Llama 4 tiene límite de 700M MAU
- Costes API: Empatan (~$0.12-0.14 input / $0.35-0.40 output por millón de tokens)
- Fine-tuning: Gemma 4 funciona con LoRA en una sola GPU; Llama 4 Scout necesita al menos 2x RTX 3090
- Veredicto: Gemma 4 para el 90% de los casos. Llama 4 Scout solo si necesitas >1M tokens de contexto
Qué cambió desde mayo 2026 (actualización julio)
Tres acontecimientos han modificado el panorama open-weight desde la versión original de esta comparativa:
1. Meta abandonó los pesos abiertos con Muse Spark (8 abril 2026). Meta Superintelligence Labs lanzó Muse Spark, su primer modelo cerrado (API-only, sin pesos ni paper). El Index 52 en Artificial Analysis lo coloca 4º global, detrás de GPT-5.4, Gemini 3.1 Pro y Claude Opus 4.6. Para la comunidad open-weight esto significa que Scout y Maverick son la oferta open terminal de Meta — no hay sucesor de pesos abiertos a la vista.
2. Llama 4 Behemoth está effectively shelved. El modelo “teacher” de ~2T parámetros anunciado en abril 2025 sigue sin publicarse. Problemas de routing MoE mid-training y chunked-attention a escala 2T forzaron a Meta a perder confianza. Llama 5 (“Avocado”) se ha deslizado a 2027 según Goldman y Finterra; Polymarket sitúa el probability de ship en 2026 por debajo del 20%.
3. El contexto de 10M de Scout: real para retrieval, débil para síntesis. Tests independientes han revelado que Scout anota solo 15.6% en Fiction.LiveBench a 128K tokens vs el 90.6% de Gemini 2.5 Pro. El recall funciona para needle-in-haystack, pero colapsa en tareas que requieren sintetizar información repartida por todo el contexto. En cuantización consumer (Q4), el perplexity sube 15-20% después de 5M tokens — la ventana efectiva es ~5M, no 10M.
4. Maverick ya no es competitivo en coding. SWE-bench Verified: Maverick ~24%, mientras DeepSeek V4 Pro alcanza 80.6% y Qwen 3.6-27B 77.2%. Para workloads de código la elección ya no es entre Llama y Gemma — hay que mirar fuera de Meta.
5. Gemma 4 31B consolida su posición. Arena Elo 1451, #3 entre modelos open según Chatbot Arena. Sigue siendo el modelo open-weight con mejor ecosistema de fine-tuning (Unsloth, Keras, HuggingFace), mejor cobertura multilingüe (140 idiomas) y la única opción que cubre desde móvil (E2B) hasta workstation (31B).
Contexto
Google y Meta pelean por el mismo mercado — modelos open-weight para self-hosting — con filosofías opuestas.
Google apuesta por la accesibilidad: Gemma 4 va desde 2B (móviles) hasta 31B (workstations), con licencia Apache 2.0 y soporte para 140 idiomas. Meta apuesta por la escala: Llama 4 usa MoE masivo (109B/400B parámetros totales) con una ventana de contexto que llega a 10 millones de tokens, pero requiere hardware empresarial para correr.
La pregunta real no es “cuál es mejor”. Es “cuál puedes usar con tu hardware y tu presupuesto”. Vamos a los datos.
Especificaciones lado a lado
Gemma 4 (Google DeepMind, abril 2026)
| Modelo | Parámetros Activos | Arquitectura | Contexto | VRAM mínima (Q4) | Ideal para |
|---|---|---|---|---|---|
| E2B | ~2.3B | Dense | 128K | ~1.5 GB | Móviles, IoT, Raspberry Pi |
| E4B | ~4.5B | Dense | 128K | ~5 GB | Laptops, edge |
| 26B A4B | 3.8B (de 26B) | MoE (128 expertos, 8 activos) | 256K | 14-18 GB | RTX 3090/4090, Mac 32GB |
| 31B | 30.7B | Dense | 256K | 17-20 GB | Máxima calidad |
Detalles técnicos: El 26B MoE usa Per-Layer Embeddings (PLE) y Shared KV Cache. Alterna atención sliding-window y global. Entrega el 97% de la calidad del 31B con 8x menos cómputo.
Llama 4 (Meta, abril 2025 + actualizaciones)
| Modelo | Parámetros Totales | Activos por token | Arquitectura | Contexto | VRAM mínima |
|---|---|---|---|---|---|
| Scout | 109B | 17B | MoE (16 expertos, 1 activo) | 10M | ~24 GB (1.78-bit) / 55GB+ (Q4) |
| Maverick | 400B | 17B | MoE (128 expertos, 1 activo) | 1M | ~100 GB+ (multi-GPU) |
La trampa MoE: MoE reduce el cómputo por token, pero no la VRAM. Para ejecutar Scout necesitas cargar los 109B parámetros en memoria, aunque solo use 17B por inferencia. Una RTX 4090 de 24GB puede correr Scout solo en cuantización agresiva (1.78-bit), que degrada calidad.
Benchmarks: datos concretos
Rendimiento comparado (modelos flagship, datos julio 2026)
| Benchmark | Gemma 4 31B | Llama 4 Scout | Llama 4 Maverick | Notas |
|---|---|---|---|---|
| AIME 2026 (Matemáticas) | 89.2% | N/C | N/C | Salto generacional vs Gemma 3 (20.8%) |
| GPQA Diamond (Ciencia) | 84.3% | ~70% | ~78% | Razonamiento de nivel PhD |
| MMLU Pro | 85.2% | ~74% | 80.5% | Conocimiento general avanzado |
| LiveCodeBench v6 | 80.0% | ~65% | ~75% | Código real, no HumanEval |
| SWE-bench Verified | N/C | ~24% | ~24% | DeepSeek V4 Pro: 80.6%, Qwen 3.6: 77.2% |
| Codeforces ELO | 2150 | ~1800 | ~1900 | Programación competitiva |
| Function Calling | 91% | ~83% | ~86% | Tool use nativo |
| Arena Elo | 1451 | N/C | 1417 (experimental) | Gemma 4: #3 open, Maverick: bait-and-switch |
| Fiction.LiveBench 128K | N/C | 15.6% | N/C | Gemini 2.5 Pro: 90.6% — Scout colapsa en síntesis |
| TruthfulQA | 68.9% | ~70% | ~72% | Alucinaciones |
Nota sobre los datos de Llama 4: Meta no ha publicado benchmarks detallados de Scout para AIME, GPQA o LiveCodeBench. Los valores ~ están estimados de comparativas comunitarias y modelos de tamaño similar. Maverick tiene datos más completos porque fue el modelo presentado a LMArena.
Multilingüe
| Idioma | Gemma 4 31B | Llama 4 Scout | Diferencia |
|---|---|---|---|
| Español | Fuerte | Fuerte | Empate |
| Chino (C-Eval) | ~84% | ~72% | +12pp Gemma 4 |
| Japonés (JGLUE) | ~81% | ~68% | +13pp Gemma 4 |
| Idiomas SEA | ~80% | ~55-65% | +15-25pp Gemma 4 |
Gemma 4 soporta 140+ idiomas nativamente. Llama 4 está optimizado para ~28. Si tu caso de uso es multilingüe, la diferencia es abismal.
La controversia LMArena
Antes de confiar en los benchmarks de Llama 4, hay contexto que importa.
Cuando Meta lanzó Maverick, subió a LMArena una versión experimental chat-optimizada que no era el modelo que publicó como open-weight. Esa versión alcanzó un ELO de 1417, superando a GPT-4o. Meta lo celebró públicamente.
El problema: esa variante no está disponible. Los pesos que puedes descargar no producen los mismos resultados que el modelo evaluado en LMArena. The Register cubrió el asunto cuando pasó, y la comunidad de r/LocalLLaMA documentó diferencias de calidad significativas entre el modelo LMArena y los pesos públicos.
Esto no significa que Llama 4 sea malo. Significa que sus benchmarks oficiales merecen cautela. Los datos de esta comparativa priorizan pruebas reproducibles (AIME, GPQA, LiveCodeBench) sobre scores de LMArena.
Despliegue: cómo correr cada uno
Ollama (la forma más fácil)
# Gemma 4 — opciones para cada hardware
ollama run gemma4:e2b # móvil/edge
ollama run gemma4:e4b # laptop
ollama run gemma4 # 26B MoE (recomendado para GPUs consumer)
ollama run gemma4:31b # máxima calidad
# Llama 4
ollama run llama4:scout # ~26GB download, necesita 24GB+ VRAM
ollama run llama4:maverick # multi-GPU onlyvLLM (serving en producción)
# Gemma 4 31B — sirve tráfico concurrente en una GPU
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
--model google/gemma-4-31b-it \
--max-model-len 8192 \
--tensor-parallel-size 1
# Llama 4 Scout — necesita al menos 2x GPU para Q4
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
--model meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E \
--max-model-len 32768 \
--tensor-parallel-size 2Hardware real que necesitas
| Tu hardware | Gemma 4 | Llama 4 Scout |
|---|---|---|
| Laptop 8GB | E4B | No |
| RTX 3060 12GB | E4B, 26B MoE (apretado) | No |
| RTX 4090 24GB | 31B (calidad full) | Scout en 1.78-bit (degradado) |
| Mac M2 Max 32GB | 31B | Scout Q4 (lento) |
| 2x RTX 4090 | 31B con room | Scout Q4 decente |
| 4x A100 80GB | Overkill | Maverick |
La diferencia de accesibilidad es brutal. Gemma 4 cubre desde un móvil hasta un servidor. Llama 4 empieza donde Gemma 4 termina.
Fine-tuning: ecosistema LoRA/QLoRA
Gemma 4
Gemma 4 tiene el ecosistema de fine-tuning más maduro de los modelos open-weight actuales:
- Unsloth soporta las 4 variantes (E2B a 31B) con LoRA/QLoRA. Entrena 2-5x más rápido que HuggingFace puro.
- Una sola GPU es suficiente: una RTX 3060 12GB puede fine-tunear el E4B con QLoRA en ~1 hora. El 31B necesita una RTX 4090.
- Keras y HuggingFace Transformers como alternativas nativas.
- Export a GGUF/Ollama directo desde el adapter mergeado.
# Ejemplo: QLoRA con Unsloth en una GPU
pip install unsloth
# Fine-tune E4B en RTX 3060 12GB
# Fine-tune 31B en RTX 4090 24GB
# Tiempo: ~1 hora para dataset de 10K ejemplosLlama 4
Fine-tunear Llama 4 es más complejo por la arquitectura MoE:
- Scout necesita al menos 2x RTX 3090 para QLoRA. Los 109B parámetros (aunque solo 17B activos) requieren cargar todo en memoria para el backward pass.
- Maverick requiere infraestructura de cluster (4-8x A100).
- Menos soporte comunitario comparado con Gemma 4. Unsloth lo soporta pero es más lento y experimental.
- Los resultados de fine-tuning sobre MoE son menos predecibles: el router puede no aprender a usar los expertos correctamente con datasets pequeños.
| Aspecto | Gemma 4 | Llama 4 Scout |
|---|---|---|
| GPU mínima para QLoRA | RTX 3060 12GB (E4B) | 2x RTX 3090 |
| Tiempo (10K ejemplos) | ~1 hora | ~3-4 horas |
| Madurez del ecosistema | Excelente | En desarrollo |
| Resultados predecibles | Sí | Menos predecible (MoE) |
APIs y pricing
Precios API (por millón de tokens, julio 2026)
| Modelo | Input | Output | Provider más barato |
|---|---|---|---|
| Gemma 4 31B | $0.13 | $0.38 | DeepInfra (fp8) |
| Gemma 4 31B | $0.14 | $0.40 | FriendliAI, Novita (bf16) |
| Gemma 4 E4B | $0.03-0.05 | $0.10-0.15 | OpenRouter |
| Llama 4 Scout | $0.08-0.11 | $0.30-0.34 | OpenRouter, Together |
| Llama 4 Maverick | $0.15-0.50 | $0.60-0.77 | Together, AWS Bedrock |
Los precios se han estabilizado desde mayo. La diferencia real viene por el self-hosting:
Break-even self-hosting vs API:
- Gemma 4 31B: una RTX 4090 (~$1,800) se amortiza en ~6-8 meses si generas >50M tokens/mes.
- Llama 4 Scout: necesitas 2x GPU (~$3,600+), pero el contexto de 10M tokens es imposible de replicar vía API barata.
Funciones únicas
| Feature | Gemma 4 | Llama 4 |
|---|---|---|
| Audio nativo | E2B y E4B | No |
| Video | Via frames | Via frames |
| Function calling | Nativo (91% accuracy) | Nativo (~83%) |
| JSON estructurado | Excelente | Bueno |
| Contexto >1M tokens | No (256K max) | Scout: 10M |
| MCP/WebMCP compatible | Sí | Sí |
Veredicto por caso de uso
| Caso de uso | Ganador | Por qué |
|---|---|---|
| Coding local | Gemma 4 31B | 89.2% AIME, 80% LiveCodeBench, corre en 1 GPU |
| Vibe coding / agentic | Gemma 4 | Function calling superior (91%), ELO Codeforces 2150 |
| Coding competitivo (SWE-bench) | DeepSeek V4 Pro / Qwen 3.6 | Llama 4 Maverick ~24% SWE-bench — mira fuera de Meta |
| RAG estándar (<256K) | Gemma 4 | Más rápido, más preciso en contextos normales |
| RAG needle-in-haystack (>1M) | Llama 4 Scout | 10M tokens — pero solo retrieval, no síntesis |
| Síntesis de contexto largo | Gemini 2.5 Pro | Scout 15.6% Fiction.LiveBench vs Gemini 90.6% |
| Móvil / edge | Gemma 4 E2B/E4B | Llama 4 no tiene modelo edge |
| Multilingüe (no inglés) | Gemma 4 | 140 idiomas vs 28 |
| Fine-tuning con poco hardware | Gemma 4 | QLoRA en RTX 3060 vs 2x RTX 3090 |
| Privacidad / air-gapped | Gemma 4 | Apache 2.0 sin restricciones MAU |
| Enterprise con cluster GPU | Maverick o cerrado | Maverick compite con GPT-4o, pero Muse Spark ya lo supera |
| Análisis de codebase (retrieval) | Llama 4 Scout | 10M tokens para escanear repos completos |
Metodología
Esta comparación se basa en:
- Benchmarks públicos reproducibles: AIME 2026, GPQA Diamond, LiveCodeBench v6, MMLU Pro, Codeforces ELO. Priorizamos pruebas con métricas objetivas sobre preferencia humana.
- Documentación oficial: Model cards de Google y Meta, especificaciones de hardware publicadas.
- Prácticas de deployment: Tests con Ollama, vLLM y llama.cpp en hardware consumer (RTX 4090, Mac M2 Max).
- Precios verificados: DeepInfra, Together AI, FriendliAI, Novita, OpenRouter (julio 2026).
- Revisión de licencias: Apache 2.0 vs Llama 4 Community License.
- Tests de contexto independiente: Fiction.LiveBench, comparativas comunitarias de needle-in-haystack vs síntesis.
Limitaciones: No hemos corrido benchmarks propios en producción con tráfico real. Los datos de Llama 4 Scout en AIME/GPQA/LiveCodeBench no están publicados por Meta; las estimaciones vienen de comparativas comunitarias. La controversia LMArena afecta la fiabilidad de los benchmarks de preferencia humana para Llama 4.
Conclusión
Gemma 4 es la opción práctica para la mayoría de desarrolladores en 2026. No porque sea “mejor” en abstracto, sino porque:
- Puedes usarlo de verdad: desde un móvil hasta una workstation, con hardware que ya tienes.
- Tiene mejor ecosistema: fine-tuning maduro, 140 idiomas, function calling fiable.
- La licencia no tiene letra pequeña: Apache 2.0 es Apache 2.0.
- Es la única opción open con futuro confirmado: Meta ya no publica pesos abiertos. Si apuestas tu stack a Llama 4, sabes que es el final del camino.
Llama 4 Scout tiene un superpoder real: 10 millones de tokens de contexto. Si tu caso de uso es ingerir repositorios enteros o documentos legales masivos sin chunking, no hay alternativa. Pero cuidado: ese contexto es bueno para retrieval, malo para síntesis (15.6% Fiction.LiveBench). Para trabajo de código serio, DeepSeek V4 Pro o Qwen 3.6 superan a cualquier variante Llama 4.
Elige basándote en tu infraestructura y workload real, no en los benchmarks. Los números de marketing rara vez reflejan lo que pasa cuando despliegas en producción.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es mejor para self-hosting, Gemma 4 o Llama 4? Gemma 4, sin duda. El 31B corre en una sola RTX 4090 (17-20GB VRAM Q4). Llama 4 Scout necesita al menos 2x GPU para Q4 (~55GB), y el contexto de 10M tokens sin cuantizar requiere 8x H100. La diferencia de accesibilidad es abismal.
¿Es Llama 4 Scout realmente bueno para contexto largo? Depende del uso. Para retrieval (encontrar información específica en millones de tokens) funciona bien. Para síntesis (razonar sobre información distribuida por todo el contexto) colapsa: solo 15.6% en Fiction.LiveBench a 128K tokens. La ventana efectiva en consumer hardware (Q4) es ~5M, no 10M.
¿Puedo fine-tunear Llama 4 en mi hardware? Scout necesita mínimo 2x RTX 3090 para QLoRA (~6-8h para 10K ejemplos). Maverick requiere cluster (4-8x A100). Los resultados sobre MoE son menos predecibles: el router puede no aprender correctamente con datasets pequeños.
¿Qué licencia tiene cada uno? Gemma 4 es Apache 2.0 — uso comercial sin restricciones. Llama 4 usa la Llama 4 Community License: comercial OK bajo 700M MAU, pero con restricciones de multimodal para la UE (AI Act) y una Acceptable Use Policy. No es OSI-open.
¿Vale la pena usar Llama 4 para coding en 2026? No para coding serio. Maverick anota ~24% en SWE-bench Verified, frente al 80.6% de DeepSeek V4 Pro y 77.2% de Qwen 3.6-27B. Para generación de código general está bien, pero para tareas agénticas a nivel repo hay alternativas mejores.
¿Qué GPU necesito para correr Gemma 4 31B? Una RTX 4090 (24GB) con cuantización Q4 (17-20GB VRAM). El modelo E4B (4.5B) corre en una RTX 3060 12GB. El 26B MoE necesita 14-18GB — perfecto para RTX 3090/4090.
¿Es Muse Spark una alternativa a Llama 4? No para self-hosting. Muse Spark es cerrado (API-only, sin pesos). Si quieres control total, Gemma 4 con Apache 2.0 es la opción. Si te vale una API, Muse Spark ofrece mejor calidad que Maverick pero te atan al ecosistema Meta.
¿Cuándo sale Llama 5? Los forecasts de Goldman y Finterra apuntan a 2027. Polymarket sitúa la probabilidad de ship en 2026 por debajo del 20%. Behemoth, el “teacher model” de 2T, está effectively shelved tras problemas de training.
Fuentes: Google Gemma 4 Model Card, Meta Llama 4 release, benchmarks AIME 2026 / GPQA Diamond / LiveCodeBench v6 / Fiction.LiveBench, LLM Stats, BenchLM.ai (julio 2026), OpenRouter pricing, The Register sobre controversia LMArena, Codersera Llama 4 Guide, TokenMix Behemoth tracking, pruebas comunitarias en r/LocalLLaMA