Gemma 4 vs Llama 4 Scout — сравнение бенчмарков
Gemma 4 и Llama 4 Scout — сопоставимые открытые модели. Gemma 4 чуть сильнее в коде, Llama 4 Scout выделяется огромным контекстным окном в 10 миллионов токенов.
Бенчмарки
* Бенчмарки — стандартизированные тесты для оценки качества ИИ-моделей. Чем выше балл, тем лучше модель справляется с задачей.
Gemma 4 от Google и Llama 4 Scout от Meta — две ведущие открытые языковые модели 2025 года. Обе отличаются высокой производительностью и поддержкой различных модальностей.
По общим бенчмаркам модели близки: Gemma 4 (MMLU 81.2%, HumanEval 79.5%) и Llama 4 Scout (MMLU 79.8%, HumanEval 77.3%). Главное отличие — Llama 4 Scout поддерживает до 10 миллионов токенов контекста против 128K у Gemma 4.
Для задач, требующих обработки больших объёмов данных или длинных документов, Llama 4 Scout не имеет конкурентов. Для компактного локального развёртывания и кодинга Gemma 4 предпочтительнее.
Семейство открытых мультимодальных моделей Google. 4 варианта от 2.3B до 31B. Текст, изображения, аудио, видео. 31B Dense — #3 в Arena AI. Apache 2.0, 140+ языков, function calling.
Тарифы, обзор, бенчмарки →
MoE-модель Meta с 16 экспертами. 109B параметров, 17B активных. Рекордный контекст 10 миллионов токенов. Текст, изображения, видео. 40 трлн токенов обучения, 200 языков. Llama 4 Community License.
Тарифы, обзор, бенчмарки →