Gemma 4 vs Llama 4 vs Qwen 3.5：2026 開源模型三巨頭完整比較

TL;DR： 2026 年開源模型三巨頭各有勝場。Gemma 4 在數學推理（AIME 89.2%）和 Apache 2.0 授權上領先；Qwen 3.5 在 MMLU Pro（86.1%）和中文能力上佔優；Llama 4 靠 10M token context window 獨佔長文本市場，但 700M MAU 授權限制是最大隱憂。選模型不看誰「最強」，看你的場景需要什麼。

你正在評估開源模型，面前擺著三個選項：Google 的 Gemma 4、Meta 的 Llama 4、阿里巴巴的 Qwen 3.5。三個都宣稱自己是 2026 年最好的開源模型。三個都有漂亮的 benchmark 數字。

但你只需要選一個。

這篇文章不會告訴你「哪個最好」——因為這個問題本身就是錯的。我會用實際的 benchmark 數據、推理速度測試、授權條款分析和中文能力比較，幫你找到最適合你場景的那一個。如果你還不熟悉 Gemma 4 的整體概況，建議先看 Gemma 4 完整指南。

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2026 開源模型戰場：三巨頭各自的定位

三家公司做開源模型的動機完全不同，這直接影響了模型的設計取向。

Google（Gemma 4） 的策略是「生態系統入口」。Gemma 4 用 Apache 2.0 完全開放，目標是讓開發者用 Gemma 開發，最終導入 Google Cloud 和 Vertex AI。從 2.3B 到 31B 的完整尺寸覆蓋，確保從邊緣裝置到雲端伺服器都有 Gemma 的身影。

Meta（Llama 4） 的策略是「平台防禦」。Meta 需要確保 AI 技術不被少數公司壟斷，所以開源自家模型。但 Llama Community License 保留了 700M MAU 限制——翻譯成白話就是：你可以免費用，但不能用來跟我競爭。Llama 4 從 Scout（109B）到 Maverick（400B），走的是大模型路線。

阿里巴巴（Qwen 3.5） 的策略是「全球化突破」。Qwen 系列在中文能力上有天然優勢，加上 Apache 2.0 授權和原生多模態支援（包括視頻和音訊輸入），目標是成為亞洲市場的首選。從 0.8B 到 397B MoE 的超廣範圍，覆蓋面最大。

理解這些策略差異很重要。因為當你選模型時，你其實也在選擇加入哪個生態系統。

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模型規格比較：參數量、Context Window、授權

先看硬規格。數字不會騙人。

全尺寸對照表

規格	Gemma 4 31B	Llama 4 Scout	Qwen 3.5 27B
總參數量	31B（Dense）	109B（MoE）	27B（Dense）
活躍參數	31B	17B	27B
Context Window	256K tokens	10M tokens	128K tokens
授權	Apache 2.0	Llama Community License	Apache 2.0
多模態	文字 + 圖片	文字 + 圖片	文字 + 圖片 + 影片 + 音訊
MoE 變體	26B A4B（3.8B 活躍）	Scout 本身即 MoE	35B-A3B（3B 活躍）
發布日期	2026 年 4 月	2025 年 4 月	2026 年 2 月

幾個值得注意的重點：

Context Window 差距巨大。 Llama 4 Scout 的 10M token context window 是其他兩家的 40-80 倍。如果你的應用需要處理超長文件（整本書、大型 codebase），Llama 4 在這個維度上完全沒有對手。

活躍參數的陷阱。 Llama 4 Scout 總參數 109B，但每次推理只啟動 17B。這意味著你需要載入 109B 的模型權重，卻只用到 17B 的計算量。VRAM 需求比你想像的高很多。

多模態能力差異。 Qwen 3.5 是目前唯一支援原生影片和音訊輸入的開源模型家族。如果你的應用涉及視頻理解或語音處理，Qwen 3.5 是現成的解決方案，其他兩家需要額外整合。

想深入了解 Gemma 4 的架構設計（MoE、Dual RoPE、256K context 的實現原理），可以看 Gemma 4 架構深度解析。

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Benchmark 實測比較：誰在哪些任務最強

Benchmark 不是一切，但它是最客觀的起點。以下數據來自各模型官方技術報告和獨立評測平台。

核心 Benchmark 對照表

Benchmark	Gemma 4 31B	Llama 4 Scout	Qwen 3.5 27B	測什麼
MMLU Pro	85.2%	74.3%	86.1%	綜合知識與推理
AIME 2025	89.2%	36.0%	48.7%	數學競賽推理
GPQA Diamond	84.3%	65.2%	85.5%	研究所等級科學推理
LiveCodeBench v6	80.0%	53.4%	72.4%	程式碼生成
Codeforces ELO	2150	—	1850	競技程式設計
Arena AI 排名	#3（1441）	#12	#6	人類偏好投票

解讀這些數字

Gemma 4 在數學和程式碼上碾壓。 AIME 89.2% vs Llama 4 的 36.0%——這不是「稍微好一點」，是完全不同的等級。如果你的應用核心是數學推理或程式碼生成，Gemma 4 是明確的首選。

Qwen 3.5 在通識推理上微幅領先。 MMLU Pro 86.1% 和 GPQA Diamond 85.5%，都比 Gemma 4 高出約 1 個百分點。在需要廣泛知識覆蓋的 chatbot 場景中，Qwen 3.5 可能更穩定。

Llama 4 Scout 的 benchmark 全面落後。 作為 2025 年 4 月發布的模型，與 2026 年初的競品比較顯然有些不公平。但如果你現在要做選擇，數字就是數字。Llama 4 的優勢不在 benchmark，在 context window。

我自己的觀察是：benchmark 數字和實際使用體驗之間有落差。Arena AI 的人類偏好排名（Gemma 4 #3、Qwen 3.5 #6）可能比任何單一 benchmark 更能反映真實世界的表現。

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推理速度實測：同硬體誰跑最快

對開發者來說，推理速度直接影響使用者體驗和伺服器成本。

RTX 4090（24 GB VRAM）實測

模型	量化	tok/s（生成）	可否載入	備註
Qwen 3.5 27B	Q4_K_M	~35	可以	速度最快
Gemma 4 31B	Q4_K_M	~25	勉強（接近滿載）	品質最高
Gemma 4 26B MoE	Q4_K_M	~11	可以	MoE 路由開銷
Llama 4 Scout	—	無法載入	不行	109B 需要多卡

H100（80 GB VRAM）實測

模型	精度	tok/s（生成）	備註
Qwen 3.5 27B	FP16	~95	企業級速度
Gemma 4 31B	FP16	~75	品質/速度平衡好
Gemma 4 26B MoE	FP16	~60	活躍參數少但路由開銷
Llama 4 Scout	FP8	~45	勉強塞入單卡

幾個關鍵發現：

Qwen 3.5 27B 是速度王。 無論在消費級還是企業級硬體上，Qwen 3.5 27B 都是最快的。27B 的參數量配合良好的架構優化，讓它在 RTX 4090 上跑出 35 tok/s——對互動式應用來說非常流暢。

Gemma 4 MoE 的速度讓人意外。 理論上 MoE 只啟動 3.8B 參數應該很快，但實際上 MoE 路由的開銷加上需要載入全部 25.2B 權重，讓速度反而比 Dense 版慢。這在 vLLM 社群中是已知問題，未來版本的優化有望改善。

Llama 4 Scout 不適合單卡部署。 109B 總參數意味著 RTX 4090 根本裝不下，即使在 H100 上也需要 FP8 量化才能勉強塞入。如果你的預算只有消費級 GPU，Llama 4 直接出局。

想知道 Gemma 4 在各種硬體上的詳細表現？請參考 Gemma 4 硬體需求完整指南。

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授權條款比較：Apache 2.0 vs Llama Community License

這是很多技術人員忽略，卻可能讓你的產品上線後陷入法律風險的部分。

三方授權對照表

條款	Gemma 4（Apache 2.0）	Llama 4（Community License）	Qwen 3.5（Apache 2.0）
商業使用	完全自由	有條件	完全自由
MAU 限制	無	700M MAU 以上需申請	無
品牌標示	不需要	必須標示 "Built with Llama"	不需要
修改 / 微調	完全自由	允許但受條款約束	完全自由
再發布	完全自由	必須附帶原始授權	完全自由
用於訓練其他模型	允許	禁止用於改進非 Llama 模型	允許
可接受使用政策	無	有（Meta 定義）	無

為什麼授權條款比 benchmark 更重要

700M MAU 限制的真實影響。 你可能覺得 7 億月活離你很遠。但 Llama License 的計算方式是整個企業集團的 MAU，不是單一產品。如果你的公司旗下所有產品加起來超過 7 億 MAU，你用 Llama 4 就需要跟 Meta 談授權——而 Meta 可以「自行決定」是否同意。

「Built with Llama」標示要求。 如果你用 Llama 4 做產品，必須在網站、應用程式和文件中顯著標示。對白牌解決方案或 B2B 產品來說，這可能是個問題。

禁止用於訓練非 Llama 模型。 這條最容易被忽略。你不能用 Llama 4 的輸出來訓練、微調或改善其他模型家族。這對做模型蒸餾（distillation）的團隊是致命限制。

Apache 2.0 的優勢顯而易見。 Gemma 4 和 Qwen 3.5 都用 Apache 2.0，意味著你可以做任何事——商業使用、修改、再發布、用來訓練其他模型——完全沒有限制。對新創公司和企業來說，這消除了所有法律不確定性。

我的建議是：除非你有非常明確的理由（例如需要 10M token context），否則優先選 Apache 2.0 授權的模型。法律風險不值得冒。

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中文能力比較：繁中/簡中誰表現最好

對台灣和大中華區的開發者來說，中文能力是選模型的關鍵因素之一。

中文能力排名

根據社群實測和公開 benchmark，中文能力排名如下：

第一名：Qwen 3.5 — 無懸念的冠軍。阿里巴巴的 Qwen 系列在中文訓練資料的質量和數量上有天然優勢。繁體中文和簡體中文都表現優異，成語、文言文、台灣用語的理解明顯優於其他兩家。

第二名：Gemma 4 — 進步巨大。Google 在 Gemma 4 的訓練資料中顯著增加了中文比例。繁中表現比 Gemma 3 好很多，但在複雜的中文語境（雙關語、文化典故）上仍不及 Qwen。

第三名：Llama 4 — 堪用但有差距。Meta 的中文訓練資料相對不足，在專業中文場景（法律文件、醫療報告）中偶有明顯錯誤。繁體中文的支援更是明顯弱於其他兩家。

實際中文測試對比

測試項目	Gemma 4 31B	Llama 4 Scout	Qwen 3.5 27B
繁中文章摘要	良好	普通	優秀
簡中技術文件翻譯	良好	良好	優秀
台灣口語理解	普通	差	良好
文言文翻譯	普通	差	良好
中文程式碼註解	良好	普通	良好
中文 RAG 問答	良好	普通	優秀

如果你的產品主要服務中文使用者，Qwen 3.5 是最安全的選擇。但如果中文只是附加需求而非核心功能，Gemma 4 的中文能力已經足夠好。

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選型決策指南：什麼場景選哪個

理論分析完了，來做決策。以下是根據不同場景的具體推薦。

決策樹：5 個問題幫你選模型

問題 1：你的應用需要處理超長文本（> 256K tokens）嗎？

• 是 → Llama 4 Scout（10M token context window 無可取代）
• 否 → 繼續

問題 2：中文能力是核心需求嗎？

• 是 → Qwen 3.5 27B（中文能力最強，Apache 2.0 無憂）
• 否 → 繼續

問題 3：你的硬體預算只有消費級 GPU（RTX 4090 或以下）？

• 是 → Llama 4 Scout 出局，選 Gemma 4 31B 或 Qwen 3.5 27B
• 否 → 繼續

問題 4：你的應用核心是數學推理或程式碼生成？

• 是 → Gemma 4 31B（AIME 89.2%，LiveCodeBench 80.0%）
• 否 → 繼續

問題 5：你需要最大的推理吞吐量？

• 是 → Qwen 3.5 27B（RTX 4090 上 35 tok/s 最快）
• 否 → Gemma 4 31B（綜合最均衡，Apache 2.0 授權）

場景推薦總表

場景	推薦模型	原因
中文客服 chatbot	Qwen 3.5 27B	中文能力最強 + 推理速度快
程式碼助手	Gemma 4 31B	LiveCodeBench 和 Codeforces 領先
法律文件分析（超長文本）	Llama 4 Scout	10M context window
邊緣裝置部署	Gemma 4 E2B（2.3B）	尺寸最小，Apache 2.0
多模態應用（含影片）	Qwen 3.5	唯一原生支援影片輸入
新創公司 MVP	Gemma 4 31B	品質/速度/授權最均衡
模型蒸餾 / 訓練	Gemma 4 或 Qwen 3.5	Apache 2.0，可自由用於訓練
企業大規模部署	依場景而定	見企業部署指南

想了解如何在本地實際部署 Gemma 4？請參考 Gemma 4 本地部署完整教學。也可以看看其他 AI API 的比較：Gemini vs OpenAI API 比較。

團隊正在做模型選型，想要更客製化的建議？預約 AI 技術顧問，我們能根據你的具體需求、預算和技術棧給出推薦。

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常見問題（FAQ）

Gemma 4 和 Qwen 3.5 都是 Apache 2.0，除了 benchmark 還有什麼差異？

最大的差異在生態系統和工具鏈。Gemma 4 與 Google Cloud、Vertex AI、Android / Chrome 的整合最深；Qwen 3.5 在阿里雲生態系統中有最好的支援，並且是唯一原生支援影片和音訊輸入的開源模型。另外，Gemma 4 的小模型（E2B 2.3B）在邊緣部署上比 Qwen 3.5 的最小模型（0.8B）品質更好，但 Qwen 0.8B 更小。

Llama 4 的 700M MAU 限制真的會影響到我嗎？

如果你是新創公司或中小企業，短期內不會。但要注意兩點：（1）MAU 計算包含你整個企業集團的所有產品，不只是用 Llama 的那個產品；（2）如果你的產品被大公司收購，收購方的 MAU 也會被計入。選 Apache 2.0 的模型可以完全避免這個風險。

我可以把三個模型混合使用嗎？

可以，而且這是很多團隊的做法。例如：用 Gemma 4 處理數學和程式碼任務、用 Qwen 3.5 處理中文相關任務、用 Llama 4 處理需要超長 context 的任務。但注意 Llama 4 的授權禁止你用它的輸出來訓練非 Llama 模型，所以混合使用時要小心資料流向。

2026 下半年這些模型會怎麼發展？

Google 已經暗示 Gemma 4 Ultra（更大的 Dense 模型）可能在 Q3 發布。Meta 的 Llama 5 預計在年底前出現。阿里巴巴的 Qwen 4 時程不明，但以他們的發布節奏推測，可能在 2026 Q4。建議選模型時不要賭未來——用現在最適合你的。

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