Gemma 4 vs Llama 4 vs Qwen：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。

版本更新註記（2026-08-30）： 本文的規格與實測以 Qwen 3.5 27B 為準。Qwen 之後已推出 3.6 與 3.8 世代——旗艦 Qwen3.8-Max（2.4T 參數）於 2026-08-03 發布，開源的 Qwen3.8-27B 於 2026-08-13 上 Hugging Face、同樣採 Apache 2.0（但 Qwen3.8-Max 走的是自訂授權，兩者不能一概而論）。Gemma 4 與 Llama 4 仍是各自的現行開源世代。文中的 Qwen 數字沒有換算到 3.8 世代，要拿 3.8 做選型請自行以官方數據覆核。

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。三個都是各自公司在 2026 年上半年推出的旗艦開源模型。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

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（都是 256K）的約 40 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。 影片輸入不再是 Qwen 獨有：Gemma 4 全系列都支援影片（以 1 fps 取幀、上限 60 秒），Qwen 3.5 也支援影片。真正的差別在音訊——Gemma 4 只有 E2B／E4B／12B 支援音訊（上限 30 秒），31B 沒有；Qwen 3.5 開源模型與 Llama 4 Scout 都不吃音訊。如果你的應用涉及語音處理，Gemma 4 的 E2B／E4B／12B 是現成選項。

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

Gemma 4 31B 那一欄取自 Google 官方 Gemma 4 model card；Qwen 3.5 27B 的 MMLU Pro 86.1% 可對得上公開彙整。標「—」的格子是我們找不到可引用一手來源的項目——Llama 4 Scout 是 2025 年 4 月發布的非推理模型，官方沒有公布這幾項可對照的成績。與其填一個查不到出處的數字，不如留白。

人類偏好排行榜每週變動，本表不列 Arena 名次；要看即時名次請直接查 Arena 排行榜。

解讀這些數字

Gemma 4 在數學和程式碼上很強。 官方 model card 公布的 AIME 2026 是 89.2%、LiveCodeBench v6 是 80.0%。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% 比 Gemma 4 的 85.2% 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 的定位不在 benchmark。 它是 2025 年 4 月發布的非推理模型，官方沒有公布可與 2026 年競品對照的數學／程式成績，拿它跟一年後的推理模型比也不公平。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。人類偏好排行榜（例如 Arena）確實比單一 benchmark 更貼近真實體驗，但名次每週都在動——與其抄某一週的排名，不如拿你自己的任務做一輪小規模實測。

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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

H100（80 GB VRAM）實測

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

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。

用輸出訓練其他模型：可以，但有命名義務。 你可以用 Llama 4 的輸出去訓練、微調或改善其他模型；只要那個模型被散布或提供出去，它的名稱就必須以 "Llama" 開頭（Llama 4 授權 §1.b.i）。對做模型蒸餾（distillation）的團隊來說，這是命名與品牌上的約束，不是全面禁止——「禁止用輸出訓練其他模型」是 Llama 2 時代的舊條款，Llama 3.1 起就改了。

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

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

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。

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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，原生支援影片輸入（Gemma 4 全系列也支援影片，且 E2B／E4B／12B 另支援音訊）。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 的授權有命名義務：如果你拿它的輸出去訓練另一個模型並把該模型散布出去，那個模型的名稱必須以 "Llama" 開頭。混用本身沒問題，要留意的是「訓練出來的東西怎麼命名與散布」。

2026 下半年這些模型實際上怎麼發展？（截至 2026-08-30）

以下是三家實際推出的結果：

• Google：截至 2026-08 尚未發布 Gemma 4 Ultra。Q2–Q3 實際出的是 Gemma 4 MTP（2026-04-16）與 Gemma 4 12B Unified（2026-06-03），連同原本的 E2B／E4B／26B MoE／31B，Gemma 4 現在是五款。（官方 releases 頁）
• Meta：截至 2026-08 尚未發布 Llama 5；約 2T 參數的 Behemoth 也始終未公開發布；Meta 的前沿模型改走閉源的 Muse Spark。
• 阿里巴巴：沒有 Qwen 4，走的是 3.6 → 3.8 的小版號路線。Qwen3.8-Max（2.4T 參數）2026-08-03 發布，Qwen3.8-27B 2026-08-13 開源（Apache 2.0）。

原文那句「選模型時不要賭未來——用現在最適合你的」反而是這段唯一沒過期的內容。

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