Gemma 4 vs Llama 3

比較 Gemma 4 與 Llama 3——Google 與 Meta 的旗艦開放權重模型家族。涵蓋架構、原生多模態能力、邊緣部署、授權條款與微調取捨。

Overview

Gemma 4 與 Llama 3 是 Google 與 Meta 兩大旗艦開放權重模型家族，兩者在模型設計上採取了截然不同的方向。Gemma 4 涵蓋廣泛的尺寸範圍——從 2B 等效的邊緣模型（e2b）一路到 31B 密集旗艦——並且整個家族都原生支援多模態能力。Llama 3 則涵蓋 8B 至 405B 的純密集架構，基礎版本僅支援文字（雖有多模態擴充版本，但不屬於核心發行版）。

Gemma 4 在 2026 年 4 月發佈時最重要的變動是授權條款。Gemma 4 是 Gemma 首個採用 Apache 2.0 授權的世代，取代了過去限制 Gemma 1-3 商業部署的客製 Gemma 授權。這讓 Gemma 4 在授權條款上與 Qwen、Mistral 和 OLMo 並駕齊驅，並消除了商業整合的一大阻力。Llama 3 則仍維持其 Llama Community License，包含使用人數上限與標示要求。

Feature Comparison

Feature	Gemma 4	Llama 3
參數規模	e2b（約 2B）、e4b（約 4B）、26B-A3.8B、31B	8B、70B、405B
最小變體	e2b（約 2B 等效，可部署於行動裝置）	8B（筆電等級）
架構	密集 + MoE	僅密集架構
上下文視窗	128K tokens	128K tokens
授權	Apache 2.0（Gemma 4 新採用）	Llama Community License
原生多模態	支援——所有尺寸皆具備	不支援（基礎版僅文字）
多語言涵蓋範圍	140+ 種語言	約 30 種語言，以英文為主
裝置端部署	原生支援（e2b 在 Q4_K_M 約 1.5GB）	8B 在 Q4_K_M 約 4.5GB
內建安全堆疊	ShieldGemma 分類器、內容安全後訓練	Llama Guard 3（獨立模型）
MLX / Apple Silicon 支援	一級支援	成熟支援

Strengths

Gemma 4

Apache 2.0 授權——首個採用此寬鬆授權的 Gemma 世代，消除過去商業部署的阻力
整個家族原生支援多模態——即便是 2B 等效的 e2b 也可接受影像輸入，這在此尺寸前所未見
最小的變體（e2b、e4b）可實現裝置端部署模式，這是 Llama 3 最低 8B 無法企及的
140+ 種語言訓練涵蓋範圍比 Llama 3 更廣，特別是歐洲與亞洲語言
內建安全堆疊（ShieldGemma）已整合於模型中，無需額外部署 Llama Guard 3

Llama 3

顯著更大且更成熟的微調、部署方案與社群資源生態系
405B 變體在 Gemma 4 中沒有對應版本——Llama 3 405B 仍是高品質教師模型的理想選擇
更廣泛的第三方採用——多數 AI 產品優先整合 Llama 3，Gemma 支援若有也是後續才推出
在工具使用與函式呼叫場景中行為更可預測，於正式環境中累積較長的紀錄
量化方案與 Q4/Q5/Q6 變體已累積多年的社群最佳化

Which Should You Choose?

您要在手機、嵌入式裝置或其他小記憶體目標上部署 AIGemma 4

Gemma 4 e2b 在 Q4_K_M 大約為 1.5GB，可在手機或任何具備 4GB 以上記憶體的裝置上運行。Llama 3 最小的 8B 變體需要約 5GB，在多數手機上並不實用。原生多模態支援也讓基於相機的裝置端應用成為可能。

您需要 70B 等級或更大規模的模型來提供高品質服務或作為教師模型Llama 3

Gemma 4 的上限為 31B 密集 / 26B-A3.8B MoE。當您特別需要更大參數規模所帶來的能力時，Llama 3 70B 與 405B 仍是開放權重的首選。

您的商業部署對授權限制或標示要求較為敏感Gemma 4

Gemma 4 新採用的 Apache 2.0 授權是商業上最乾淨的選擇。Llama 3 的 Community License 包含使用人數上限（每月 7 億活躍使用者）與標示要求，這些會使某些商業使用情境變得複雜。

您仰賴既有的微調版本、訓練資料或社群資源Llama 3

Llama 3 擁有顯著更大的預製微調版本、訓練資料格式與社群驗證方案的生態系。對於受惠於這份成熟度的團隊而言，Llama 3 具有明顯的領先優勢。

Verdict

在裝置端、邊緣與消費者部署情境中，Gemma 4 是更好的選擇——其小型變體與原生多模態能力創造了 Llama 3 根本無法匹敵的能力。當您需要 70B 以上的規模、希望仰賴最廣泛的開放權重生態系，或既有環境已有 Llama 為基礎的流程時，Llama 3 則是更好的選擇。這兩個家族是互補關係，而非可直接替代。

對於 2026 年從零開始的商業部署，Gemma 4 的 Apache 2.0 授權是一項具體的結構性優勢——它消除了一類 Llama 3 仍需進行的法律審查。對於繼承 Llama 為基礎的基礎設施的部署而言，遷移成本通常會大於授權帶來的好處。如今許多團隊在邊緣與面向消費者的功能上採用 Gemma 4，同時在伺服器端高品質服務上沿用 Llama 3。

How Ertas Fits In

Gemma 4 與 Llama 3 在 Ertas Studio 的微調流程中皆獲得良好支援。Gemma 4 的 MoE 26B-A3.8B 變體因其僅 3.8B 的活躍參數而格外有微調效率——QLoRA 在完整序列長度下可舒適運行於 24GB GPU。Gemma 4 的 e2b 與 e4b 變體也能在消費級 GPU（6-12GB VRAM）上微調，使其成為裝置端特化的實際起點。

對於多模態微調，Gemma 4 是自然的選擇——其基礎架構在所有變體中都支援影像輸入，且 Ertas Studio 支援文字與影像交錯的訓練資料格式。Llama 3 的多模態微調需使用多模態擴充版本（Llama 3.2 Vision 或第三方 VLM 衍生版本），會增加複雜度。訓練完成後，Ertas Studio 可將 Gemma 4 與 Llama 3 微調版本匯出為 GGUF，以便透過 Ollama、llama.cpp 或 LM Studio 一鍵部署。