Gemma 4 vs Llama 3

对比 Gemma 4 与 Llama 3——Google 与 Meta 的旗舰开放权重家族。架构、原生多模态能力、边缘部署、许可证以及微调取舍全方位解析。

Overview

Gemma 4 与 Llama 3 是 Google 与 Meta 旗下两大旗舰级开放权重家族，二者在模型设计上采取了截然不同的思路。Gemma 4 覆盖的规模范围非常广——从 2B 等效边缘模型（e2b）一直到 31B 稠密旗舰——并且整个家族均原生支持多模态。Llama 3 则覆盖 8B 至 405B 的纯稠密配置，基础版本仅支持文本（虽存在多模态扩展，但并非核心发布的一部分）。

Gemma 4 于 2026 年 4 月发布的最大变化在于许可证。Gemma 4 是 Gemma 系列首个采用 Apache 2.0 发布的世代，取代了此前限制 Gemma 1-3 商用部署的自定义 Gemma 许可证。这使 Gemma 4 在许可证层面与 Qwen、Mistral、OLMo 看齐，消除了商业集成中的一大摩擦点。Llama 3 仍沿用 Llama 社区许可证，附带使用规模上限和署名要求。

Feature Comparison

Feature	Gemma 4	Llama 3
参数规模	e2b（约 2B）、e4b（约 4B）、26B-A3.8B、31B	8B、70B、405B
最小变体	e2b（约 2B 等效，可在手机部署）	8B（笔记本级）
架构	稠密 + MoE	仅稠密
上下文窗口	128K tokens	128K tokens
许可证	Apache 2.0（Gemma 4 起新增）	Llama 社区许可证
原生多模态	是——所有规模均支持	否（基础版本仅文本）
多语种覆盖	140 多种语言	约 30 种语言，以英语为主
端侧部署	原生支持（e2b 在 Q4_K_M 下约 1.5GB）	8B 在 Q4_K_M 下约 4.5GB
内置安全栈	ShieldGemma 分类器、内容安全后训练	Llama Guard 3（独立模型）
MLX / Apple Silicon 支持	一流支持	成熟支持

Strengths

Gemma 4

采用 Apache 2.0 许可证——Gemma 系列首个采用此宽松许可证的世代，消除了此前的商用部署摩擦
整个家族原生支持多模态——即便是 2B 等效的 e2b 也能接受图像输入，对该规模而言前所未有
最小变体（e2b、e4b）支持端侧部署模式，这是 Llama 3 最低 8B 起步无法触及的场景
训练覆盖 140 多种语言，比 Llama 3 更广，尤其在欧洲与亚洲语言上表现突出
内置安全栈（ShieldGemma）已集成在内，无需像 Llama Guard 3 那样单独部署

Llama 3

微调、部署方案和社区资源等生态系统更庞大、更成熟
405B 变体没有对应的 Gemma 4 版本——Llama 3 405B 在高质量教师模型场景下仍是有力选择
第三方采用面更广——大多数 AI 产品会优先集成 Llama 3，Gemma 的支持往往滞后甚至缺失
在工具调用与函数调用场景下行为更可预测，具备更长的生产线上历史
Q4/Q5/Q6 量化方案及变体已经过社区多年优化

Which Should You Choose?

你要在手机、嵌入式设备或其他小内存目标上部署 AIGemma 4

Gemma 4 e2b 在 Q4_K_M 下约 1.5GB，可在手机或任何具备 4GB 以上内存的设备上运行。Llama 3 最小的 8B 变体需要约 5GB，对大多数手机并不实际。原生多模态支持也解锁了基于摄像头的端侧应用。

你需要 70B 级或更大规模的模型用于高质量推理服务或作为教师模型Llama 3

Gemma 4 上限为 31B 稠密 / 26B-A3.8B MoE。当你确实需要更大参数量带来的能力时，Llama 3 70B 与 405B 仍是开放权重领域的首选。

你的商用部署对许可证限制或署名要求较为敏感Gemma 4

Gemma 4 新增的 Apache 2.0 许可证是最干净的商用选择。Llama 3 的社区许可证包含使用上限（月活 7 亿）和署名要求，这会让某些商用场景变得复杂。

你希望复用现有的微调成果、训练数据或社区资源Llama 3

Llama 3 拥有更庞大的预训微调、训练数据格式以及经社区验证的方案库。对于受益于这种成熟度的团队，Llama 3 拥有显著的先发优势。

Verdict

在端侧、边缘和消费级部署场景中，Gemma 4 是更优选择，其小规模变体与原生多模态能力可形成 Llama 3 难以企及的能力边界。当你需要 70B 以上规模、希望复用最广泛的开放权重生态、或已有 Llama 流水线投入生产时，Llama 3 则更胜一筹。两个家族更应被视为互补，而非直接替代。

对于 2026 年从零开始的商用部署，Gemma 4 的 Apache 2.0 许可证带来了具有结构性意义的优势——它消除了 Llama 3 仍需经历的某类法律审查。而对于继承了 Llama 基础设施的部署，迁移成本通常会盖过许可证上的好处。如今许多团队会在边缘和消费侧使用 Gemma 4，同时在服务端使用 Llama 3 进行高质量推理。

How Ertas Fits In

Gemma 4 与 Llama 3 在 Ertas Studio 的微调流水线中均获得良好支持。Gemma 4 的 MoE 26B-A3.8B 变体由于仅有 3.8B 激活参数，微调效率尤为出色——QLoRA 在 24GB GPU 上即可舒适地以全序列长度训练。Gemma 4 的 e2b 与 e4b 变体也可在消费级 GPU（6-12GB 显存）上微调，是端侧专用化的实用起点。

在多模态微调方面，Gemma 4 是天然的选择——其基础架构在所有变体上均支持图像输入，Ertas Studio 也支持图文交错的训练数据格式。Llama 3 的多模态微调则需要使用多模态扩展（Llama 3.2 Vision 或第三方 VLM 衍生版），增加了复杂度。训练完成后，Ertas Studio 可将 Gemma 4 与 Llama 3 微调权重一键导出为 GGUF，部署至 Ollama、llama.cpp 或 LM Studio。