Gemma 4 (de Google DeepMind) y Qwen 3.5 (de Alibaba Cloud) son dos de las familias de modelos de código abierto más capaces disponibles en 2026. Ambas ofrecen comprensión multimodal, ventanas de contexto largas y puntajes competitivos en benchmarks — pero difieren en arquitectura, licencias y soporte del ecosistema.
Esta comparación cubre benchmarks, arquitectura, funciones y consideraciones prácticas de despliegue para ayudarte a elegir el modelo correcto para tu caso de uso.
| Característica | Gemma 4 31B | Qwen 3.5 32B |
|---|---|---|
| Desarrollador | Google DeepMind | Alibaba Cloud |
| Parámetros | 31B (Denso), 26B (MoE) | 32B (Denso) |
| Licencia | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| Ventana de contexto | 256K tokens | 128K tokens |
| Modalidades | Texto, imagen, video, audio | Texto, imagen, video |
| Idiomas | 140+ | 100+ |
| Variantes del modelo | 4 (E2B, E4B, 26B MoE, 31B) | 3+ variantes |
| Variante MoE | Sí (26B A4B, 128 expertos) | Modelos MoE separados |
| Llamada a funciones | Nativa | Nativa |
Puntajes de benchmarks cara a cara (modelos de clase 31B/32B):
| Benchmark | Gemma 4 31B | Qwen 3.5 32B |
|---|---|---|
| AIME 2026 | 89.2% | ~86% |
| LiveCodeBench v6 | 80.0% | ~78% |
| GPQA Diamond | 84.3% | ~82% |
| MMMLU | 85.2% | ~84% |
| HumanEval | ~88% | ~90% |
Los puntajes se basan en informes oficiales y reproducciones de la comunidad. Las condiciones de prueba pueden variar. Ambos modelos ofrecen rendimiento competitivo en todas las categorías.
El soporte para más de 140 idiomas y el contexto de 256K le dan a Gemma 4 una ventaja para aplicaciones globales.
Ambos modelos sobresalen en chino. Qwen tiene ligeras ventajas en algunas tareas específicas del chino, mientras que Gemma 4 ofrece una cobertura multilingüe más amplia.
La variante 26B A4B MoE activa solo 4B parámetros por inferencia, ofreciendo calidad cercana al 31B a una fracción del costo de cómputo.
Las variantes E2B (2B) y E4B (4B) están diseñadas específicamente para dispositivos de borde con requisitos mínimos de recursos.
89.2% en AIME 2026 y 84.3% en GPQA Diamond demuestran capacidades matemáticas y científicas superiores.
Ambos modelos puntúan en el rango del 78-90% en benchmarks de codificación. Elige según tu ecosistema preferido.
Ningún modelo es universalmente mejor. Gemma 4 lidera en razonamiento matemático, amplitud multimodal (soporte de audio), longitud de contexto (256K) y cobertura de idiomas (140+). Qwen 3.5 es competitivo en generación de código y tareas específicas de chino. Ambos usan licencia Apache 2.0.
Ambos modelos se desempeñan excelentemente en chino. Qwen 3.5 tiene una ligera ventaja en algunos benchmarks específicos de chino debido al enfoque de entrenamiento de Alibaba, pero el puntaje de 85.2% de Gemma 4 en MMMLU también demuestra sólidas capacidades en chino.
La variante 26B A4B MoE de Gemma 4 es excepcionalmente eficiente — activa solo 4B de sus 26B parámetros por inferencia. Esto le da calidad cercana al insignia con cómputo a nivel de E4B. Qwen 3.5 no tiene una oferta MoE equivalente en la misma familia.
Sí. Ambos modelos están disponibles a través de Ollama, Hugging Face y frameworks de inferencia estándar. Si estás usando una API compatible con OpenAI (vía vLLM u Ollama), cambiar es tan simple como cambiar el nombre del modelo.
Ambos tienen comunidades activas. Gemma 4 se beneficia del ecosistema de Google (AI Studio, Vertex AI, Kaggle). Qwen 3.5 tiene un fuerte soporte en China vía ModelScope y Alibaba Cloud. Ambos están ampliamente disponibles en Hugging Face.
Sí. Tanto Gemma 4 como Qwen 3.5 usan la licencia Apache 2.0, que permite uso comercial y no comercial gratuito, modificación y distribución.
Experimenta las capacidades de Gemma 4 de primera mano. Chatea en línea, despliega localmente o explora los detalles del benchmark.