Gemma 4 vs Qwen 3.5
Gemma 4(Google DeepMind)와 Qwen 3.5(Alibaba Cloud)는 2026년 현재 이용 가능한 가장 강력한 오픈 소스 모델 제품군 중 두 가지입니다. 두 모델 모두 멀티모달 이해, 긴 컨텍스트 윈도우, 경쟁력 있는 벤치마크 점수를 제공하지만 아키텍처, 라이선스, 생태계 지원에서 차이가 있습니다.
이 비교는 벤치마크, 아키텍처, 기능, 실질적인 배포 고려사항을 다루어 사용 사례에 맞는 올바른 모델을 선택할 수 있도록 돕습니다.
한눈에 보기
| 기능 | Gemma 4 31B | Qwen 3.5 32B |
|---|---|---|
| 개발사 | Google DeepMind | Alibaba Cloud |
| 파라미터 | 31B (Dense), 26B (MoE) | 32B (Dense) |
| 라이선스 | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| 컨텍스트 윈도우 | 256K 토큰 | 128K 토큰 |
| 모달리티 | 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 | 텍스트, 이미지, 비디오 |
| 언어 | 140개 이상 | 100개 이상 |
| 모델 변형 | 4개 (E2B, E4B, 26B MoE, 31B) | 3개 이상 변형 |
| MoE 변형 | 지원 (26B A4B, 128 전문가) | 별도 MoE 모델 |
| 함수 호출 | 네이티브 | 네이티브 |
벤치마크 비교
직접 비교 벤치마크 점수(31B/32B급 모델):
| 벤치마크 | Gemma 4 31B | Qwen 3.5 32B |
|---|---|---|
| AIME 2026 | 89.2% | 약 86% |
| LiveCodeBench v6 | 80.0% | 약 78% |
| GPQA Diamond | 84.3% | 약 82% |
| MMMLU | 85.2% | 약 84% |
| HumanEval | 약 88% | 약 90% |
점수는 공식 보고서와 커뮤니티 재현에 기반합니다. 테스트 조건은 다를 수 있습니다. 두 모델 모두 모든 카테고리에서 경쟁력 있는 성능을 제공합니다.
각 모델이 뛰어난 부분
Gemma 4의 강점
- ✓ 더 긴 컨텍스트 윈도우 (256K vs 128K)
- ✓ 네이티브 오디오 모달리티 지원
- ✓ 프로덕션용 효율적인 MoE 변형 (26B A4B)
- ✓ 우수한 수학 추론 (AIME 점수)
- ✓ 더 넓은 언어 커버리지 (140개 이상)
- ✓ MLX를 통한 강력한 Apple Silicon 지원
Qwen 3.5의 강점
- ✓ 일부 코드 벤치마크에서 약간 우수
- ✓ 강력한 중국어 성능
- ✓ Alibaba Cloud 생태계와의 긴밀한 통합
- ✓ 활발한 커뮤니티와 빈번한 업데이트
- ✓ 우수한 도구 사용 및 에이전트 기능
- ✓ 소형 모델 크기에서 경쟁력
어떤 것을 선택해야 할까요?
다국어 프로덕션 앱
Gemma 4140개 이상의 언어 지원과 256K 컨텍스트가 글로벌 애플리케이션에서 Gemma 4에 우위를 제공합니다.
중국어 우선 애플리케이션
둘 다 강력함두 모델 모두 중국어에서 뛰어납니다. Qwen은 일부 중국어 특화 작업에서 약간 유리하고, Gemma 4는 더 넓은 다국어 커버리지를 제공합니다.
비용 효율적 서빙
Gemma 4 (26B MoE)26B A4B MoE 변형은 추론당 4B 파라미터만 활성화하여, 연산 비용의 일부만으로 31B에 근접한 품질을 제공합니다.
엣지/모바일 배포
Gemma 4E2B(2B)와 E4B(4B) 변형은 최소한의 리소스 요구사항으로 엣지 디바이스를 위해 특별히 설계되었습니다.
수학 & 과학 추론
Gemma 4AIME 2026 89.2%와 GPQA Diamond 84.3%는 우수한 수학 및 과학 능력을 입증합니다.
코드 생성
대등함두 모델 모두 코딩 벤치마크에서 78-90% 범위의 점수를 기록합니다. 선호하는 생태계에 따라 선택하세요.
비교 FAQ
Gemma 4가 Qwen 3.5보다 낫나요?
어느 모델도 보편적으로 더 낫지는 않습니다. Gemma 4는 수학 추론, 멀티모달 범위(오디오 지원), 컨텍스트 길이(256K), 언어 커버리지(140개 이상)에서 앞섭니다. Qwen 3.5는 코드 생성과 중국어 특화 작업에서 경쟁력이 있습니다. 두 모델 모두 Apache 2.0 라이선스를 사용합니다.
중국어 작업에는 어느 것이 더 좋나요?
두 모델 모두 중국어에서 뛰어나게 동작합니다. Qwen 3.5는 Alibaba의 학습 중점 덕분에 일부 중국어 특화 벤치마크에서 약간 유리하지만, Gemma 4의 MMMLU 점수 85.2%도 강력한 중국어 능력을 보여줍니다.
어느 것이 더 효율적으로 실행되나요?
Gemma 4의 26B A4B MoE 변형은 독특하게 효율적입니다 — 추론당 26B 중 4B 파라미터만 활성화합니다. 이를 통해 E4B 수준의 연산으로 플래그십에 근접한 품질을 제공합니다. Qwen 3.5는 같은 제품군 내에 동등한 MoE 제공이 없습니다.
두 모델 간에 전환할 수 있나요?
네. 두 모델 모두 Ollama, Hugging Face, 표준 추론 프레임워크를 통해 제공됩니다. OpenAI 호환 API(vLLM 또는 Ollama 경유)를 사용한다면 모델 이름만 변경하면 전환이 간단합니다.
어느 것이 더 나은 커뮤니티 지원을 받나요?
두 모델 모두 활발한 커뮤니티가 있습니다. Gemma 4는 Google 생태계(AI Studio, Vertex AI, Kaggle)의 혜택을 받습니다. Qwen 3.5는 ModelScope와 Alibaba Cloud를 통해 중국에서 강력한 지원을 받습니다. 두 모델 모두 Hugging Face에서 널리 제공됩니다.
동일한 라이선스를 사용하나요?
네. Gemma 4와 Qwen 3.5 모두 Apache 2.0 라이선스를 사용하여 자유로운 상업적·비상업적 사용, 수정, 재배포를 허용합니다.
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