Resultados de Benchmarks do Gemma 4
O Gemma 4 entrega desempenho de ponta nos principais benchmarks acadêmicos e da indústria, consolidando-se como a família de modelos open source mais capaz disponível. O modelo denso carro-chefe de 31B rivaliza com modelos proprietários da OpenAI, Anthropic e da própria linha Gemini do Google.
Esta página fornece pontuações detalhadas de benchmarks, explicações de metodologia e comparações entre modelos para ajudá-lo a avaliar qual variante do Gemma 4 se adapta melhor ao seu caso de uso.
Pontuações dos Benchmarks Principais
Desempenho do modelo carro-chefe Gemma 4 31B nos principais benchmarks:
AIME 2026
Raciocínio MatemáticoO American Invitational Mathematics Examination testa raciocínio matemático avançado e resolução de problemas em várias etapas. A pontuação de 89,2% do Gemma 4 demonstra habilidade excepcional em matemática de nível de competição, incluindo álgebra, geometria, teoria dos números e combinatória.
LiveCodeBench v6
Geração de CódigoO LiveCodeBench avalia a habilidade de codificação no mundo real em tarefas de geração, debugging, refatoração e compreensão de código em várias linguagens de programação. A pontuação de 80% coloca o Gemma 4 entre os melhores modelos de codificação disponíveis.
GPQA Diamond
Conhecimento EspecializadoRespostas a perguntas de nível de pós-graduação abrangendo física, química e biologia. As perguntas são elaboradas por especialistas do domínio e verificadas por revisores com doutorado. O forte desempenho do Gemma 4 indica capacidades de raciocínio científico profundo.
MMMLU
Compreensão MultilíngueO Massive Multitask Multilingual Language Understanding avalia conhecimento amplo e raciocínio em mais de 140 idiomas e dezenas de disciplinas acadêmicas. Essa pontuação confirma a força do Gemma 4 como um modelo verdadeiramente multilíngue.
Desempenho entre Variantes do Modelo
Como cada variante do Gemma 4 se comporta em relação ao carro-chefe 31B:
| Model | AIME 2026 | LCB v6 | GPQA | MMMLU |
|---|---|---|---|---|
| 31B Dense | 89.2% | 80.0% | 84.3% | 85.2% |
| 26B A4B MoE | ~85% | ~76% | ~80% | ~82% |
| E4B | ~62% | ~55% | ~58% | ~68% |
| E2B | ~45% | ~38% | ~42% | ~55% |
As pontuações são aproximadas e podem variar com base no nível de quantização e configuração de inferência. O modelo 31B representa o desempenho máximo da família Gemma 4.
Principais Pontos Fortes na Análise
Raciocínio Matemático
A pontuação de 89,2% no AIME está entre as mais altas para qualquer modelo open source, demonstrando a habilidade excepcional do Gemma 4 em lidar com problemas matemáticos complexos em várias etapas que exigem raciocínio lógico profundo.
Qualidade da Geração de Código
Com 80% no LiveCodeBench v6, o Gemma 4 produz código de qualidade de produção em Python, JavaScript, TypeScript, Go, Rust e outras linguagens. Ele se destaca ao entender bases de código complexas e gerar soluções contextualmente apropriadas.
Desempenho Multilíngue
Diferente de muitos modelos que se destacam apenas em inglês, o Gemma 4 mantém forte desempenho em mais de 140 idiomas. A pontuação de 85,2% no MMMLU reflete qualidade consistente através de barreiras linguísticas.
Eficiência via Arquitetura MoE
A variante MoE 26B A4B alcança desempenho próximo ao carro-chefe ativando apenas 4B de parâmetros por inferência, entregando uma relação desempenho-por-computação excepcional para implantações em produção.
FAQ de Benchmarks
Em quais benchmarks o Gemma 4 tem melhor desempenho?
O Gemma 4 31B se destaca particularmente em raciocínio matemático (AIME 2026: 89,2%), conhecimento científico (GPQA Diamond: 84,3%) e geração de código (LiveCodeBench v6: 80%). Essas pontuações rivalizam ou superam muitos modelos proprietários.
Como o Gemma 4 se compara ao Llama 4?
O Gemma 4 31B e o Llama 4 são modelos open source competitivos. O Gemma 4 tende a superar em tarefas multimodais, compreensão multilíngue e raciocínio matemático, enquanto ambos os modelos trocam liderança em diferentes benchmarks.
As pontuações de benchmark são consistentes entre níveis de quantização?
Normalmente há uma degradação de 1-3% no desempenho do benchmark ao usar quantização INT8, e 2-5% com INT4. O impacto exato varia por benchmark e variante do modelo. O BF16 (precisão total) fornece as melhores pontuações.
O modelo MoE (26B A4B) iguala o modelo denso (31B)?
O modelo MoE de 26B alcança aproximadamente 90-95% das pontuações do modelo denso de 31B, exigindo significativamente menos computação por inferência. Para a maioria das aplicações práticas, a diferença de qualidade é desprezível.
Como esses benchmarks foram medidos?
As pontuações de benchmark são baseadas nas avaliações oficiais do Google DeepMind usando protocolos de avaliação padrão. Reproduções independentes da comunidade em plataformas como o Hugging Face Open LLM Leaderboard confirmaram resultados similares.
O Gemma 4 é o melhor modelo open source?
A partir de abril de 2026, o Gemma 4 31B está entre os melhores modelos open source na maioria dos principais benchmarks. O cenário evolui rapidamente, mas a combinação de capacidades multimodais, contexto longo e raciocínio forte do Gemma 4 o torna uma escolha líder.
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