Gemma 4

Gemma 4 vs Qwen 3.5

Gemma 4(Google DeepMind)和 Qwen 3.5(阿里云)是 2026 年最强大的两个开源模型家族。两者都提供多模态理解、长上下文窗口和有竞争力的基准成绩——但在架构、许可证和生态支持方面各有不同。

本对比涵盖基准测试、架构、功能和实际部署考量,帮助你选择适合自己场景的模型。

总览对比

特性Gemma 4 31BQwen 3.5 32B
开发者Google DeepMind阿里云
参数量31B(Dense)、26B(MoE)32B(Dense)
许可证Apache 2.0Apache 2.0
上下文窗口256K tokens128K tokens
模态支持文本、图像、视频、音频文本、图像、视频
语言数140+100+
模型变体4 种 (E2B, E4B, 26B MoE, 31B)3+ 种
MoE 变体有 (26B A4B, 128 专家)单独的 MoE 模型
函数调用原生支持原生支持

基准测试对比

31B/32B 级别模型的正面对比:

基准测试Gemma 4 31BQwen 3.5 32B
AIME 202689.2%~86%
LiveCodeBench v680.0%~78%
GPQA Diamond84.3%~82%
MMMLU85.2%~84%
HumanEval~88%~90%

成绩基于官方报告和社区复现。测试条件可能有差异。两个模型在所有类别中都表现出色。

各自优势

Gemma 4 优势

  • 更长的上下文窗口(256K vs 128K)
  • 原生音频模态支持
  • 高效 MoE 变体 (26B A4B) 适合生产部署
  • 更强的数学推理能力(AIME 成绩领先)
  • 更广的语言覆盖(140+ 种语言)
  • 通过 MLX 对 Apple Silicon 有出色支持

Qwen 3.5 优势

  • 部分代码基准略有领先
  • 中文语言任务表现强劲
  • 与阿里云生态深度集成
  • 社区活跃,更新频繁
  • 工具调用和 Agent 能力出色
  • 小模型尺寸上竞争力强

该选哪个?

多语言生产应用

Gemma 4

140+ 种语言支持和 256K 上下文使 Gemma 4 在全球化应用中更具优势。

中文优先的应用

两者都很强

两个模型在中文上都表现出色。Qwen 在某些中文特定任务上略有优势,而 Gemma 4 提供更广泛的多语言覆盖。

低成本高效推理

Gemma 4 (26B MoE)

26B A4B MoE 变体每次推理仅激活 40 亿参数,以极低的计算成本获得接近 31B 的质量。

边缘/移动端部署

Gemma 4

E2B (2B) 和 E4B (4B) 变体专为边缘设备打造,资源需求极低。

数学与科学推理

Gemma 4

AIME 2026 (89.2%) 和 GPQA Diamond (84.3%) 的成绩证明了其卓越的数学和科学推理能力。

代码生成

势均力敌

两个模型在编程基准上都在 78-90% 的范围内。根据你偏好的生态系统来选择。

对比常见问题

Gemma 4 比 Qwen 3.5 更好吗?

没有哪个模型在所有方面都更好。Gemma 4 在数学推理、多模态广度(音频支持)、上下文长度(256K)和语言覆盖(140+)上领先。Qwen 3.5 在代码生成和中文特定任务上有竞争力。两者都使用 Apache 2.0 许可证。

哪个在中文任务上更好?

两个模型在中文上都表现出色。由于阿里巴巴的训练重点,Qwen 3.5 在某些中文特定基准上略有优势,但 Gemma 4 在 MMMLU 上 85.2% 的成绩也证明了其强大的中文能力。

哪个运行起来更高效?

Gemma 4 的 26B A4B MoE 变体独具效率优势——每次推理仅激活 260 亿参数中的 40 亿。这使其以 E4B 级别的计算成本达到接近旗舰级的质量。Qwen 3.5 在同一家族中没有对应的 MoE 产品。

能在两者之间切换吗?

可以。两个模型都可通过 Ollama、Hugging Face 和标准推理框架获取。如果你使用兼容 OpenAI 的 API(通过 vLLM 或 Ollama),切换就像改个模型名一样简单。

哪个社区支持更好?

两者都有活跃的社区。Gemma 4 受益于 Google 生态(AI Studio、Vertex AI、Kaggle)。Qwen 3.5 在国内通过魔搭社区和阿里云有强大支持。两者在 Hugging Face 上都广泛可用。

许可证一样吗?

是的。Gemma 4 和 Qwen 3.5 都使用 Apache 2.0 许可证,允许免费的商业和非商业使用、修改和分发。

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