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。
| 特性 | Gemma 4 31B | Qwen 3.5 32B |
|---|---|---|
| 开发者 | Google DeepMind | 阿里云 |
| 参数量 | 31B（Dense）、26B（MoE） | 32B（Dense） |
| 许可证 | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| 上下文窗口 | 256K tokens | 128K 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 |
31B/32B 级别模型的正面对比：
| 基准测试 | 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% |
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。
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。
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。
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。
E2B (2B) 和 E4B (4B) 变体专为边缘设备打造，资源需求极低。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。