Gemini 4 Argon 与 Gemma 4 不是“大模型与小模型”的简单关系，而是两条不同产品线：前者是 Google 托管的封闭前沿模型，后者是 Apache 2.0 许可的开放权重模型家族。选择的关键通常不是榜单分数，而是模型必须运行在哪里、谁掌控数据和硬件，以及是否需要立即部署。
AI 要点
- **Gemma 4 是 Gemini 4 的小型版本吗？**不是。Google 基于 Gemini 3 的研究打造了 Gemma 4，并于 2026 年 4 月依据 Apache 2.0 发布。Gemini 4 Argon 则是在 2026 年 9 月 30 日公布的另一款独立封闭模型。
- **Gemini 4 和 Gemma 4，哪个更好？**Google 从未在同一套基准测试上对两者进行评分。Gemini 4 是面向长程智能体工作的前沿模型；Gemma 4 更适合部署在自有硬件上的工作流。选择取决于模型必须运行在哪里。
- **Gemini 4 和 Gemma 4 会花多少钱？**Gemini 4 发布初期每百万输入/输出 tokens 为
$2 / $10，之后为$4 / $20。Gemma 4 权重可免费获取；Google Cloud 上的 Gemma 4 26B 输入/输出为$0.15 / $0.60。 - **现在能用吗？**Gemma 4 可以下载或在支持它的环境中试用。Gemini 4 仍在分阶段推出，Fairwind Program 最先获得访问权限；后续面向付费 API 客户和 AI Ultra 用户的日期尚未公布。
Gemini 4 vs Gemma 4：核心规格
简而言之，Gemini 4 与 Gemma 4 对比的是一款封闭模型与一个包含五个开放权重模型的家族。
| 项目 | Gemini 4 Argon | Gemma 4 |
|---|---|---|
| 类型 | 封闭，由 Google 托管 | 开放权重，Apache 2.0 |
| 发布 | 2026 年 9 月 30 日公布；分阶段推出 | 2026 年 4 月 2 日；2026 年 6 月 3 日新增 12B 尺寸 |
| 尺寸 | 单一模型；尺寸未披露 | E2B、E4B、12B、26B A4B（MoE，3.8B 激活）、31B |
| 上下文窗口 | 未公布 | E2B 和 E4B 为 128K；较大的三个为 256K |
| 输出上限 | 1M tokens | 未列出 |
| 输入 | 长文档、图表和视频（Google 的示例） | 所有尺寸支持文本和图像；E2B、E4B、12B 支持音频；视频以帧形式输入 |
| 思考 | 以最高设置进行测试；级别未公开说明 | 所有尺寸均提供可选思考模式 |
| 知识截止时间 | 未说明 | 2025 年 1 月 |
| 运行位置 | 仅限 Google 的服务器 | 手机、笔记本电脑、单张 80GB GPU 或 Google Cloud |
真正的差距在于控制权，而不是尺寸。使用 Gemma 4，团队掌握模型权重；使用 Gemini 4，则是在获得访问权限后，把提示词发送给 Google。关于 Gemini 4 的已公开访问和评测信息，可参考本站的 Gemini 4 Argon 评测。
一家公司，两条模型产品线
Gemma 和 Gemini 不是同一个模型，但命名容易让使用者混淆。Google 表示，Gemma 4 源自与 Gemini 3 相同的研究与技术；它比 Google 公布 Gemini 4 早了约六个月。因此，Gemma 4 不是 Gemini 4 的缩小版。
另一个重大分野在于许可。Gemma 4 采用 Apache 2.0，允许商业使用、微调并集成到自己的产品中。Gemini 4 则没有开放权重，只能通过 Google 的服务访问，并受相应服务条款约束。
自行运行 Gemma 4 与调用 Gemini 4
Gemini 4 Argon 与 Gemma 4 的选择往往取决于谁掌控硬件。Gemma 4 分为三个层级：
- **手机和小型开发板：**E2B 和 E4B 可完全离线运行。
- **消费级 GPU：**12B 模型无需单独编码器即可读取音频和图像。26B A4B 模型一次只使用 3.8B 个参数，因此以其尺寸来看运行速度很快。
- **工作站：**31B 模型可在单张未量化的 80GB H100 上运行；量化版本则可在消费级显卡上运行。
Hugging Face、Kaggle 和 Ollama 托管 Gemma 4 权重。Google 也在 AI Studio、Gemini API 和 Google Cloud 中提供特定 Gemma 4 型号。Gemini 4 没有开放权重，也还没有公开的模型 ID；每一次提示词调用都要发送到 Google。
自托管 Gemma 4 可以让数据留在自己的环境中，代价是要负责可用性、更新、安全补丁、模型服务、扩缩容和监控。不要只以“没有 token 单价”衡量自托管成本，还应计入 GPU、存储、电力、运维时间和故障恢复。
基准测试：没有共享测试，就没有公平分数
Google 在 4 月发布了 Gemma 4 模型卡，在 9 月发布了 Gemini 4 的测试表。两者没有任何共享基准。Google 用 GPT-6 Astra、Fable 5.1 和 Opus 5.5 来测试 Gemini 4；而测试 Gemma 4 时使用的是 Gemma 3 27B。因此，并不存在公平的 Gemini 4 vs Gemma 4 分数。
| 测试领域（Google 的数据） | Gemini 4 | Gemma 4 31B | 可比较吗？ |
|---|---|---|---|
| 长上下文 | GraphWalks：128K 内为 99.7；256K 到 1M 为 84.2 | MRCR v2，128K 下 8 根针：66.4 | 否，测试不同 |
| 编码 | DeepSWE v1.1：77.9；Terminal-Bench 4.0：57.4 | LiveCodeBench v6：80.0；Codeforces Elo：2150 | 否，测试不同 |
Gemma 4 31B 在 MMLU Pro 上得分 85.2，在不使用工具的 AIME 2026 上得分 89.2，在 GPQA Diamond 上得分 84.3，在 Tau2 上得分 76.9。Google 的 Gemini 4 列表则新增了 OSWorld-2.0（69.2）和 LVBench（91.7）。这些结果来自不同的测试设计，只能用来形成待验证假设，不能当作两个模型之间的胜负结论。
Gemini 4 vs Gemma 4 定价：tokens 与硬件
| 选项（供应商） | 每 1M 输入 tokens | 每 1M 输出 tokens | 备注 |
|---|---|---|---|
| 发布初期的 Gemini 4（Google） | $2 | $10 | 缓存读取为 $0.10；暂未设定结束日期 |
| 发布后的 Gemini 4（Google） | $4 | $20 | 目前没有批处理费率 |
| Google 的 Gemini API 免费层级上的 Gemma 4 | 免费 | 免费 | 没有付费层级；提示词可能用于改进 Google 产品 |
| Google Cloud 上的 Gemma 4 26B | $0.15 | $0.60 | 缓存命中 $0.015 |
| 在自有硬件上运行 Gemma 4 | 无 token 费用 | 无 token 费用 | 需要承担硬件和电力成本 |
假设一次调用包含 100K 输入和 10K 输出 tokens，按标价计算，Gemini 4 在发布初期成本为 $0.30，之后为 $0.60；Google Cloud 上的 Gemma 4 26B 约为 $0.02。免费层在其限制范围内无需付费。
这里有两个注意点。Gemma 4 的提示词上限为 256K tokens，两个最小尺寸为 128K。若一个便宜模型需要更多重试，按完成任务计算，它的成本反而可能更高。对自托管部署，还要单独衡量 GPU 利用率、空闲时间、故障恢复和人工维护。
Gemini 4 vs Gemma 4 结论
如果能获得 Google 的访问权限，并且要处理最困难的长程智能体、编码和文档任务，Gemini 4 是值得测试的候选。如果需要私密、离线、端侧、可微调或高吞吐量的工作流，并且希望今天就开始使用，Gemma 4 更合适。许多团队会混合使用两者：常规或敏感步骤交给 Gemma 4，最难的推理交给 Gemini 4。
Gemini 4
优点：
- 来自 Google 的前沿级模型。
- 每次回复最多可生成 1M tokens。
- 在智能体和长上下文测试中，Google 报告的分数很高。
- 无需自行运行模型服务器。
缺点：
- 访问权限分阶段开放，且没有日期。
- 模型 ID 和上下文窗口仍未公布。
- 发布价结束后费率翻倍。
- 提示词会离开自己的环境。
Gemma 4
优点：
- 可以立即下载。
- Apache 2.0 许可。
- 可离线运行，覆盖从手机到单张 GPU。
- 在 Google 的 API 免费层级可免费使用，在 Google Cloud 上价格也便宜。
缺点：
- 上下文上限为 256K tokens。
- 没有付费 Gemini API 层级。
- 需要自行托管、打补丁和扩展。
- 与 Gemini 4 没有共享基准测试。
用单个任务并排验证两个模型
已发布的基准测试无法替实际工作彻底判定 Gemini 4 与 Gemma 4。选择一个可重复的任务，例如代码审查、资料整理或每周报告，让两个模型使用相同输入、工具、权限、输出格式和通过标准。持续记录答案质量、重试次数、运行延迟、token 或基础设施成本，以及人工修正时间。
- 确认部署方式和数据边界。 决定任务是否必须留在本地环境，以及是否具备运行 Gemma 4 所需硬件。
- 固定模型与测试条件。 记录准确的 Gemma 型号、量化方式、Gemini 设置、提示词、工具与权限。
- 先审核，再扩大自动化。 多次运行后比较失败模式和每个已接受结果的总成本；确认稳定后才将工作流扩展为定时任务或更高权限操作。
