Gemma 3 vs Llama 4：怎麼選？
筆電與裝置端選 Gemma 3，正式產品與更高能力上限選 Llama 4。
規格對照
| Gemma 3 | Llama 4 | |
|---|---|---|
| 開發商 | Google（美國） | Meta（美國） |
| 發布時間 | 2025 年 03 月 | 2025 年 04 月 |
| 類型 | 開源模型 | 開源模型 |
| 模態 | 文字、圖片輸入／文字輸出 | 文字、圖片輸入／文字輸出 |
| 上下文視窗 | 128K tokens | 官方未特別標示 |
| 開放權重 | 是（Gemma 使用條款（可商用）） | 是（Llama Community License（月活 7 億以下免費商用）） |
| 一句話定位 | Google 的輕量開放模型，單顯卡就能跑出頂級表現。 | Meta 的開放權重模型家族，全球開源生態的最大推手之一。 |
規格取自官方公告，整理於 2026 年 7 月；模型迭代快，實際以官方最新資訊為準。
編輯部觀點：到底怎麼選
裝置端小模型的路線之爭。Gemma 3 主打「單張 GPU 上表現最好」：1B 到 27B 的尺寸設定就是為筆電、手機、單卡伺服器而生，Google 的訓練品質讓它在同尺寸級距常名列前茅。Llama 4 的家族定位更高更廣（MoE、多模態、更大規模），適合有正式基礎設施的團隊，但「輕量端」不是它的重心。
個人開發者在自己電腦上玩、做 side project、學習微調，Gemma 的體驗最順；要建正式產品、需要更大能力上限與生態支援，Llama 系更合適。用 Ollama 或 LM Studio 兩個都拉下來跑跑看，是最快的答案。
結論：筆電與裝置端選 Gemma 3，正式產品與更高能力上限選 Llama 4。
常見問題
Gemma 3 和 Llama 4 哪個好？
筆電與裝置端選 Gemma 3，正式產品與更高能力上限選 Llama 4。
Gemma 3 適合誰？
想在筆電／裝置端跑 AI 的開發者與學習者。
Llama 4 適合誰？
要在自家基礎設施跑 AI 的企業與開發者。