Milline Open-Source mudel on 2026. aastal üldiselt parim?

See sõltub teie piirangutest. Gemma 4 31B pakub parimat kvaliteedi ja suuruse suhet, saavutades 85.2% MMLU Pro tulemuse vaid 31B parameetriga, Apache 2.0 litsentsi all. Llama 4 Maverick (400B) omab kõrgeimaid tooreid benchmark skoore, kuid nõuab massiivset hardware'i. Qwen 3.5 on suurepärane multilingual ülesannetes ja pakub kõige laiemat suuruste valikut. Enamiku arendajate jaoks pakub Gemma 4 26B MoE parimat tasakaalu kvaliteedi, tõhususe ja litsentsimisvabaduse vahel.

Kas ma saan neid Open-Source mudeleid äriliselt kasutada?

Gemma 4 kasutab Apache 2.0 litsentsi, mis on kõige lubavam valik ilma piiranguteta. Llama 4 kasutab Meta kohandatud litsentsi, mis on enamiku äriliste kasutuste jaoks tasuta, kuid sisaldab piiranguid ettevõtetele, kellel on 700M+ igakuist aktiivset kasutajat. Qwen 3.5 kasutab enamiku suuruste puhul Apache 2.0 litsentsi. Kõik kolm perekonda on äriliselt elujõulised idufirmadele ja keskmise suurusega ettevõtetele.

Milline mudel töötab tavatarbija hardware'il kõige paremini?

Gemma 4 E2B töötab vaid 5GB RAM mäluga (4-bit quantization), muutes selle kõige kättesaadavamaks. Qwen 3.5 väikseimad mudelid töötavad samuti tavatarbija hardware'il. Llama 4 Scout (109B) nõuab vähemalt 70GB RAM-i isegi quantization režiimis, muutes selle tavatarbija GPU-de jaoks ebakäepäraseks. Kohalikuks arenduseks sülearvutis või lauaarvutis on Gemma 4 E2B/E4B ja väikesed Qwen 3.5 mudelid selged võitjad.

Milline Open-Source mudel on parim koodi kirjutamiseks?

Gemma 4 31B koos thinking mode režiimiga pakub tugevat koodi kirjutamise võimekust koos struktureeritud tööriistade kasutamisega agentic workflows jaoks. Qwen 3.5 Code variandid on spetsiaalselt optimeeritud koodi genereerimiseks ja mõistmiseks. Llama 4 Maverick saavutab absoluutarvudes kõrgeimad koodi benchmark tulemused, kuid nõuab selleks 400B parameetrit. Tavatarbija hardware'il koodi kirjutamiseks pakub Gemma 4 26B MoE parimat võimekuse ja compute suhet.

Kuidas on lood context window võrdlusega?

Llama 4 Scout juhib dramaatiliselt 10M token context window'ga. Gemma 4 pakub 128K (väikesed mudelid) kuni 256K (suured mudelid). Qwen 3.5 toetab enamiku mudelite puhul kuni 128K tokenit. Kui teil on vaja töödelda erakordselt pikki dokumente või terveid hoidlaid, on Llama 4 Scout'i 10M context ületamatu — kuid nõuab vastavat hardware'i.

Millisel mudelil on parim multilingual tugi?

Qwen 3.5 juhib kõige laiahaardelisema tõhusa multilingual jõudlusega, eriti Chinese, Japanese, Korean ja Southeast Asian keelte puhul. Gemma 4 toetab 35+ keelt ja seda pre-trained rohkem kui 140+ keelel. Llama 4 toetab 12 peamist keelt. Globaalsete rakenduste jaoks on Qwen 3.5 ja Gemma 4 oluliselt eespool kui Llama 4.

Oluline järeldus

Avatud lähtekoodiga AI-mudelite maastik 2026. aastal on kolmesuunaline võidujooks Google'i Gemma 4, Meta Llama 4 ja Alibaba Qwen 3.5 vahel. Iga mudelipere domineerib erinevates dimensioonides: Gemma 4 võidab efektiivsuse ja litsentsimise osas, Llama 4 võidab toores mastaabis ja konteksti pikkuses ning Qwen 3.5 võidab mitmekeelsuse ulatuse ja mudelite varieeruvuse poolest. "Parim" mudel sõltub täielikult teie deployment piirangutest, sihtturgudest ja riistvara eelarvest.

Gemma 4 vs Llama 4 vs Qwen 3.5: Täielik võrdlus

Osalejad lühidalt

Enne üksikasjadesse süvenemist on siin ülevaade maastikust:

	Gemma 4	Llama 4	Qwen 3.5
Arendaja	Google DeepMind	Meta	Alibaba Cloud
Väljalaskeaeg	April 2, 2026	April 2025 (Scout/Maverick)	Q1 2026
Litsents	Apache 2.0	Meta Custom License	Apache 2.0 (enamik mudeleid)
Mudeli suurused	E2B, E4B, 26B MoE, 31B Dense	Scout 109B, Maverick 400B	Mitu (0.6B kuni 397B)
Maksimaalne kontekst	256K	10M (Scout)	128K
Multimodaalne	Tekst, pilt, video, audio	Tekst, pilt	Tekst, pilt
Thinking Mode	Jah (konfigureeritav)	Ei	Jah (hübriidne)

Allikas: Vastavad mudelite teadaanded ettevõtetelt Google, Meta ja Alibaba

Mudelite suurused ja arhitektuur

Gemma 4: neli suurust, kaks arhitektuuri

Gemma 4 pakub kõige diferentseeritumat valikut:

Mudel	Parameetreid kokku	Aktiivsed parameetrid	Arhitektuur
E2B	2.3B	2.3B	Dense
E4B	4.5B	4.5B	Dense
26B MoE	26B	3.8B	Mixture of Experts
31B Dense	31B	31B	Dense

26B MoE on silmapaistev — see pakub peaaegu lipulaeva tasemel kvaliteeti, aktiveerides samal ajal vaid 3.8B parameetrit ühe tokeni kohta. See tähendab, et see töötab ligikaudu sama kiiruse ja mälukuluga kui E4B mudel, pääsedes samal ajal ligi 26B parameetri suurusele teadmiste pagasile. Arena AI edetabelis on selle skoor 1441 ja see on avatud mudelite seas 6. kohal, vaatamata minimaalsele arvutuslikule jalajäljele.

Llama 4: kaks massiivset mudelit

Meta Llama 4 kasutab vastupidist lähenemisviisi — vähem mudeleid, kuid palju suuremad:

Mudel	Parameetreid kokku	Aktiivsed parameetrid	Arhitektuur
Scout	109B	~17B	Mixture of Experts (16 experts)
Maverick	400B	~17B	Mixture of Experts (128 experts)

Allikas: Meta AI Blog

Mõlemad Llama 4 mudelid kasutavad MoE arhitektuuri. Scout aktiveerib ligikaudu 17B parameetrit tokeni kohta 109B suurusest kogumist. Maverick aktiveerib sarnase koguse 400B koguparameetrist, kasutades 128 experts suurema teadmiste mahu saavutamiseks. Peamine kompromiss: isegi MoE efektiivsuse juures vajavad need mudelid täieliku parameetrite komplekti hoidmiseks oluliselt rohkem mälu.

Llama 4 Scouti määrav omadus on selle 10 miljoni tokeni pikkune kontekstiaken — pikim kõigist suurematest avatud mudelitest. See võimaldab töödelda terveid koodibaase, pikki video transkriptsioone või massiivseid dokumendikogusid ühe prompti abil.

Qwen 3.5: kõige laiem valik

Alibaba Qwen 3.5 pere pakub kõige rohkem mudelisuurusi:

Mudel	Parameetrid	Arhitektuur
Qwen 3.5 0.6B	0.6B	Dense
Qwen 3.5 1.7B	1.7B	Dense
Qwen 3.5 4B	4B	Dense
Qwen 3.5 8B	8B	Dense
Qwen 3.5 14B	14B	Dense
Qwen 3.5 32B	32B	Dense
Qwen 3.5 72B	72B	Dense
Qwen 3.5 MoE (A22B)	397B	Mixture of Experts

Allikas: Qwen GitHub

Qwen 3.5 täidab iga parameetrite niši. 0.6B mudel töötab praktiliselt igas seadmes. 397B MoE ühtib parameetrite koguarvult Llama 4 Maverickiga. See laius tähendab, et alati on olemas Qwen mudel, mis sobib teie täpsete riistvarapiirangutega.

Qwen 3.5 pakub ka hübriidset thinking mode režiimi, võimaldades kasutajatel lülituda kiirete vastuste ja sügavama mõtlemise vahel samas mudelis — sarnaselt Gemma 4 konfigureeritavale thinking mode režiimile.

Võrdlusmõõdikud

Järeldusvõime ja teadmised

Mõõdik	Gemma 4 31B	Llama 4 Maverick	Qwen 3.5 72B	Qwen 3.5 MoE
MMLU Pro	85.2%	79.6%	81.4%	83.1%
AIME 2026	89.2%	—	79.8%	85.6%
BigBench Extra Hard	74%	—	62%	68%
Arena AI Score	1452 (3.)	1417	1438	1449

Allikad: Arena AI, vastavad tehnilised aruanded

Gemma 4 31B juhib järeldusvõime testides, mis on märkimisväärne, arvestades, et see on selle võrdluse väikseim lipulaev-mudel (31B vs 400B vs 72B/397B). Thinking mode mängib siin suurt rolli — sisselülitatud mõtlemisega Gemma 4 on suurepärane ülesannetes, mis saavad kasu samm-sammulisest arutluskäigust.

Efektiivsusega kohandatud jõudlus

Toored testitulemused ei räägi kogu lugu. Kui võtta arvesse aktiivsed parameetrid — arvutuskulu ühe tokeni kohta — pilt muutub:

Mudel	Arena AI Score	Aktiivsed parameetrid	Skoor 1B aktiivse kohta
Gemma 4 26B MoE	1441	3.8B	379
Gemma 4 31B	1452	31B	47
Llama 4 Maverick	1417	~17B	83
Llama 4 Scout	~1400	~17B	82
Qwen 3.5 72B	1438	72B	20
Qwen 3.5 MoE	1449	~22B	66

Gemma 4 26B MoE domineerib efektiivsuse osas. See saavutab Arena AI skoori 1441, aktiveerides vaid 3.8B parameetrit — skoori ja aktiivsete parameetrite suhe on 4-5 korda parem kui konkurentidel. Juurutamise stsenaariumides, kus inferentsi maksumus on oluline (mis kehtib enamiku tootmiskeskkondade puhul), tähendab see efektiivsuse eelis otsest kulude kokkuhoidu.

Kodeerimise jõudlus

Mõõdik	Gemma 4 31B	Llama 4 Maverick	Qwen 3.5 72B
HumanEval+	82.3%	85.1%	83.7%
LiveCodeBench	46.8%	51.2%	49.5%
MultiPL-E (Python)	79.4%	83.6%	81.2%

Llama 4 Maverick on kodeerimise testides absoluutarvudes eespool, mis on ootuspärane arvestades selle 400B parameetri eelist. Kuid Gemma 4 struktureeritud tool use võimekus ja thinking mode muudavad selle praktilisemaks agendipõhiste kodeerimise töövoogude jaoks, kus mudel peab planeerima, täitma ja itereerima, mitte lihtsalt koodi ühe korraga genereerima.

Litsentsimine: varjatud otsustav tegur

Kommertskasutuse puhul võib litsentsimine olla olulisem kui testitulemused:

Gemma 4: Apache 2.0

Kasutuspiirangud puuduvad — kasuta mis tahes eesmärgil
Kasutajate künnised puuduvad — ettevõtte suurusest tulenevad piirangud puuduvad
Täielikud muutmise õigused — muuda ja levita vabalt
Standardne juriidiline ülevaade — Apache 2.0 on juriidilistele meeskondadele üle maailma hästi mõistetav

Llama 4: Meta Custom License

Enamiku kommertskasutuse jaoks tasuta — kuid teatud tingimustel
700M MAU piirang — ettevõtted, millel on üle 700 miljoni igakuise aktiivse kasutaja, peavad taotlema Metalt eraldi litsentsi
Lubatud kasutamise poliitika — teatud kasutusjuhud on keelatud
Kohandatud litsents — nõuab juriidilist ülevaadet, et hinnata vastavust konkreetsetele nõuetele

Allikas: Meta Llama License

Qwen 3.5: Apache 2.0 (enamik mudeleid)

Apache 2.0 enamiku mudelisuuruste jaoks — sama vabadus kui Gemma 4 puhul
Mõnel suuremal mudelil võivad olla teistsugused tingimused — kontrollige iga mudeli puhul eraldi
Standardne juriidiline ülevaade — Apache 2.0 on hästi mõistetav

Idufirmade ja suurettevõtete jaoks on litsentsimise erinevus reaalne. Apache 2.0 (Gemma 4 ja enamik Qwen 3.5 mudeleid) ei nõua peale standardse avatud lähtekoodi vastavuse kontrolli erilist juriidilist ülevaadet. Meta kohandatud litsents nõuab spetsiifilist ülevaadet 700M MAU künnise ja lubatud kasutamise poliitika osas. Praktikas mõjutab 700M MAU künnis vaid käputäit ettevõtteid maailmas, kuid kohandatud litsents lisab bürokraatiat sõltumata ettevõtte suurusest.

Multimodaalsed võimekused

Võimekus	Gemma 4	Llama 4	Qwen 3.5
Tekst	Kõik mudelid	Kõik mudelid	Kõik mudelid
Pildid	Kõik mudelid	Kõik mudelid	Enamik mudeleid
Video	Ainult E2B, E4B	Ei	Ei
Audio	Ainult E2B, E4B	Ei	Ei
Thinking Mode	Jah (konfigureeritav)	Ei	Jah (hübriidne)

Gemma 4-l on kõige laiem multimodaalne tugi. Fakt, et video- ja audiovõimekused on saadaval väikseimates mudelites (E2B ja E4B), mitte suurimates, on märkimisväärne disainivalik, mis võimaldab seadmesisest multimodaalset AI-d.

Llama 4 toetab teksti ja piltide töötlemist mõlemas mudelis, kuid sellel puudub natiivne video- ja audiotugi. Qwen 3.5 pakub sarnaseid teksti- ja pildivõimekusi ilma natiivse video- või audiotöötluseta.

Kontekstiaknad

Mudel	Kontekstiaken
Llama 4 Scout	10,000,000 tokenit
Gemma 4 31B/26B MoE	256,000 tokenit
Gemma 4 E2B/E4B	128,000 tokenit
Qwen 3.5 (enamik mudeleid)	128,000 tokenit
Llama 4 Maverick	1,000,000 tokenit

Llama 4 Scouti 10M tokeni pikkune kontekstiaken on omaette klassis. See on umbes 40 korda suurem kui Gemma 4 maksimum ja võimaldab kasutusjuhte, millega ükski teine avatud mudel ei saa võistelda:

Tervete suurte koodibaaside töötlemine (miljonid read) ühe promptiga
Aastatepikkuse vestlusajaloo analüüsimine klienditeeninduse rakendustes
Tervete raamatute või teadusartiklite kogumike sisestamine

Kuid 10M kontekstiakna kasutamine nõuab vastavat riistvara. Mälu, mis on vajalik KV cache hoidmiseks 10M tokeni jaoks, on märkimisväärne, muutes selle võimekuse praktiliseks vaid serveritaseme riistvaral.

Enamiku rakenduste jaoks on Gemma 4 256K ja Qwen 3.5 128K kontekstiaknad enam kui piisavad. 256K kontekstiaken mahutab umbes 750-1000 lehekülge teksti või üle 50 000 rea koodi.

Riistvaranõuded

Kohalik käitamine

Mudel	RAM (4-bit)	RAM (FP16)	Sobib tavakasutajale?
Gemma 4 E2B	~5 GB	~5 GB	Jah (sülearvuti/telefon)
Gemma 4 E4B	~5 GB	~9 GB	Jah (sülearvuti)
Gemma 4 26B MoE	~18 GB	~52 GB	Jah (RTX 4090)
Gemma 4 31B	~20 GB	~62 GB	Jah (RTX 4090)
Qwen 3.5 8B	~6 GB	~16 GB	Jah (sülearvuti)
Qwen 3.5 32B	~20 GB	~64 GB	Jah (RTX 4090)
Qwen 3.5 72B	~42 GB	~144 GB	Ei (serveri GPU)
Llama 4 Scout	~70 GB	~218 GB	Ei (mitme GPU-ga server)
Llama 4 Maverick	~250 GB	~800 GB	Ei (GPU klaster)

Arendajatele, kes soovivad mudeleid kohalikult käitada — sülearvutis privaatsuse tagamiseks või ühes GPU-s kulude kokkuhoiuks — on Gemma 4 ja väikesed Qwen 3.5 mudelid ainsad praktilised valikud. Gemma 4 E2B ja E4B töötavad peaaegu igas kaasaegses arvutis. 26B MoE ja 31B Dense mahuvad ühele RTX 4090 või RTX 5090 kaardile.

Llama 4 mudelid on põhimõtteliselt serveritaseme mudelid. Isegi agressiivse kvantimise korral vajab Scout mitme GPU-ga seadistusi ja Maverick vajab GPU klastrit. See piirab Llama 4 kasutamist organisatsioonidele, kellel on pilvearvutuse eelarve või pühendatud GPU infrastruktuur.

Mitmekeelne tugi

	Gemma 4	Llama 4	Qwen 3.5
Toetatud keeled	35+	12	29+
Eel-treenitud keeled	140+	—	100+
CJK kvaliteet	Hea	Piisav	Suurepärane
Araabia/Heebrea	Hea	Piisav	Hea
Väheste ressurssidega keeled	Mõõdukas	Piiratud	Mõõdukas

Qwen 3.5 on tugevaim valik Aasia turgudele suunatud rakenduste jaoks, eriti hiina, jaapani ja korea keele puhul. Alibaba treeningandmed sisaldavad laialdaselt kvaliteetset CJK teksti, andes Qwen mudelitele neis keeltes mõõdetava eelise.

Gemma 4 pakub laiaimat ametlikku keeletuge 35+ keelega, olles eel-treenitud 140+ keelel. See tagab mõistliku kvaliteedi paljudes keeltes, muutes selle kõige mitmekülgsemaks valikuks globaalsete rakenduste jaoks.

Llama 4 toetus 12 keelele on kõige piiratum. Kuigi see katab maailma suurima liiklusega keeled, jätab see märkimisväärsed lüngad rakendustele, mis on suunatud väiksematele keeleturgudele.

Kasutusjuhtude soovitused

Vali Gemma 4, kui:

Vajad maksimaalset efektiivsust — 26B MoE pakub lipulaeva kvaliteeti 3.8B aktiivse parameetriga
Litsentsimine on oluline — Apache 2.0 ilma piiranguteta on lihtsaim tee kommertskasutuse juurutamiseks
Vajad multimodaalset seadmesisest AI-d — video ja audioga E2B/E4B töötavad tavaseadmetes
Soovid konfigureeritavat mõtlemist — lülitu kiire ja sügava arutluskäigu vahel vastavalt päringule
Ehitatad agendipõhiseid töövoogusid — struktureeritud tool use on sisse ehitatud

Vali Llama 4, kui:

Vajad maksimaalset konteksti — Scouti 10M tokenit on konkurentsitu
Toored testitulemused on kõige olulisemad — Mavericki 400B parameetrit annavad sellele eelise teatud testides
Sul on serveritaseme riistvara — pilvepõhised juurutused, kus GPU kulu on hallatav
Oled Meta ökosüsteemis — integratsioon Meta AI infrastruktuuriga
Sa ei ületa 700M MAU künnist — mis kehtib 99,99% ettevõtete kohta

Vali Qwen 3.5, kui:

Sihid Aasia turge — parim CJK keelte kvaliteet avatud mudelite seas
Vajad konkreetset mudelisuurust — 8 suurust vahemikus 0.6B kuni 397B täidavad iga niši
Soovid hübriidset mõtlemist — sarnane Gemma 4 konfigureeritavale thinking mode režiimile
Vajad koodispetsiifilisi mudeleid — Qwen Code variandid on optimeeritud programmeerimiseks
Vajad Apache 2.0 litsentsi koos rohkemate suurusevalikutega — enamik mudeleid kasutab Apache 2.0

Rakenduste loomine avatud mudelitega

Sõltumata valitud mudelist nõuab avatud mudeli tootmisse viimine rakenduskihi ehitamist selle ümber — API otspunktid, kasutajaliidesed, autentimine, vestluste andmebaas ja juurutustaristu.

AI-põhiseid tooteid arendavate meeskondade jaoks on mudel vaid üks osa. Platvormid nagu ZBuild tegelevad rakenduse struktuuriga — frontend, backend, andmebaas ja juurutamine —, et saaksite keskenduda mudeli integreerimisele, prompt engineering'ule ja kasutajakogemusele, mis teie toodet eristab.

Mudelite võrdlus on kõige olulisem integratsioonikihis. Hästi ehitatud rakendus saab vahetada Gemma 4, Llama 4 või Qwen 3.5 vahel sõltuvalt konkreetsest ülesandest — kasutades Gemma 4 MoE-d efektiivsust nõudvate päringute jaoks, Llama 4 Scouti pika kontekstiga ülesannete jaoks ja Qwen 3.5-t CJK-mahuka sisu jaoks.

Peenhäälestus ja kohandamine

Kõik kolm mudelipere toetavad peenhäälestust, kuid praktiline kogemus on erinev:

Gemma 4

LoRA ja QLoRA toetatud kõigis suurustes
Apache 2.0 tähendab, et peenhäälestatud kaalude levitamisel puuduvad piirangud
Google Colab märkmikud on saadaval peenhäälestuse alustamiseks tasuta GPU-del
Keras integratsioon KerasNLP kaudu kõrgetasemeliste peenhäälestuse töövoogude jaoks
E2B ja E4B peenhäälestus tavakasutaja GPU-l võtab vaid tunde

Llama 4

LoRA ja QLoRA toetatud Hugging Face transformers kaudu
Meta kohandatud litsents kehtib ka peenhäälestatud tuletistele — 700M MAU piirang kandub edasi
Suured mudelisuurused tähendavad, et Scouti (109B) või Mavericki (400B) peenhäälestus nõuab mitme GPU-ga seadistusi
Torchtune Metalt pakub ametlikke peenhäälestuse retsepte

Qwen 3.5

LoRA, QLoRA ja täielik peenhäälestus toetatud põhjaliku dokumentatsiooniga
Apache 2.0 enamiku mudelite puhul tähendab piiranguteta peenhäälestatud kaalude levitamist
Lai suuruste valik tähendab, et saate peenhäälestada 4B mudelit sülearvutis või 72B mudelit serveris
Tugevad hiina/CJK peenhäälestuse andmed saadaval Alibaba ökosüsteemi kaudu

Enamiku peenhäälestuse stsenaariumide puhul pakub parimat lähtepunkti Gemma 4 E4B või 26B MoE. Mudelid on piisavalt väikesed, et neid tavariistvaral peenhäälestada, piisavalt võimekad kvaliteetsete tulemuste saavutamiseks ja piisavalt liberaalse litsentsiga, et peenhäälestatud mudelit kõikjal juurutada.

Koondumistrend

Vaadates andmeid tervikuna, on kõige silmatorkavam tähelepanek see, kui kiiresti avatud lähtekoodiga mudelite võimekus läheneb suletud mudelitele. Gemma 4 31B MMLU Pro tulemus 85.2% on väga lähedal Claude Sonnet 4.6 ja GPT-5.4 suletud mudelite tulemustele — kusjuures inferentsi kulu peale riistvara on null.

Eristumine avatud mudeliperede vahel nihkub küsimuselt "milline neist on targem" küsimusele "milline neist sobib teie juurutamise piirangutega". Riistvaranõuded, litsentsitingimused, multimodaalsed võimekused ja keeletugi on nüüd sama olulised kui toored testitulemused.

Enamiku arendajate ja ettevõtete jaoks 2026. aastal ei ole küsimus enam selles, "kas ma peaksin kasutama avatud mudelit?", vaid "milline avatud mudel sobib minu konkreetsetele vajadustele?" — ja see on märk sellest, kui küpseks on see ökosüsteem muutunud.

Hinnang

aastal ei ole ühte "parimat" avatud lähtekoodiga mudelit. Õige valik sõltub teie konkreetsetest nõudmistest:

Parim üldine efektiivsus: Gemma 4 26B MoE — 3.8B aktiivset parameetrit, Arena AI 6. koht, Apache 2.0
Parim toores kvaliteet (avatud mudel): Gemma 4 31B Dense — 85.2% MMLU Pro, Arena AI 3. koht
Parim pikkade dokumentide jaoks: Llama 4 Scout — 10M tokeni kontekstiaken
Parim Aasia keelte jaoks: Qwen 3.5 — ülim CJK jõudlus
Parim tavakasutaja riistvarale: Gemma 4 E2B — 5GB RAM, töötab telefonides
Kõige liberaalsem litsents: Gemma 4 ja Qwen 3.5 (Apache 2.0)
Kõige rohkem mudelisuuruse valikuid: Qwen 3.5 — 8 suurust vahemikus 0.6B kuni 397B

Kui peaksite valima vaid ühe pere ning prioritiseerite efektiivsust, litsentsimist ja multimodaalseid võimekusi, on Gemma 4 April 2026 seisuga tugevaim universaalne valik.

Gemma 4 vs Llama 4 vs Qwen 3.5: Milline Open-Source mudel võidab aastal 2026?