Melyik nyílt forráskódú modell a legjobb összességében 2026-ban?

Ez a korlátoktól függ. A Gemma 4 31B nyújtja a legjobb minőség-méret arányt 85.2% MMLU Pro eredménnyel mindössze 31B paraméter mellett, Apache 2.0 licenc alatt. A Llama 4 Maverick (400B) rendelkezik a legmagasabb nyers benchmark pontszámokkal, de masszív hardvert igényel. A Qwen 3.5 a többnyelvű feladatokban jeleskedik, és a legszélesebb méretválasztékot kínálja. A legtöbb fejlesztő számára a Gemma 4 26B MoE nyújtja a minőség, a hatékonyság és a licencelési szabadság legjobb egyensúlyát.

Használhatom ezeket a nyílt forráskódú modelleket kereskedelmi célra?

A Gemma 4 Apache 2.0 licencet használ, ami a legmegengedőbb opció korlátozások nélkül. A Llama 4 a Meta egyedi licencét használja, amely a legtöbb kereskedelmi felhasználáshoz ingyenes, de korlátozásokat tartalmaz a több mint 700M havi aktív felhasználóval rendelkező vállalatok számára. A Qwen 3.5 a legtöbb mérethez Apache 2.0 licencet használ. Mindhárom család kereskedelmileg életképes startupok és középvállalkozások számára.

Melyik modell fut a legjobban fogyasztói hardveren?

A Gemma 4 E2B akár 5GB RAM-mal is beéri (4-bit quantization), így ez a leginkább hozzáférhető. A Qwen 3.5 legkisebb modelljei szintén futnak fogyasztói hardveren. A Llama 4 Scout (109B) legalább 70GB RAM-ot igényel még kvantált formában is, ami praktikátlanná teszi a fogyasztói GPU-k számára. Laptopon vagy asztali gépen történő helyi fejlesztéshez a Gemma 4 E2B/E4B és a kisebb Qwen 3.5 modellek az egyértelmű győztesek.

Melyik nyílt forráskódú modell a legjobb kódoláshoz?

A Gemma 4 31B bekapcsolt thinking mode-dal erős kódolási teljesítményt nyújt strukturált eszközhasználattal az agentic workflows számára. A Qwen 3.5 Code variánsok kifejezetten a kódgenerálásra és -megértésre lettek optimalizálva. Abszolút értékben a Llama 4 Maverick éri el a legmagasabb pontszámot a kódolási benchmarkokon, de ehhez 400B paraméterre van szüksége. Fogyasztói hardveren történő kódoláshoz a Gemma 4 26B MoE kínálja a legjobb képesség-számítási kapacitás arányt.

Hogyan viszonyulnak egymáshoz a context window-k?

A Llama 4 Scout drasztikusan vezet a 10M token context window-val. A Gemma 4 128K (kis modellek) és 256K (nagy modellek) közötti értéket kínál. A Qwen 3.5 a legtöbb modellnél maximum 128K tokent támogat. Ha rendkívül hosszú dokumentumokat vagy teljes repository-kat kell feldolgoznia, a Llama 4 Scout 10M-es kontextusa verhetetlen — de ehhez megfelelő hardverre is szükség van.

Melyik modell rendelkezik a legjobb többnyelvű támogatással?

A Qwen 3.5 vezet a legszélesebb körű hatékony többnyelvű teljesítménnyel, különösen a kínai, japán, koreai és délkelet-ázsiai nyelvek esetében. A Gemma 4 több mint 35 nyelvet támogat, és több mint 140 nyelven lett előtanítva. A Llama 4 12 fő nyelvet támogat. Globális alkalmazásokhoz a Qwen 3.5 és a Gemma 4 jelentősen a Llama 4 előtt jár.

Legfontosabb megállapítás

A nyílt forráskódú AI modellvilág 2026-ban egy háromszereplős verseny a Google Gemma 4, a Meta Llama 4 és az Alibaba Qwen 3.5 között. Mindegyik család más dimenziókban dominál: a Gemma 4 a hatékonyság és a licencelés terén győz, a Llama 4 a nyers méret és a kontextushossz tekintetében nyer, a Qwen 3.5 pedig a többnyelvűség szélességében és a modellválasztékban bizonyul a legjobbnak. A „legjobb” modell kiválasztása teljesen a telepítési korlátoktól, a célpiacoktól és a hardverkerettől függ.

Gemma 4 vs Llama 4 vs Qwen 3.5: A teljes összehasonlítás

A versenytársak áttekintése

Mielőtt elmerülnénk a részletekben, íme a jelenlegi helyzet:

	Gemma 4	Llama 4	Qwen 3.5
Fejlesztő	Google DeepMind	Meta	Alibaba Cloud
Megjelenés	April 2, 2026	April 2025 (Scout/Maverick)	Q1 2026
Licenc	Apache 2.0	Meta Custom License	Apache 2.0 (legtöbb modell)
Modellméretek	E2B, E4B, 26B MoE, 31B Dense	Scout 109B, Maverick 400B	Többféle (0.6B-től 397B-ig)
Max kontextus	256K	10M (Scout)	128K
Multimodális	Szöveg, Kép, Videó, Audió	Szöveg, Kép	Szöveg, Kép
Gondolkodási mód	Igen (konfigurálható)	Nem	Igen (hibrid)

Forrás: Hivatalos modellbejelentések a Google, Meta és Alibaba oldaláról

Modellméretek és architektúra

Gemma 4: Négy méret, két architektúra

A Gemma 4 kínálja a leginkább differenciált választékot:

Modell	Összes paraméter	Aktív paraméter	Architektúra
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

A 26B MoE kiemelkedő — csúcskategóriát megközelítő minőséget nyújt, miközben tokenenként csak 3.8B paramétert aktivál. Ez azt jelenti, hogy nagyjából azonos sebességgel és memóriaigénnyel fut, mint az E4B modell, miközben 26B paraméternyi tudáshoz fér hozzá. Az Arena AI rangsorában 1441 pontot ért el, amivel a 6. helyen áll a nyílt modellek között, annak ellenére, hogy minimális számítási kapacitást igényel.

Llama 4: Két hatalmas modell

A Meta Llama 4 az ellenkező megközelítést alkalmazza — kevesebb, de sokkal nagyobb modell:

Modell	Összes paraméter	Aktív paraméter	Architektúra
Scout	109B	~17B	Mixture of Experts (16 experts)
Maverick	400B	~17B	Mixture of Experts (128 experts)

Forrás: Meta AI Blog

Mindkét Llama 4 modell MoE architektúrát használ. A Scout tokenenként körülbelül 17B paramétert aktivál a 109B-os keretből. A Maverick hasonló mennyiséget aktivál a 400B összes paraméterből, 128 experts használatával a nagyobb tudáskapacitás érdekében. A kulcsfontosságú kompromisszum: még az MoE hatékonysága mellett is ezek a modellek jelentősen több memóriát igényelnek a teljes paraméterkészlet tárolásához.

A Llama 4 Scout meghatározó jellemzője a 10 millió tokenes kontextusablak — ami a leghosszabb a jelentősebb nyílt modellek között. Ez lehetővé teszi teljes kódbázisok, hosszú videó-leiratok vagy hatalmas dokumentumgyűjtemények feldolgozását egyetlen prompt segítségével.

Qwen 3.5: A legszélesebb skála

Az Alibaba Qwen 3.5 családja kínálja a legtöbb modellméretet:

Modell	Paraméterek	Architektúra
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

Forrás: Qwen GitHub

A Qwen 3.5 minden paraméterniust lefed. A 0.6B-os modell gyakorlatilag bármilyen eszközön fut. A 397B MoE összemérhető a Llama 4 Maverick modellel az összesített paraméterszám tekintetében. Ez a szélesség azt jelenti, hogy mindig van olyan Qwen modell, amely pontosan illeszkedik a hardveres korlátokhoz.

A Qwen 3.5 hibrid gondolkodási módot is kínál, lehetővé téve a felhasználók számára a gyors válaszok és a mélyebb érvelés közötti váltást ugyanazon a modellen belül — hasonlóan a Gemma 4 konfigurálható gondolkodási módjához.

Benchmark összehasonlítás

Érvelés és tudás

Benchmark	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 (3rd)	1417	1438	1449

Források: Arena AI, vonatkozó technikai jelentések

A Gemma 4 31B vezet az érvelési benchmarkokban, ami figyelemre méltó, tekintve, hogy ez a legkisebb csúcsmodell ebben az összehasonlításban (31B vs 400B vs 72B/397B). A gondolkodási mód itt jelentős szerepet játszik — a Gemma 4 bekapcsolt gondolkodással kiválóan teljesít az olyan feladatokban, amelyek a lépésről lépésre történő érvelést igénylik.

Hatékonysággal korrigált teljesítmény

A nyers benchmarkok nem mondják el a teljes történetet. Ha figyelembe vesszük az aktív paramétereket — a tokenenkénti számítási költséget —, a kép megváltozik:

Modell	Arena AI Score	Aktív paraméter	Pontszám aktív milliárdonként
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

A Gemma 4 26B MoE dominál a hatékonyság terén. Úgy ér el 1441-es Arena AI pontszámot, hogy mindössze 3.8B paramétert aktivál — ez az aktív paraméterenkénti pontszám arány 4-5-ször jobb, mint a versenytársaké. Azokban a telepítési forgatókönyvekben, ahol az inferencia költsége számít (ami a legtöbb produkciós környezetre igaz), ez a hatékonysági előny közvetlenül költségmegtakarítást jelent.

Programozási teljesítmény

Benchmark	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%

A Llama 4 Maverick abszolút értékben vezet a kódolási benchmarkokban, ami elvárható a 400B paraméteres előnye miatt. Azonban a Gemma 4 strukturált eszközhasználati képessége és gondolkodási módja praktikusabbá teszi az ágens-alapú kódolási munkafolyamatokhoz, ahol a modellnek terveznie, végrehajtania és iterálnia kell, nem csak egyszerre kódot generálnia.

Licencelés: A rejtett döntő tényező

Kereskedelmi célú felhasználás esetén a licencelés fontosabb lehet, mint a benchmarkok:

Gemma 4: Apache 2.0

Nincsenek felhasználási korlátozások — bármilyen célra felhasználható
Nincsenek felhasználói küszöbértékek — nincs a cég méretétől függő korlát
Teljes módosítási jog — szabadon módosítható és továbbterjeszthető
Standard jogi felülvizsgálat — az Apache 2.0 a jogi csapatok számára világszerte jól ismert

Llama 4: Meta Custom License

A legtöbb kereskedelmi felhasználás ingyenes — de feltételekkel
700M MAU korlátozás — a havi 700 milliónál több aktív felhasználóval rendelkező cégeknek külön licencet kell kérniük a Meta-tól
Elfogadható használati szabályzat — bizonyos felhasználási módok tiltottak
Egyedi licenc — jogi felülvizsgálatot igényel a megfelelőségi követelmények értékeléséhez

Forrás: Meta Llama License

Qwen 3.5: Apache 2.0 (Legtöbb modell)

Apache 2.0 a legtöbb modellmérethez — ugyanaz a szabadság, mint a Gemma 4 esetében
Néhány nagyobb modellnél eltérő feltételek lehetnek — modellenként ellenőrizendő
Standard jogi felülvizsgálat — az Apache 2.0 jól értelmezhető

Startupok és nagyvállalatok számára a licencelésbeli különbség valós tényező. Az Apache 2.0 (Gemma 4 és a legtöbb Qwen 3.5 modell) nem igényel különleges jogi felülvizsgálatot a szabványos nyílt forráskódú megfelelőségen túl. A Meta egyedi licence a 700M MAU küszöb és az elfogadható használati szabályzat miatt specifikus vizsgálatot igényel. A gyakorlatban a 700M MAU küszöb csak néhány globális céget érint, de az egyedi licenc a cég méretétől függetlenül plusz adminisztrációt jelent.

Multimodális képességek

Képesség	Gemma 4	Llama 4	Qwen 3.5
Szöveg	Minden modell	Minden modell	Minden modell
Képek	Minden modell	Minden modell	Legtöbb modell
Videó	Csak E2B, E4B	Nem	Nem
Audió	Csak E2B, E4B	Nem	Nem
Gondolkodási mód	Igen (konfigurálható)	Nem	Igen (hibrid)

A Gemma 4 rendelkezik a legszélesebb multimodális támogatással. Az a tény, hogy a videó- és audió képességek a legkisebb modellekben (E2B és E4B) érhetők el a nagyobbak helyett, figyelemre méltó tervezési döntés, amely lehetővé teszi az eszközön futó multimodális AI-t.

A Llama 4 mindkét modellnél támogatja a szöveg- és képfeldolgozást, de hiányzik belőle a natív videó- és audió támogatás. A Qwen 3.5 hasonló szöveges és képi képességeket kínál, natív videó- vagy audiófeldolgozás nélkül.

Kontextusablakok

Modell	Kontextusablak
Llama 4 Scout	10,000,000 token
Gemma 4 31B/26B MoE	256,000 token
Gemma 4 E2B/E4B	128,000 token
Qwen 3.5 (legtöbb modell)	128,000 token
Llama 4 Maverick	1,000,000 token

A Llama 4 Scout 10M tokenes kontextusablaka külön kategóriát képvisel. Ez nagyjából 40-szer nagyobb, mint a Gemma 4 maximuma, és olyan felhasználási eseteket tesz lehetővé, amelyeket más nyílt modell nem tud:

Teljes, nagy kódbázisok feldolgozása (több millió sor) egyetlen promptban
Éveknyi beszélgetési előzmény elemzése ügyfélszolgálati alkalmazásokhoz
Teljes könyvek vagy kutatási dokumentációk feldolgozása

Azonban a 10M-os kontextusablak kihasználása arányos hardvert igényel. A 10M token KV cache tárolásához szükséges memória jelentős, így ez a képesség gyakorlatilag csak szerver-szintű hardveren használható.

A legtöbb alkalmazáshoz a Gemma 4 256K és a Qwen 3.5 128K kontextusablaka bőven elegendő. Egy 256K-s kontextusablak nagyjából 750-1000 oldalnyi szöveget vagy több mint 50 000 sornyi kódot képes befogadni.

Hardverkövetelmények

Helyi futtatás

Modell	RAM (4-bit)	RAM (FP16)	Fogyasztói szinten elérhető?
Gemma 4 E2B	~5 GB	~5 GB	Igen (laptop/telefon)
Gemma 4 E4B	~5 GB	~9 GB	Igen (laptop)
Gemma 4 26B MoE	~18 GB	~52 GB	Igen (RTX 4090)
Gemma 4 31B	~20 GB	~62 GB	Igen (RTX 4090)
Qwen 3.5 8B	~6 GB	~16 GB	Igen (laptop)
Qwen 3.5 32B	~20 GB	~64 GB	Igen (RTX 4090)
Qwen 3.5 72B	~42 GB	~144 GB	Nem (szerver GPU)
Llama 4 Scout	~70 GB	~218 GB	Nem (több-GPU-s szerver)
Llama 4 Maverick	~250 GB	~800 GB	Nem (GPU klaszter)

Azoknak a fejlesztőknek, akik helyben szeretnének modelleket futtatni — laptopon az adatvédelem miatt, vagy egyetlen GPU-n a költséghatékonyság érdekében —, a Gemma 4 és a kisebb Qwen 3.5 modellek az egyetlen reális opciók. A Gemma 4 E2B és E4B gyakorlatilag bármilyen modern számítógépen fut. A 26B MoE és a 31B Dense elfér egyetlen RTX 4090-en vagy RTX 5090-en.

A Llama 4 modellek alapvetően szerver-szintűek. Még agresszív kvantálás mellett is, a Scout több-GPU-s konfigurációt igényel, a Maverick pedig egy egész GPU klasztert. Ez korlátozza a Llama 4-et a felhőalapú számítási kerettel vagy dedikált GPU infrastruktúrával rendelkező szervezetekre.

Többnyelvű támogatás

	Gemma 4	Llama 4	Qwen 3.5
Támogatott nyelvek	35+	12	29+
Előtanítási nyelvek	140+	—	100+
CJK minőség	Jó	Megfelelő	Kiváló
Arab/Héber	Jó	Megfelelő	Jó
Alacsony erőforrású nyelvek	Közepes	Korlátozott	Közepes

A Qwen 3.5 a legerősebb választás az ázsiai piacokat célzó alkalmazásokhoz, különösen kínai, japán és koreai nyelveken. Az Alibaba tréning adatai kiterjedt, kiváló minőségű CJK szövegeket tartalmaznak, ami mérhető előnyt ad a Qwen modelleknek ezeken a nyelveken.

A Gemma 4 kínálja a legszélesebb hivatalos támogatást 35+ nyelvvel, míg az előtanítás 140+ nyelven történt. Ez elfogadható minőséget biztosít a nyelvek széles skáláján, így ez a legsokoldalúbb választás globális alkalmazásokhoz.

A Llama 4 12 nyelvből álló támogatása a legkorlátozottabb. Bár a legnagyobb forgalmú világnyelveket lefedi, jelentős hiányosságokat hagy a kisebb nyelvpiacokat célzó alkalmazások számára.

Felhasználási javaslatok

Válassza a Gemma 4-et, ha:

Maximális hatékonyságra van szüksége — A 26B MoE csúcskategóriás minőséget nyújt 3.8B aktív paraméter mellett
A licencelés döntő fontosságú — Az Apache 2.0 korlátozások nélkül a legegyszerűbb út a kereskedelmi bevezetéshez
Multimodális edge AI-ra van szüksége — Az E2B/E4B videó és audió támogatással fogyasztói eszközökön is fut
Konfigurálható gondolkodást szeretne — Váltson a gyors és a mély érvelés között kérésenként
Ágens-alapú munkafolyamatokat épít — A strukturált eszközhasználat beépített funkció

Válassza a Llama 4-et, ha:

Maximális kontextusra van szüksége — A Scout 10M tokenje páratlan
A nyers benchmark pontszámok a legfontosabbak — A Maverick 400B paramétere előnyt jelent bizonyos teszteken
Rendelkezik szerver-szintű hardverrel — Felhőalapú telepítés, ahol a GPU költsége kezelhető
A Meta ökoszisztémájában dolgozik — Integráció a Meta AI infrastruktúrájával
Nem lépi át a 700M MAU küszöböt — Ami a cégek 99.99%-ára érvényes

Válassza a Qwen 3.5-öt, ha:

Ázsiai piacokat céloz meg — A legjobb CJK nyelvi minőség a nyílt modellek között
Specifikus modellméretre van szüksége — 8 méret 0.6B-től 397B-ig minden igényt kielégít
Hibrid gondolkodást szeretne — Hasonló a Gemma 4 konfigurálható módjához
Kódspecifikus modellekre van szüksége — A Qwen Code variánsok programozásra optimalizáltak
Apache 2.0-t szeretne több méretválasztékkal — A legtöbb modell Apache 2.0 licencet használ

Alkalmazások építése nyílt modellekkel

Függetlenül attól, hogy melyik modellt választja, egy nyílt modell produkciós környezetbe állításához ki kell építeni köré az alkalmazásréteget — API végpontokat, felhasználói felületeket, hitelesítést, adatbázist a beszélgetések tárolásához és a telepítési infrastruktúrát.

Az AI-alapú termékeket fejlesztő csapatok számára a modell csak egy elem. Az olyan platformok, mint a ZBuild, kezelik az alkalmazás vázát — a frontendet, a backendet, az adatbázist és a telepítést —, így a mérnöki erőfeszítéseket a modellintegrációra, a prompt engineering-re és a terméket megkülönböztető felhasználói élményre összpontosíthatja.

A modell-összehasonlítás az integrációs rétegben számít a leginkább. Egy jól felépített alkalmazás képes váltani a Gemma 4, Llama 4 vagy Qwen 3.5 között az adott feladattól függően — a Gemma 4 MoE-t használva a hatékonyság-érzékeny kérésekhez, a Llama 4 Scout-ot a hosszú kontextusú feladatokhoz, és a Qwen 3.5-öt a CJK-központú tartalmakhoz.

Finomhangolás és testreszabás

Mindhárom modellcsalád támogatja a finomhangolást, de a gyakorlati tapasztalat eltérő:

Gemma 4

LoRA és QLoRA támogatás minden méretnél
Apache 2.0 azt jelenti, hogy nincs korlátozás a finomhangolt súlyok terjesztésére
Google Colab notebookok állnak rendelkezésre a finomhangolás elkezdéséhez ingyenes GPU-kon
Keras integráció a KerasNLP segítségével a magas szintű finomhangolási munkafolyamatokhoz
Az E2B és E4B egyetlen fogyasztói GPU-n órák alatt finomhangolható

Llama 4

LoRA és QLoRA támogatás a Hugging Face transformers segítségével
Meta egyedi licence vonatkozik a finomhangolt származékokra is — a 700M MAU korlátozás továbbvivődik
A nagy modellméretek miatt a Scout (109B) vagy a Maverick (400B) finomhangolása több-GPU-s rendszert igényel
A Meta-tól származó Torchtune hivatalos finomhangolási recepteket biztosít

Qwen 3.5

LoRA, QLoRA és teljes finomhangolás támogatott részletes dokumentációval
Apache 2.0 a legtöbb modellnél korlátozásmentes terjesztést tesz lehetővé
A széles méretválaszték miatt finomhangolhat egy 4B-os modellt laptopon vagy egy 72B-ost szerveren
Erős kínai/CJK finomhangolási adatok érhetők el az Alibaba ökoszisztémáján keresztül

A legtöbb finomhangolási forgatókönyvhöz a Gemma 4 E4B vagy 26B MoE nyújtja a legjobb kiindulópontot. A modellek elég kicsik ahhoz, hogy fogyasztói hardveren finomhangolják őket, elég erősek a kiváló eredményekhez, és a licencelésük elég megengedő ahhoz, hogy a kész modellt bárhol üzembe helyezzék.

A konvergencia-trend

Az adatokat holisztikusan szemlélve a legmeglepőbb észrevétel az, hogy milyen gyorsan zárkóznak fel a nyílt forráskódú modellek képességei a zárt modellekhez. A Gemma 4 31B 85.2%-os MMLU Pro eredménye karnyújtásnyira van a Claude Sonnet 4.6 és a GPT-5.4 zárt forráskódú pontszámaitól — a hardverköltségen túl nulla inferencia költség mellett.

A különbség a nyílt modellcsaládok között eltolódik: már nem az a kérdés, hogy „melyik az okosabb”, hanem az, hogy „melyik illeszkedik a telepítési korlátokhoz”. A hardverkövetelmények, a licencfeltételek, a multimodális képességek és a nyelvi támogatás ma már ugyanannyit nyomnak a latban, mint a nyers benchmark pontszámok.

A legtöbb fejlesztő és cég számára 2026-ban a kérdés már nem az, hogy „használjak-e nyílt modellt?”, hanem az, hogy „melyik nyílt modell felel meg a specifikus igényeimnek?” — és ez az ökoszisztéma érettségének egyértelmű jele.

Verdikt

2026-ban nincs egyetlen „legjobb” nyílt forráskódú modell. A helyes választás a specifikus igényektől függ:

Legjobb általános hatékonyság: Gemma 4 26B MoE — 3.8B aktív paraméter, Arena AI 6. hely, Apache 2.0
Legjobb nyers minőség (nyílt modell): Gemma 4 31B Dense — 85.2% MMLU Pro, Arena AI 3. hely
Legjobb hosszú dokumentumokhoz: Llama 4 Scout — 10M tokenes kontextusablak
Legjobb ázsiai nyelvekhez: Qwen 3.5 — kiemelkedő CJK teljesítmény
Legjobb fogyasztói hardverhez: Gemma 4 E2B — 5GB RAM, telefonokon is fut
Legmegengedőbb licenc: Gemma 4 és Qwen 3.5 (Apache 2.0)
Legtöbb modellméret-opció: Qwen 3.5 — 8 méret 0.6B-től 397B-ig

Ha csak egyetlen családot kellene választania, és prioritás a hatékonyság, a licencelés és a multimodális képességek, akkor 2026 áprilisában a Gemma 4 a legerősebb általános választás.

Gemma 4 vs Llama 4 vs Qwen 3.5: Melyik nyílt forráskódú modell győz 2026-ban?