Który model open-source jest ogólnie najlepszy w 2026 roku?

To zależy od Twoich ograniczeń. Gemma 4 31B oferuje najlepszy stosunek jakości do rozmiaru z wynikiem 85.2% w MMLU Pro przy zaledwie 31B parametrach, na licencji Apache 2.0. Llama 4 Maverick (400B) posiada najwyższe surowe wyniki w benchmarkach, ale wymaga potężnego sprzętu. Qwen 3.5 wyróżnia się w zadaniach wielojęzycznych i oferuje najszerszy zakres rozmiarów. Dla większości programistów Gemma 4 26B MoE oferuje najlepszą równowagę między jakością, wydajnością a swobodą licencyjną.

Czy mogę używać tych modeli open-source komercyjnie?

Gemma 4 korzysta z Apache 2.0, najbardziej liberalnej opcji bez żadnych ograniczeń. Llama 4 używa niestandardowej licencji Meta, która jest bezpłatna dla większości zastosowań komercyjnych, ale zawiera ograniczenia dla firm posiadających ponad 700M miesięcznych aktywnych użytkowników. Qwen 3.5 używa Apache 2.0 dla większości rozmiarów. Wszystkie trzy rodziny są opłacalne komercyjnie dla startupów i średnich firm.

Który model działa najlepiej na sprzęcie konsumenckim?

Gemma 4 E2B działa już przy 5GB RAM (4-bit quantization), co czyni go najbardziej dostępnym. Najmniejsze modele Qwen 3.5 również działają na sprzęcie konsumenckim. Llama 4 Scout (109B) wymaga co najmniej 70GB RAM nawet po quantization, co czyni go niepraktycznym dla konsumenckich GPU. Do lokalnego programowania na laptopie lub komputerze stacjonarnym modele Gemma 4 E2B/E4B i małe modele Qwen 3.5 są wyraźnymi zwycięzcami.

Który model open-source jest najlepszy do kodowania?

Gemma 4 31B z włączonym thinking mode zapewnia wysoką wydajność kodowania ze strukturalnym wykorzystaniem narzędzi dla agentic workflows. Warianty Qwen 3.5 Code są specjalnie zoptymalizowane pod kątem generowania i rozumienia kodu. Llama 4 Maverick uzyskuje najwyższe wyniki w benchmarkach kodowania w kategoriach bezwzględnych, ale wymaga do tego 400B parametrów. Do kodowania na sprzęcie konsumenckim Gemma 4 26B MoE oferuje najlepszy stosunek możliwości do zasobów obliczeniowych.

Jak wypadają porównania context windows?

Llama 4 Scout prowadzi znacząco z context window o rozmiarze 10M tokenów. Gemma 4 oferuje od 128K (małe modele) do 256K (duże modele). Qwen 3.5 obsługuje do 128K tokenów dla większości modeli. Jeśli potrzebujesz przetwarzać niezwykle długie dokumenty lub całe repozytoria, 10M context modelu Llama 4 Scout jest bezkonkurencyjne — ale wymaga odpowiedniego sprzętu.

Który model ma najlepszą obsługę wielojęzyczną?

Qwen 3.5 prowadzi z najszerszą efektywną wydajnością wielojęzyczną, szczególnie w przypadku języków chińskiego, japońskiego, koreańskiego i Azji Południowo-Wschodniej. Gemma 4 obsługuje 35+ języków i została wstępnie przeszkolona na 140+. Llama 4 obsługuje 12 głównych języków. W przypadku aplikacji globalnych Qwen 3.5 i Gemma 4 znacznie wyprzedzają Llama 4.

Kluczowe wnioski

Krajobraz modeli AI open-source w 2026 to wyścig trzech graczy: Gemma 4 od Google, Llama 4 od Meta oraz Qwen 3.5 od Alibaba. Każda rodzina dominuje w innych wymiarach: Gemma 4 wygrywa pod względem wydajności i licencjonowania, Llama 4 zwycięża w surowej skali i długości kontekstu, a Qwen 3.5 triumfuje w zakresie wielojęzyczności i różnorodności modeli. „Najlepszy” model zależy całkowicie od ograniczeń wdrożeniowych, rynków docelowych i budżetu na sprzęt.

Gemma 4 vs Llama 4 vs Qwen 3.5: Pełne porównanie

Przegląd pretendentów

Zanim przejdziemy do szczegółów, oto ogólny zarys:

	Gemma 4	Llama 4	Qwen 3.5
Deweloper	Google DeepMind	Meta	Alibaba Cloud
Data wydania	April 2, 2026	April 2025 (Scout/Maverick)	Q1 2026
Licencja	Apache 2.0	Meta Custom License	Apache 2.0 (większość modeli)
Rozmiary modeli	E2B, E4B, 26B MoE, 31B Dense	Scout 109B, Maverick 400B	Wiele (0.6B do 397B)
Maksymalny kontekst	256K	10M (Scout)	128K
Multimodalność	Tekst, Obraz, Wideo, Audio	Tekst, Obraz	Tekst, Obraz
Tryb myślenia	Tak (konfigurowalny)	Nie	Tak (hybrydowy)

Źródło: Odpowiednie ogłoszenia modeli od Google, Meta i Alibaba

Rozmiary modeli i architektura

Gemma 4: Cztery rozmiary, dwie architektury

Gemma 4 oferuje najbardziej zróżnicowaną linię:

Model	Całkowita liczba parametrów	Aktywne parametry	Architektura
E2B	2.3B	2.3B	Gęsta
E4B	4.5B	4.5B	Gęsta
26B MoE	26B	3.8B	Mieszanka ekspertów
31B Dense	31B	31B	Gęsta

Model 26B MoE wyróżnia się szczególnie — dostarcza jakość zbliżoną do flagowców, aktywując jedynie 3.8B parametrów na każdy token. Oznacza to, że działa z prędkością i kosztem pamięci zbliżonym do modelu E4B, mając jednocześnie dostęp do 26B parametrów wiedzy. W rankingu Arena AI uzyskuje wynik 1441 i zajmuje 6. miejsce wśród modeli otwartych, pomimo tak minimalnego zapotrzebowania na moc obliczeniową.

Llama 4: Dwa potężne modele

Meta w przypadku Llama 4 przyjmuje odwrotne podejście — mniej modeli, ale za to znacznie większych:

Model	Całkowita liczba parametrów	Aktywne parametry	Architektura
Scout	109B	~17B	Mieszanka ekspertów (16 ekspertów)
Maverick	400B	~17B	Mieszanka ekspertów (128 ekspertów)

Źródło: Meta AI Blog

Oba modele Llama 4 wykorzystują architekturę MoE. Scout aktywuje około 17B parametrów na token z puli 109B. Maverick aktywuje podobną ilość z łącznej liczby 400B parametrów, wykorzystując 128 ekspertów dla większej pojemności wiedzy. Kluczowy kompromis: nawet przy wydajności MoE, modele te wymagają znacznie więcej pamięci do przechowywania pełnego zestawu parametrów.

Cechą definiującą Llama 4 Scout jest okno kontekstowe o rozmiarze 10 milionów tokens — najdłuższe spośród wszystkich głównych modeli otwartych. Umożliwia to przetwarzanie całych baz kodu, długich transkrypcji wideo lub masowych kolekcji dokumentów w pojedynczym prompcie.

Qwen 3.5: Najszerszy wybór

Rodzina Qwen 3.5 od Alibaba oferuje najwięcej rozmiarów modeli:

Model	Parametry	Architektura
Qwen 3.5 0.6B	0.6B	Gęsta
Qwen 3.5 1.7B	1.7B	Gęsta
Qwen 3.5 4B	4B	Gęsta
Qwen 3.5 8B	8B	Gęsta
Qwen 3.5 14B	14B	Gęsta
Qwen 3.5 32B	32B	Gęsta
Qwen 3.5 72B	72B	Gęsta
Qwen 3.5 MoE (A22B)	397B	Mieszanka ekspertów

Źródło: Qwen GitHub

Qwen 3.5 wypełnia każdą niszę parametrów. Model 0.6B działa na praktycznie każdym urządzeniu. Model 397B MoE dorównuje Llama 4 Maverick pod względem całkowitej liczby parametrów. Ta szerokość oferty oznacza, że zawsze znajdzie się model Qwen pasujący do Twoich dokładnych ograniczeń sprzętowych.

Qwen 3.5 oferuje również hybrydowy tryb myślenia, pozwalający użytkownikom przełączać się między szybkimi odpowiedziami a głębokim rozumowaniem w ramach tego samego modelu — podobnie jak konfigurowalny tryb myślenia w Gemma 4.

Porównanie benchmarków

Rozumowanie i wiedza

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%
Wynik Arena AI	1452 (3. miejsce)	1417	1438	1449

Źródła: Arena AI, odpowiednie raporty techniczne

Gemma 4 31B przoduje w benchmarkach rozumowania, co jest godne uwagi, biorąc pod uwagę, że jest to najmniejszy flagowy model w tym zestawieniu (31B vs 400B vs 72B/397B). Tryb myślenia odgrywa tu kluczową rolę — Gemma 4 z włączonym myśleniem doskonale radzi sobie z zadaniami wymagającymi rozumowania krok po kroku.

Wydajność skorygowana o efektywność

Surowe benchmarki nie mówią wszystkiego. Gdy weźmie się pod uwagę aktywne parametry — czyli koszt obliczeniowy na token — obraz się zmienia:

Model	Wynik Arena AI	Aktywne parametry	Wynik na 1B aktywnych
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 dominuje pod względem wydajności. Osiąga wynik Arena AI na poziomie 1441, aktywując jedynie 3.8B parametrów — stosunek wyniku do aktywnych parametrów jest 4-5 razy lepszy niż u konkurencji. W scenariuszach wdrożeniowych, gdzie koszt inferencji ma znaczenie (czyli w większości scenariuszy produkcyjnych), ta przewaga wydajnościowa przekłada się bezpośrednio na oszczędności finansowe.

Wydajność w kodowaniu

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%

Llama 4 Maverick wysuwa się na prowadzenie w benchmarkach kodowania w kategoriach bezwzględnych, co jest spodziewane biorąc pod uwagę jej przewagę 400B parametrów. Jednakże zdolność strukturyzowanego korzystania z narzędzi oraz tryb myślenia w Gemma 4 czynią ją bardziej praktyczną w agentycznych przepływach pracy w kodowaniu, gdzie model musi planować, wykonywać i iterować, a nie tylko generować kod za jednym razem.

Licencjonowanie: Ukryty czynnik decydujący

W przypadku wdrożeń komercyjnych licencjonowanie może być ważniejsze niż benchmarki:

Gemma 4: Apache 2.0

Brak ograniczeń użytkowania — używaj do dowolnego celu
Brak progów użytkowników — brak limitów opartych na wielkości firmy
Pełne prawa do modyfikacji — dowolnie zmieniaj i redystrybuuj
Standardowy przegląd prawny — Apache 2.0 jest dobrze rozumiana przez zespoły prawne na całym świecie

Llama 4: Meta Custom License

Bezpłatna dla większości zastosowań komercyjnych — ale z warunkami
Ograniczenie 700M MAU — firmy przekraczające 700 milionów miesięcznych aktywnych użytkowników muszą wystąpić o osobną licencję od Meta
Polityka dopuszczalnego użytkowania — niektóre przypadki użycia są zabronione
Niestandardowa licencja — wymaga przeglądu prawnego w celu oceny specyficznych wymogów zgodności

Źródło: Meta Llama License

Qwen 3.5: Apache 2.0 (Większość modeli)

Apache 2.0 dla większości rozmiarów modeli — ta sama swoboda co w Gemma 4
Niektóre większe modele mogą mieć inne warunki — należy weryfikować dla każdego modelu
Standardowy przegląd prawny — Apache 2.0 jest powszechnie zrozumiała

Dla startupów i korporacji różnica w licencjonowaniu jest realna. Apache 2.0 (Gemma 4 i większość modeli Qwen 3.5) nie wymaga specjalnego przeglądu prawnego poza standardową zgodnością z open-source. Niestandardowa licencja Meta wymaga specyficznej analizy pod kątem progu 700M MAU i polityki użytkowania. W praktyce próg 700M MAU dotyczy tylko garstki firm na świecie, ale niestandardowa licencja wprowadza dodatkowe tarcie niezależnie od wielkości firmy.

Możliwości multimodalne

Możliwość	Gemma 4	Llama 4	Qwen 3.5
Tekst	Wszystkie modele	Wszystkie modele	Wszystkie modele
Obrazy	Wszystkie modele	Wszystkie modele	Większość modeli
Wideo	Tylko E2B, E4B	Nie	Nie
Audio	Tylko E2B, E4B	Nie	Nie
Tryb myślenia	Tak (konfigurowalny)	Nie	Tak (hybrydowy)

Gemma 4 posiada najszersze wsparcie multimodalne. Fakt, że możliwości wideo i audio są dostępne w najmniejszych modelach (E2B i E4B), a nie w największych, jest godnym uwagi wyborem projektowym, który umożliwia działanie multimodalnej AI bezpośrednio na urządzeniach.

Llama 4 wspiera przetwarzanie tekstu i obrazów w obu modelach, ale brakuje jej natywnego wsparcia dla wideo i audio. Qwen 3.5 oferuje podobne możliwości w zakresie tekstu i obrazu, bez natywnego przetwarzania wideo czy audio.

Okna kontekstowe

Model	Okno kontekstowe
Llama 4 Scout	10,000,000 tokens
Gemma 4 31B/26B MoE	256,000 tokens
Gemma 4 E2B/E4B	128,000 tokens
Qwen 3.5 (większość modeli)	128,000 tokens
Llama 4 Maverick	1,000,000 tokens

Okno kontekstowe Llama 4 Scout o rozmiarze 10M tokens to klasa sama dla siebie. Jest ono około 40x większe niż maksimum w Gemma 4 i umożliwia przypadki użycia, którym nie dorówna żaden inny otwarty model:

Przetwarzanie całych dużych baz kodu (miliony linii) w jednym prompcie
Analizowanie wieloletniej historii konwersacji w aplikacjach obsługi klienta
Przyswajanie całych książek lub kolekcji prac badawczych

Jednak wykorzystanie okna 10M wymaga proporcjonalnego sprzętu. Pamięć potrzebna do utrzymania KV cache dla 10M tokens jest ogromna, co czyni tę funkcję praktyczną jedynie na sprzęcie klasy serwerowej.

W większości zastosowań okna kontekstowe Gemma 4 (256K) i Qwen 3.5 (128K) są w zupełności wystarczające. Okno 256K może pomieścić około 750-1000 stron tekstu lub ponad 50,000 linii kodu.

Wymagania sprzętowe

Uruchamianie lokalne

Model	RAM (4-bit)	RAM (FP16)	Czy nadaje się dla konsumenta?
Gemma 4 E2B	~5 GB	~5 GB	Tak (laptop/telefon)
Gemma 4 E4B	~5 GB	~9 GB	Tak (laptop)
Gemma 4 26B MoE	~18 GB	~52 GB	Tak (RTX 4090)
Gemma 4 31B	~20 GB	~62 GB	Tak (RTX 4090)
Qwen 3.5 8B	~6 GB	~16 GB	Tak (laptop)
Qwen 3.5 32B	~20 GB	~64 GB	Tak (RTX 4090)
Qwen 3.5 72B	~42 GB	~144 GB	Nie (GPU serwerowe)
Llama 4 Scout	~70 GB	~218 GB	Nie (serwer wielo-GPU)
Llama 4 Maverick	~250 GB	~800 GB	Nie (klaster GPU)

Dla deweloperów, którzy chcą uruchamiać modele lokalnie — na laptopie dla zachowania prywatności lub na pojedynczym GPU dla oszczędności — Gemma 4 i mniejsze modele Qwen 3.5 są jedynymi praktycznymi opcjami. Gemma 4 E2B i E4B działają na praktycznie każdym nowoczesnym komputerze. Modele 26B MoE i 31B Dense mieszczą się na pojedynczej karcie RTX 4090 lub RTX 5090.

Modele Llama 4 są z założenia klasy serwerowej. Nawet przy agresywnej kwantyzacji, Scout wymaga konfiguracji wielo-GPU, a Maverick klastra GPU. Ogranicza to Llama 4 do organizacji z budżetami na chmurę obliczeniową lub dedykowaną infrastrukturę GPU.

Wsparcie wielojęzyczne

	Gemma 4	Llama 4	Qwen 3.5
Obsługiwane języki	35+	12	29+
Języki pre-treningowe	140+	—	100+
Jakość CJK	Dobra	Odpowiednia	Doskonała
Arabski/Hebrajski	Dobra	Odpowiednia	Dobra
Języki o niskich zasobach	Umiarkowana	Ograniczona	Umiarkowana

Qwen 3.5 jest najsilniejszym wyborem dla aplikacji celujących w rynki azjatyckie, w szczególności chiński, japoński i koreański. Dane treningowe Alibaba zawierają obszerne, wysokiej jakości teksty CJK, co daje modelom Qwen mierzalną przewagę w tych językach.

Gemma 4 oferuje najszersze oficjalne wsparcie językowe dla ponad 35 języków, z pre-treningiem na ponad 140. Zapewnia to przyzwoitą jakość w szerokim zakresie języków, czyniąc ją najbardziej wszechstronnym wyborem dla zastosowań globalnych.

Wsparcie dla 12 języków w Llama 4 jest najbardziej ograniczone. Chociaż obejmuje ono najpopularniejsze języki świata, pozostawia znaczące luki w przypadku aplikacji skierowanych na rynki o mniejszym zasięgu językowym.

Rekomendacje dotyczące przypadków użycia

Wybierz Gemma 4, gdy:

Potrzebujesz maksymalnej wydajności — 26B MoE zapewnia flagową jakość przy 3.8B aktywnych parametrów
Licencjonowanie ma znaczenie — Apache 2.0 bez ograniczeń to najprostsza ścieżka do wdrożenia komercyjnego
Potrzebujesz multimodalnej AI na krawędzi (edge) — E2B/E4B z wideo i audio działają na urządzeniach konsumenckich
Chcesz konfigurowalnego myślenia — Przełączaj się między szybkim a głębokim rozumowaniem na żądanie
Budujesz agentyczne przepływy pracy — Strukturyzowane korzystanie z narzędzi jest wbudowane

Wybierz Llama 4, gdy:

Potrzebujesz maksymalnego kontekstu — 10M tokens w Scout nie ma sobie równych
Surowe wyniki benchmarków są najważniejsze — 400B parametrów Maverick daje jej przewagę w niektórych testach
Masz sprzęt klasy serwerowej — Wdrożenia chmurowe, gdzie koszt GPU jest akceptowalny
Jesteś w ekosystemie Meta — Integracja z infrastrukturą AI od Meta
Nie przekraczasz progu 700M MAU — Co dotyczy 99,99% firm

Wybierz Qwen 3.5, gdy:

Celujesz w rynki azjatyckie — Najlepsza jakość języków CJK wśród modeli otwartych
Potrzebujesz konkretnego rozmiaru modelu — 8 rozmiarów od 0.6B do 397B wypełnia każdą lukę
Chcesz hybrydowego myślenia — Podobnego do konfigurowalnego trybu w Gemma 4
Potrzebujesz modeli specyficznych dla kodu — Warianty Qwen Code są zoptymalizowane pod programowanie
Potrzebujesz Apache 2.0 z większą liczbą opcji rozmiarowych — Większość modeli korzysta z Apache 2.0

Budowanie aplikacji z otwartymi modelami

Niezależnie od wybranego modelu, wdrożenie otwartego modelu w produkcji wymaga zbudowania wokół niego warstwy aplikacji — punktów końcowych API, interfejsów użytkownika, uwierzytelniania, bazy danych do przechowywania rozmów i infrastruktury wdrożeniowej.

Dla zespołów budujących produkty oparte na AI, model jest tylko jednym z elementów. Platformy takie jak ZBuild zajmują się szkieletem aplikacji — frontendem, backendem, bazą danych i wdrożeniem — dzięki czemu możesz skupić wysiłki inżynieryjne na integracji modelu, prompt engineeringu i doświadczeniu użytkownika, które wyróżnią Twój produkt.

Porównanie modeli ma największe znaczenie na warstwie integracji. Dobrze zbudowana aplikacja może przełączać się między Gemma 4, Llama 4 a Qwen 3.5 w zależności od konkretnego zadania — używając Gemma 4 MoE dla żądań wrażliwych na wydajność, Llama 4 Scout dla zadań z długim kontekstem, a Qwen 3.5 dla treści nasyconych językami CJK.

Fine-tuning i personalizacja

Wszystkie trzy rodziny modeli wspierają fine-tuning, ale praktyczne doświadczenia się różnią:

Gemma 4

LoRA i QLoRA wspierane we wszystkich rozmiarach
Apache 2.0 oznacza brak ograniczeń w dystrybucji douczonych wag
Notatniki Google Colab dostępne do rozpoczęcia fine-tuningu na darmowych GPU
Integracja z Keras poprzez KerasNLP dla wysokopoziomowych przepływów pracy fine-tuningu
E2B i E4B można douczyć na pojedynczym konsumenckim GPU w kilka godzin

Llama 4

LoRA i QLoRA wspierane przez Hugging Face transformers
Niestandardowa licencja Meta dotyczy również pochodnych — ograniczenie 700M MAU przechodzi na douczone modele
Duże rozmiary oznaczają, że fine-tuning Scout (109B) lub Maverick (400B) wymaga konfiguracji wielo-GPU
Torchtune od Meta zapewnia oficjalne receptury fine-tuningu

Qwen 3.5

LoRA, QLoRA i pełny fine-tuning wspierane z obszerną dokumentacją
Apache 2.0 dla większości modeli oznacza nieograniczoną dystrybucję wag
Szeroki zakres rozmiarów oznacza, że możesz douczyć model 4B na laptopie lub 72B na serwerze
Silne dane do fine-tuningu w językach chińskim/CJK dostępne w ekosystemie Alibaba

Dla większości scenariuszy fine-tuningu, Gemma 4 E4B lub 26B MoE oferuje najlepszy punkt wyjścia. Modele te są wystarczająco małe, aby douczać je na sprzęcie konsumenckim, wystarczająco sprawne, by dawać wysokiej jakości wyniki, i licencjonowane na tyle liberalnie, by wdrożyć douczony model w dowolnym miejscu.

Trend konwergencji

Patrząc na dane całościowo, najbardziej uderzającym spostrzeżeniem jest to, jak szybko modele open-source zrównują się w możliwościach z modelami zamkniętymi (proprietary). Wynik 85.2% w MMLU Pro dla Gemma 4 31B jest o krok od wyników modeli zamkniętych, takich jak Claude Sonnet 4.6 i GPT-5.4 — przy zerowym koszcie inferencji poza samym sprzętem.

Różnice między rodzinami otwartych modeli przesuwają się z pytania „który jest mądrzejszy” w stronę „który pasuje do Twoich ograniczeń wdrożeniowych”. Wymagania sprzętowe, warunki licencyjne, możliwości multimodalne i wsparcie językowe mają teraz takie samo znaczenie jak surowe wyniki benchmarków.

Dla większości deweloperów i firm w 2026 roku pytanie nie brzmi już „czy powinienem używać otwartego modelu?”, ale „który otwarty model pasuje do moich konkretnych potrzeb?” — i jest to oznaka dojrzałości tego ekosystemu.

Werdykt

W 2026 roku nie ma jednego „najlepszego” modelu open-source. Właściwy wybór zależy od Twoich specyficznych wymagań:

Najlepsza ogólna wydajność: Gemma 4 26B MoE — 3.8B aktywnych parametrów, 6. miejsce w rankingu Arena AI, Apache 2.0
Najlepsza surowa jakość (model otwarty): Gemma 4 31B Dense — 85.2% MMLU Pro, 3. miejsce w rankingu Arena AI
Najlepszy do długich dokumentów: Llama 4 Scout — okno kontekstowe 10M tokens
Najlepszy dla języków azjatyckich: Qwen 3.5 — bezkonkurencyjna wydajność CJK
Najlepszy na sprzęt konsumencki: Gemma 4 E2B — 5GB RAM, działa na telefonach
Najbardziej liberalna licencja: Gemma 4 i Qwen 3.5 (Apache 2.0)
Najwięcej opcji rozmiarowych: Qwen 3.5 — 8 rozmiarów od 0.6B do 397B

Jeśli miałbyś wybrać tylko jedną rodzinę i priorytetem jest dla Ciebie wydajność, licencjonowanie oraz możliwości multimodalne, Gemma 4 jest najsilniejszym wszechstronnym wyborem w kwietniu 2026 roku.

Gemma 4 vs Llama 4 vs Qwen 3.5: Który model open-source zwycięży w 2026 roku?