Llama vs Gemini

Ang open models ng Meta at ang AI ng Google

Ang Llama ay ang pamilya ng open-weight AI models ng Meta: maaari mo silang i-download, patakbuhin sa sarili mong hardware, at gamitin sa pagbuo ng mga produkto. Ang Gemini ay ang pamilya ng closed AI models ng Google, na ginagamit sa Gemini app at mga produkto ng Google, at iniaalok sa mga developer sa pamamagitan ng mga API ng Google. Mayroon ding sariling open-weight family ang Google, ang Gemma, na mas direktang katapat ng Llama. Inihahambing ng page na ito ang tatlong opsyon base sa datos noong Oktubre 2026.

Llama models lang ang pinapatakbo sa aming site. Hindi available ang Gemini at Gemma sa aming chat.

Mabilisang paghahambing: Llama vs Gemini

Ang mga presyo ay batay sa list price ng OpenRouter noong Oktubre 2026.

Gemini: Ang closed models ng Google

Tuloy-tuloy ang paglalabas ng Google ng mga Gemini 3.x model. Sa OpenRouter, ang Gemini 3.8 Flash mula Setyembre 2026 ay inilalarawan bilang pinakamatalinong Flash model ng Google, ang Gemini 3.1 Pro Preview mula Pebrero 2026 bilang frontier reasoning model nito, at ang Gemini 3.5 Flash Lite naman bilang high-efficiency option. Tumatanggap sila ng text, images, video, audio, at files, at nakatala na may context window na 1,048,576 tokens. Magagamit mo ang mga ito sa pamamagitan ng mga app at API ng Google; hindi available ang weights ng mga ito.

Kung ihahambing sa Llama 4, mas bago ang mga kasalukuyang model ng Gemini at mas maraming uri ng input ang kaya nitong iproseso, lalo na ang video at audio. Para sa mabibigat na reasoning, pananaliksik, at multimodal na gawain, kadalasang mas malakas na opsyon ang Gemini. Ang mga bentahe naman ng Llama ay ang pagiging bukas at kontrol: maaari mo itong patakbuhin kahit saan, i-fine-tune, at panatilihin ang data sa sarili mong mga makina.

Gemma 4: Ang open alternative ng Google

Kung naghahanap ka ng open model, mas patas na ihambing ang Llama 4 sa Gemma 4, na inilabas ng Google noong Abril 2, 2026. Ayon sa anunsyo ng Google, may apat na laki ang Gemma 4: Effective 2B (E2B), Effective 4B (E4B), isang 26B mixture-of-experts model na nag-a-activate ng 3.8 bilyong parameters sa inference, at isang 31B dense model. Kayang magproseso ng images at video ng lahat ng ito, at tumatanggap din ng audio input ang dalawang mas maliit na model. Ayon sa Google, sinanay ang pamilyang ito sa higit 140 wika, nag-aalok ng 128K context sa maliliit na model at hanggang 256K sa mas malalaki, at inilabas sa ilalim ng Apache 2.0.

Mas bago nang isang taon ang Gemma 4 kaysa sa Llama 4 at mas maliit din ito. Sinasabi ng Google na kasya ang 26B at 31B models sa isang 80 GB H100 GPU nang unquantized, at tumatakbo naman ang mga quantized na bersyon sa mga consumer graphics card, habang ang E2B at E4B models naman ay idinisenyo para sa mga phone at maliliit na device. Mas malaki ang kabuuang sukat ng Llama 4 Scout at Maverick kaya nangangailangan ang mga ito ng mas malakas na hardware. Para sa on-device use, katapat ng maliliit na model ng Gemma 4 ang mas lumang Llama 3.2 1B at 3B ng Meta.

Paglilisensya

Walang lisensya para sa weights ang Gemini dahil hindi naman ito inilabas; sumasang-ayon ka sa mga tuntunin ng serbisyo ng Google kapag ginagamit mo ito. Gumagamit ang Gemma 4 ng Apache 2.0, isang karaniwang open-source license na kakaunti lang ang kondisyon. Gumagamit naman ang Llama 4 ng community license ng Meta, na nagpapahintulot ng commercial use pero may kalakip na acceptable use policy, "Built with Llama" attribution, panuntunan sa pagpapangalan, limitasyong 700 milyong monthly active users, at EU restriction para sa mga multimodal model. Ipinapaliwanag sa aming gabay sa lisensya ang mga tuntunin ng Llama.

Privacy at gastos

Sa Gemini, napupunta ang iyong mga prompt sa mga serbisyo ng Google sa ilalim ng kanilang mga patakaran. Sa Llama o Gemma, maaari mong patakbuhin ang lahat nang lokal para walang lumabas sa iyong computer; tingnan ang patakbuhin ang Llama nang lokal. Sa aming online Llama chat, dumadaan ang mga mensahe sa aming server at sa isang inference provider; hindi namin iniimbak ang text ng mga mensahe, at nananatili sa iyong browser ang iyong chat history.

Para sa mga developer, ang Llama 4 Maverick na nagkakahalaga ng $0.1875 input at $0.6525 output bawat milyong tokens ay di-hamak na mas mura kaysa sa Gemini 3.8 Flash ($0.825 at $4.125) o Gemini 3.1 Pro Preview ($2 at $12). Ang Gemini 3.5 Flash Lite naman ay nakalista sa $0.30 at $2.50 (list price sa OpenRouter, Oktubre 2026). Walang bayad bawat token ang mga open model na tumatakbo sa sarili mong hardware.

Paano pumili ayon sa iyong pangangailangan

Magsimula sa tanong kung saan maaaring mapunta ang iyong data. Kung kailangang manatili ang mga prompt sa sarili mong hardware, ang pagpipilian mo ay Llama o Gemma, at hindi puwede ang Gemini. Kung ayos lang sa iyo ang hosted service, subukan ang mga mas bagong model ng Gemini laban sa Llama 4 sa ilan sa iyong aktuwal na gawain, at timbangin ang pagkakaiba sa presyo bawat token. Para sa mga phone at maliliit na device, tingnan ang E2B at E4B models ng Gemma 4 o ang Llama 3.2 1B at 3B ng Meta. At kung gusto mo lang makipag-chat nang libre sa isang mahusay na model, hindi kailangan ng account sa aming Llama chat.

Piliin ang Llama kung…

• gusto mo ng open weights na maaari mong i-self-host, suriin, at i-fine-tune;
• gusto mo ng mababang gastos sa API para sa pang-araw-araw na text at image tasks;
• umaasa ka sa malawak na ecosystem ng mga tool at fine-tune ng Llama;
• gusto mo ng libreng online chat nang hindi kailangang mag-sign up, tulad ng sa amin.

Makipag-chat gamit ang Llama 4 Maverick

Piliin ang Gemini kung…

• kailangan mo ng pinakabagong frontier model para sa masalimuot na reasoning o pananaliksik;
• gumagawa ka gamit ang video, audio, o mahahabang dokumento sa isang request;
• gumagamit ka na ng mga app at serbisyo ng Google;
• mas gusto mo ang isang hosted service kaysa sa pagpapatakbo ng sarili mong mga model.

At kung nais mo ng open model mula sa Google, isaalang-alang ang Gemma 4, lalo na para sa mga phone at mas maliliit na GPU. Para sa iba pang paghahambing, tingnan ang Llama vs ChatGPT at Llama vs Qwen.

FAQ

Open source ba ang Gemini?

Hindi. Hindi inilabas ang weights ng Gemini. Ang open-weight family ng Google ay ang Gemma, na gumagamit ng Apache 2.0.

Mas magaling ba ang Gemini kaysa sa Llama?

Mas bago ang mga kasalukuyang model ng Gemini at mas maraming uri ng input ang sinusuportahan nito. Bukas naman ang Llama, mas mura bawat token, at puwedeng patakbuhin sa sarili mong hardware.

Maaari ko bang gamitin ang Gemini sa chat ng Llama.Online?

Hindi. Llama models lamang ang pinapatakbo ng aming chat. Hindi available dito ang Gemini at Gemma.

Ano ang pagkakaiba ng Gemini at Gemma?

Ang Gemini ay ang closed model family ng Google na ginagamit sa kanilang mga produkto at API. Ang Gemma naman ay ang open-weight family ng Google na maaari mong i-download at patakbuhin nang mag-isa.