Llama vs Gemini

Les modèles ouverts de Meta face à l'IA de Google

Llama est la famille de modèles d'IA open-weight de Meta : vous pouvez les télécharger, les exécuter sur votre propre matériel et les intégrer dans vos produits. Gemini est la famille de modèles fermés de Google, utilisée dans l'application Gemini et les produits Google, et mise à disposition des développeurs via les API de Google. Google propose également sa propre famille open-weight, Gemma, bien plus comparable à Llama. Cette page compare ces trois approches au vu de la situation en octobre 2026.

Notre site fait tourner exclusivement des modèles Llama. Gemini et Gemma ne sont pas disponibles dans notre chat.

Llama vs Gemini en un coup d'œil

Tarifs indicatifs sur OpenRouter, oct. 2026.

Gemini : les modèles propriétaires de Google

Google a déployé une succession régulière de modèles Gemini 3.x. Sur OpenRouter, Gemini 3.8 Flash (septembre 2026) est présenté comme le modèle Flash le plus intelligent de Google, Gemini 3.1 Pro Preview (février 2026) comme son modèle de raisonnement de pointe, et Gemini 3.5 Flash Lite comme une option ultra-efficace. Ils acceptent le texte, les images, la vidéo, l'audio et les fichiers, avec une fenêtre de contexte affichée à 1 048 576 tokens. Leur accès se fait uniquement via les applications et les API de Google ; les poids ne sont pas publics.

Face à Llama 4, les modèles actuels de Gemini sont bien plus récents et prennent en charge davantage de formats d'entrée, en particulier la vidéo et l'audio. Pour le raisonnement complexe, la recherche et les tâches multimodales exigeantes, Gemini s'avère généralement supérieur. Les atouts de Llama résident dans son ouverture et le contrôle offert : vous pouvez le déployer n'importe où, l'adapter par fine-tuning et conserver l'intégralité de vos données sur vos propres serveurs.

Gemma 4 : l'alternative ouverte de Google

Si vous recherchez un modèle ouvert, la véritable comparaison se joue entre Llama 4 et Gemma 4, lancé par Google le 2 avril 2026. D'après l'annonce de Google, Gemma 4 se décline en quatre formats : Effective 2B (E2B), Effective 4B (E4B), un modèle MoE (mixture-of-experts) de 26B activant 3,8 milliards de paramètres par inférence, et un modèle dense de 31B. Tous gèrent l'image et la vidéo, les deux plus petits traitant également l'audio. Google indique que cette famille a été entraînée sur plus de 140 langues, offre un contexte de 128K sur les petites versions et jusqu'à 256K sur les grandes, le tout sous licence Apache 2.0.

Gemma 4 affiche un an de moins que Llama 4 et un gabarit bien plus réduit. Selon Google, les versions 26B et 31B tournent sur un unique GPU H100 de 80 Go sans quantification, tandis que les versions quantifiées fonctionnent sur des cartes graphiques grand public. Les versions E2B et E4B ciblent quant à elles les smartphones et les appareils légers. Llama 4 Scout et Maverick sont globalement plus imposants et réclament des ressources matérielles supérieures. En utilisation locale sur petits appareils, les formats réduits de Gemma 4 rivalisent avec les modèles plus anciens de Meta, Llama 3.2 1B et 3B.

Licences

Gemini ne dispose d'aucune licence pour ses poids puisqu'ils ne sont pas distribués ; son usage est soumis aux conditions d'utilisation des services de Google. Gemma 4 s'appuie sur la licence Apache 2.0, un standard open source très permissif. Llama 4 applique la licence communautaire de Meta, qui permet l'exploitation commerciale tout en imposant une politique d'utilisation acceptable, la mention d'attribution "Built with Llama", des règles de nommage, un seuil à 700 millions d'utilisateurs actifs mensuels et des restrictions dans l'UE pour les déclinaisons multimodales. Consultez notre guide des licences pour le détail des conditions de Llama.

Confidentialité et coûts

Avec Gemini, vos requêtes transitent par l'infrastructure de Google et sont soumises à ses règles. Avec Llama ou Gemma, l'exécution peut être 100 % locale pour garantir qu'aucune donnée ne sorte de votre machine ; découvrez comment exécuter Llama en local. Sur notre interface de chat Llama AI en ligne, les messages transitent par notre serveur et un fournisseur d'inférence sans aucun stockage du texte, et votre historique reste uniquement dans votre navigateur.

Côté développement, Llama 4 Maverick (0,1875 $ en entrée et 0,6525 $ en sortie par million de tokens) se révèle nettement plus économique que Gemini 3.8 Flash (0,825 $ et 4,125 $) ou Gemini 3.1 Pro Preview (2 $ et 12 $). Gemini 3.5 Flash Lite est quant à lui proposé à 0,30 $ et 2,50 $ (tarifs OpenRouter, oct. 2026). Sur votre propre infrastructure, les modèles ouverts ne génèrent aucun coût par token.

Comment choisir concrètement ?

La première question concerne la localisation de vos données. Si vos requêtes doivent impérativement rester sur vos machines, le choix se résume à Llama ou Gemma, ce qui élimine Gemini. Si l'usage d'un service hébergé ne pose pas de problème, testez les modèles récents de Gemini face à Llama 4 sur vos cas d'usage réels, puis comparez le coût par token. Pour équiper des téléphones ou des environnements restreints, tournez-vous vers Gemma 4 E2B et E4B ou vers Llama 3.2 1B et 3B de Meta. Enfin, pour discuter gratuitement avec une IA performante, notre chat Llama est accessible sans inscription.

Choisissez Llama si…

• vous tenez à disposer de poids ouverts pour l'auto-hébergement, l'audit et le fine-tuning ;
• vous cherchez des coûts d'API très bas pour le texte et l'image au quotidien ;
• vous vous appuyez sur le vaste écosystème d'outils et de modèles dérivés de Llama ;
• vous souhaitez un chat en ligne gratuit sans créer de compte, comme le nôtre.

Discuter avec Llama 4 Maverick

Choisissez Gemini si…

• vous avez besoin d'un modèle frontière de dernière génération pour des recherches ou du raisonnement complexe ;
• vous traitez de la vidéo, de l'audio ou de très volumineux documents dans une même requête ;
• vous êtes déjà intégré dans l'écosystème applicatif et cloud de Google ;
• vous privilégiez une solution managée plutôt que la gestion de votre propre infrastructure.

Si vous cherchez un modèle ouvert signé Google, regardez du côté de Gemma 4, tout particulièrement pour les smartphones et les GPU modestes. Pour aller plus loin, parcourez nos comparatifs Llama vs ChatGPT et Llama vs Qwen.

FAQ

Gemini est-il open source ?

Non. Les poids de Gemini ne sont pas rendus publics. L'offre open-weight de Google est Gemma, distribuée sous licence Apache 2.0.

Gemini est-il meilleur que Llama ?

Les versions récentes de Gemini sont plus actuelles et gèrent un plus grand nombre de modalités. Llama a pour lui d'être ouvert, bien plus abordable par token et installable en local sur votre matériel.

Puis-je utiliser Gemini sur le chat Llama.Online ?

Non. Notre interface propose exclusivement des modèles Llama. Gemini et Gemma n'y sont pas proposés.

Quelle est la différence entre Gemini et Gemma ?

Gemini est la gamme propriétaire et fermée de Google, exploitée dans ses applications et ses API. Gemma est sa gamme open-weight, que vous pouvez librement télécharger et faire tourner vous-même.