Llama vs Gemini: Trọng số mở vs Trợ lý Google

Mô hình mở của Meta và AI của Google

Llama là dòng mô hình AI trọng số mở (open-weight) của Meta: bạn có thể tải về, tự chạy trên phần cứng của mình và tích hợp vào các sản phẩm. Gemini là dòng mô hình AI đóng của Google, được dùng trong ứng dụng cùng các sản phẩm Gemini của Google và cung cấp cho các nhà phát triển qua API của Google. Google cũng sở hữu dòng mô hình trọng số mở riêng mang tên Gemma — đối trọng trực tiếp hơn với Llama. Trang này so sánh cả ba lựa chọn tính đến tháng 10 năm 2026.

Trang web của chúng tôi chỉ chạy các mô hình Llama. Gemini và Gemma không khả dụng trên hệ thống chat của chúng tôi.

So sánh nhanh Llama và Gemini

	Llama 4	Gemini	Gemma 4
Phát triển bởi	Meta	Google	Google
Thời điểm ra mắt	Tháng 4 năm 2025	Các mô hình Gemini 3.x xuyên suốt năm 2026	Tháng 4 năm 2026
Trọng số (Weights)	Mở, Llama 4 Community License	Đóng	Mở, Apache 2.0
Đầu vào hỗ trợ	Văn bản và hình ảnh	Văn bản, hình ảnh, video, âm thanh và tệp tin	Văn bản, hình ảnh và video; âm thanh trên các phiên bản nhỏ
Ngữ cảnh (Context)	Scout 10M, Maverick 1M (theo model card)	1.048.576 token (danh mục API)	128K trên các bản nhỏ, lên tới 256K trên các bản lớn hơn
Kích thước	Scout 109B, Maverick tổng cộng 400B	Không công bố	E2B, E4B, 26B MoE, 31B dense
Giá API trên 1M token (đầu vào / đầu ra)	Maverick $0,1875 / $0,6525	3.8 Flash $0,825 / $4,125; 3.1 Pro Preview $2 / $12	Tải về miễn phí

Mức giá dựa trên biểu giá niêm yết của OpenRouter, tháng 10 năm 2026.

Gemini: Các mô hình đóng của Google

Google liên tục cho ra mắt các mô hình thuộc dòng Gemini 3.x. Trên OpenRouter, Gemini 3.8 Flash từ tháng 9 năm 2026 được mô tả là phiên bản Flash thông minh nhất của Google, Gemini 3.1 Pro Preview từ tháng 2 năm 2026 là mô hình suy luận hàng đầu (frontier reasoning), còn Gemini 3.5 Flash Lite là tùy chọn tối ưu hiệu năng cao. Các mô hình này chấp nhận đầu vào là văn bản, hình ảnh, video, âm thanh và tệp tin, với cửa sổ ngữ cảnh niêm yết lên tới 1.048.576 token. Bạn chỉ có thể sử dụng chúng qua ứng dụng và API của Google; bộ trọng số hoàn toàn không được công khai.

So với Llama 4, các mô hình hiện tại của Gemini mới hơn đáng kể và hỗ trợ đa dạng định dạng đầu vào hơn, đặc biệt là video và âm thanh. Với những tác vụ đòi hỏi suy luận phức tạp, nghiên cứu chuyên sâu và xử lý đa phương thức, Gemini thường là lựa chọn vượt trội hơn. Điểm mạnh của Llama nằm ở tính mở và quyền kiểm soát: bạn có thể triển khai ở bất cứ đâu, tự do tinh chỉnh (fine-tune) và lưu giữ toàn bộ dữ liệu ngay trên hệ thống của mình.

Gemma 4: Lựa chọn mã nguồn mở thay thế từ Google

Nếu bạn đang tìm kiếm một mô hình mở, đối trọng tương đồng hơn với Llama 4 chính là Gemma 4, được Google phát hành vào ngày 2 tháng 4 năm 2026. Theo thông báo từ Google, Gemma 4 có bốn kích thước: Effective 2B (E2B), Effective 4B (E4B), phiên bản Mixture-of-Experts 26B (kích hoạt 3,8 tỷ tham số khi suy luận), và phiên bản dense 31B. Tất cả đều xử lý được hình ảnh cùng video, riêng hai phiên bản nhỏ có thêm khả năng tiếp nhận âm thanh. Google cho biết dòng mô hình này được huấn luyện trên hơn 140 ngôn ngữ, hỗ trợ ngữ cảnh 128K trên các bản nhỏ và lên tới 256K trên các bản lớn, được phát hành theo giấy phép Apache 2.0.

Gemma 4 ra mắt sau Llama 4 một năm và có kích thước nhỏ gọn hơn nhiều. Google khẳng định các bản 26B và 31B có thể chạy nguyên bản (unquantized) chỉ trên một GPU H100 80 GB duy nhất, còn các bản lượng tử hóa (quantized) chạy tốt trên card đồ họa phổ thông dành cho người dùng cá nhân, trong khi E2B và E4B được tối ưu riêng cho điện thoại và các thiết bị nhỏ. Llama 4 Scout và Maverick có quy mô tổng thể lớn hơn nên yêu cầu cấu hình phần cứng mạnh mẽ hơn. Đối với nhu cầu chạy trực tiếp trên thiết bị (on-device), các bản nhỏ của Gemma 4 cạnh tranh trực tiếp với Llama 3.2 1B và 3B trước đó của Meta.

Giấy phép sử dụng

Gemini không có giấy phép trọng số vì bộ trọng số không được phát hành; bạn chấp thuận điều khoản dịch vụ của Google khi sử dụng. Gemma 4 áp dụng Apache 2.0, giấy phép nguồn mở tiêu chuẩn với rất ít ràng buộc. Llama 4 dùng giấy phép cộng đồng của Meta: cho phép khai thác thương mại nhưng đi kèm chính sách sử dụng chấp nhận được (AUP), yêu cầu ghi công "Built with Llama", quy tắc đặt tên, ngưỡng giới hạn 700 triệu người dùng hoạt động hàng tháng và giới hạn khu vực EU đối với các mô hình đa phương thức. Hãy tham khảo hướng dẫn giấy phép để hiểu rõ hơn về các điều khoản của Llama.

Quyền riêng tư và chi phí

Với Gemini, prompt của bạn sẽ được gửi tới máy chủ của Google theo các điều khoản dịch vụ của họ. Với Llama hoặc Gemma, bạn có thể tự vận hành hoàn toàn cục bộ để dữ liệu không bao giờ rời khỏi thiết bị; xem hướng dẫn chạy Llama cục bộ. Trên hệ thống chat Llama trực tuyến của chúng tôi, tin nhắn chỉ đi qua máy chủ cùng nhà cung cấp dịch vụ suy luận (inference provider), chúng tôi không lưu lại nội dung tin nhắn và lịch sử trò chuyện được lưu ngay trên trình duyệt của bạn.

Đối với các nhà phát triển, Llama 4 Maverick có mức giá cực kỳ tiết kiệm với $0,1875 đầu vào và $0,6525 đầu ra cho mỗi triệu token — rẻ hơn rất nhiều so với Gemini 3.8 Flash ($0,825 và $4,125) hay Gemini 3.1 Pro Preview ($2 và $12). Gemini 3.5 Flash Lite được niêm yết ở mức $0,30 và $2,50 (giá niêm yết OpenRouter, tháng 10 năm 2026). Nếu tự triển khai mô hình mở trên phần cứng của mình, bạn sẽ không mất bất kỳ chi phí nào tính theo token.

Nên chọn mô hình nào?

Trước hết, hãy xác định yêu cầu bảo mật dữ liệu của bạn. Nếu prompt bắt buộc không được rời khỏi phần cứng nội bộ, bạn chỉ có thể chọn Llama hoặc Gemma — Gemini sẽ bị loại bỏ. Nếu việc sử dụng dịch vụ đám mây không phải là vấn đề, hãy thử nghiệm các mô hình Gemini đời mới với Llama 4 trên chính các tác vụ thực tế của bạn, rồi cân nhắc mức chênh lệch chi phí trên mỗi token. Dành cho điện thoại và các thiết bị nhỏ, hãy xem xét Gemma 4 E2B, E4B hoặc Llama 3.2 1B và 3B của Meta. Còn nếu bạn chỉ muốn trải nghiệm chat miễn phí với một mô hình AI thông minh mà không cần tạo tài khoản, hệ thống chat Llama của chúng tôi luôn sẵn sàng phục vụ.

Chọn Llama nếu bạn…

muốn sở hữu trọng số mở để tự host, tùy ý kiểm tra mã nguồn và fine-tune;
cần tối ưu hóa chi phí API cho các tác vụ văn bản và hình ảnh thường ngày;
tận dụng hệ sinh thái công cụ và các bản fine-tune phong phú xoay quanh Llama;
muốn trải nghiệm chat trực tuyến miễn phí không cần đăng ký tài khoản, như dịch vụ của chúng tôi.

Trò chuyện với Llama 4 Maverick

Chọn Gemini nếu bạn…

cần một mô hình đầu bảng thế hệ mới cho các tác vụ suy luận phức tạp hay nghiên cứu chuyên sâu;
cần xử lý kết hợp video, âm thanh hoặc tài liệu dài chỉ trong một lượt yêu cầu;
đang sử dụng sẵn các dịch vụ và ứng dụng trong hệ sinh thái của Google;
ưu tiên dịch vụ đám mây tiện lợi thay vì tự cài đặt và vận hành mô hình.

Bên cạnh đó, nếu bạn muốn một mô hình mở đến từ Google, hãy cân nhắc Gemma 4 — giải pháp tuyệt vời cho điện thoại và các GPU dung lượng vừa phải. Để tìm hiểu thêm, mời bạn xem các bài so sánh Llama vs ChatGPT và Llama vs Qwen.

Câu hỏi thường gặp

Gemini có phải là mã nguồn mở không?

Không. Trọng số của Gemini không được công khai. Dòng mô hình trọng số mở của Google là Gemma, sử dụng giấy phép Apache 2.0.

Gemini có tốt hơn Llama không?

Các mô hình hiện tại của Gemini mới hơn và xử lý được nhiều định dạng đầu vào hơn. Đổi lại, Llama là mô hình mở, chi phí mỗi token rẻ hơn nhiều và có thể tự vận hành hoàn toàn trên phần cứng của riêng bạn.

Tôi có thể dùng Gemini trên hệ thống chat của Llama.Online không?

Không. Trang web của chúng tôi chỉ hỗ trợ các mô hình Llama. Gemini và Gemma không khả dụng tại đây.

Gemini và Gemma khác nhau như thế nào?

Gemini là dòng mô hình AI đóng của Google dùng cho các ứng dụng và dịch vụ API của họ. Gemma là dòng mô hình trọng số mở mà bạn có thể tải về và tự triển khai trên thiết bị của mình.