Llama 对比 Gemini
Gemini 是谷歌闭源的助手与模型系列；Llama 则是 Meta 的开源权重系列。本文解析二者差异，并说明谷歌开源 Gemma 模型的位置。
Meta 的开源模型与 Google 的 AI
Llama 是 Meta 推出的开源权重 AI 模型家族：你可以免费下载并在自己的硬件上运行，也可以将其集成到各类产品中。Gemini 则是 Google 的闭源 AI 模型系列，广泛应用于 Google 的 Gemini 应用及各项产品中，并通过 Google API 开放给开发者。此外，Google 还拥有自家的开源权重模型家族 Gemma，它与 Llama 的定位更为接近。本文从这三个维度出发，为你梳理截至 2026 年 10 月的全面对比。
本站仅运行 Llama 模型。我们的聊天界面暂不支持 Gemini 和 Gemma。
Llama 与 Gemini 快速对比
| Llama 4 | Gemini | Gemma 4 | |
|---|---|---|---|
| 开发团队 | Meta | ||
| 发布时间 | 2025 年 4 月 | Gemini 3.x 系列（贯穿 2026 年） | 2026 年 4 月 |
| 模型权重 | 开放，遵循 Llama 4 社区许可协议 | 闭源 | 开放，遵循 Apache 2.0 协议 |
| 输入类型 | 文本与图像 | 文本、图像、视频、音频与文件 | 文本、图像与视频；小尺寸模型支持音频 |
| 上下文长度 | Scout 10M，Maverick 1M（模型卡数据） | 1,048,576 tokens（API 说明） | 小尺寸模型 128K，大尺寸模型最高 256K |
| 参数规模 | Scout 总计 109B，Maverick 总计 400B | 未公开 | E2B、E4B、26B MoE、31B Dense |
| API 价格（每百万 tokens 输入/输出） | Maverick $0.1875 / $0.6525 | 3.8 Flash $0.825 / $4.125；3.1 Pro Preview $2 / $12 | 免费下载 |
价格取自 OpenRouter 2026 年 10 月的公开报价。
Gemini：Google 的闭源模型
Google 持续推出了多款 Gemini 3.x 系列模型。在 OpenRouter 上，2026 年 9 月推出的 Gemini 3.8 Flash 被誉为 Google 迄今最智能的 Flash 模型；2026 年 2 月发布的 Gemini 3.1 Pro Preview 定位为前沿推理模型；而 Gemini 3.5 Flash Lite 则是一款兼顾高效率的轻量选择。它们原生支持文本、图像、视频、音频和文件输入，上下文窗口标称为 1,048,576 tokens。你可以通过 Google 的应用和 API 使用它们，但模型权重不公开。
与 Llama 4 相比，Gemini 当前的模型迭代更新，支持的输入类型也更丰富，尤其是在视频和音频处理上表现突出。对于高要求的深度推理、专业研究以及多模态任务，Gemini 通常是更强大的选择。而 Llama 的核心优势在于开源开放与完全可控：你可以在任何地方部署运行、自主微调，并将数据牢牢掌控在自己的设备上。
Gemma 4：Google 的开源替代方案
如果你正在挑选开源模型，将 Llama 4 与 Google 于 2026 年 4 月 2 日发布的 Gemma 4 进行对比会更加切合实际。根据 Google 官方公告，Gemma 4 包含四种规格：Effective 2B (E2B)、Effective 4B (E4B)、推理时激活 38 亿参数的 26B 混合专家（MoE）模型，以及 31B 密集（Dense）模型。全系均支持图像与视频处理，两款小尺寸模型还支持音频输入。Google 表示该系列支持超过 140 种语言训练，小模型上下文达 128K，大模型最高支持 256K，并采用宽松的 Apache 2.0 协议开源。
Gemma 4 相比 Llama 4 晚推出一年，体量也小得多。Google 指出，其 26B 和 31B 模型未量化时即可装入单张 80 GB 的 H100 GPU，量化版本更是能在消费级显卡上顺畅运行；而 E2B 和 E4B 则是专为手机及端侧轻量设备打造。相比之下，Llama 4 Scout 和 Maverick 整体规模更大，对硬件配置的要求也更高。在端侧部署方面，Gemma 4 的小型模型主要与 Meta 较早的 Llama 3.2 1B 和 3B 展开竞争。
许可协议
由于 Gemini 未开源模型权重，因此不存在权重许可问题；使用时只需同意 Google 的服务条款即可。Gemma 4 采用 Apache 2.0 协议，这是限制极少的主流开源协议。Llama 4 则采用 Meta 的社区许可协议，虽然允许商用，但附加了可接受使用政策、"Built with Llama" 署名要求、模型命名规范、月活 7 亿用户限制以及针对多模态模型的欧盟地区限制。详情可查阅我们的许可协议指南。
隐私与成本
使用 Gemini 时，你的 Prompt 会按照 Google 的服务条款传输至其云端服务。而使用 Llama 或 Gemma 时，你完全可以进行全本地化部署，确保任何数据都不离开电脑；详见本地运行 Llama。在我们网站的在线 Llama 聊天中，消息仅经由服务器与推理服务商中转，我们绝不存储任何消息文本，聊天记录也只保存在你的浏览器本地。
对于开发者而言，Llama 4 Maverick 每百万 tokens 的输入和输出成本分别为 $0.1875 和 $0.6525，远低于 Gemini 3.8 Flash 的 $0.825 与 $4.125，也低于 Gemini 3.1 Pro Preview 的 $2 与 $12。Gemini 3.5 Flash Lite 的标价为 $0.30 与 $2.50（数据取自 OpenRouter 2026 年 10 月报价）。而在自己的硬件上运行开源模型，则完全没有调用 token 的费用。
实际应用中该如何抉择
首先要考虑数据安全要求：如果 Prompt 必须留在本地硬件上，那么你只需在 Llama 和 Gemma 之间做选择，Gemini 便无需考虑。如果可以使用云端托管服务，不妨用实际业务任务分别测试 Gemini 最新的模型与 Llama 4，并综合评估调用成本差异。如果是用于手机和端侧设备，建议重点考察 Gemma 4 的 E2B / E4B，或 Meta 的 Llama 3.2 1B / 3B。如果你只是想找个好用的模型免费聊聊天，无需注册即可直接体验我们的 Llama 聊天。
在以下场景选择 Llama：
- 需要开源权重，便于自主私有化部署、代码审计与深度微调；
- 处理常规文本和图像任务时，希望保持极低的 API 调用成本；
- 深度依赖庞大的 Llama 周边生态工具与微调模型；
- 想要免登录、开箱即用的免费在线聊天体验（就像我们网站一样）。
在以下场景选择 Gemini：
- 面对高难度推理或专业科研，需要顶尖的前沿模型实力；
- 单次请求需要同时处理视频、音频或超长文档；
- 工作流已经深度嵌入 Google 的应用与生态服务体系；
- 偏好现成的云端托管服务，不想耗费精力自行维护模型。
如果你想体验 Google 旗下的开源模型，Gemma 4 是个很棒的选择，尤其适合手机端和中小显卡环境。如需了解更多对比，请参阅 Llama vs ChatGPT 和 Llama vs Qwen。
常见问题
Gemini 是开源的吗？
不是。Gemini 并未公开模型权重。Google 的开源权重模型系列是 Gemma，采用 Apache 2.0 协议开源。
Gemini 比 Llama 更好吗？
Gemini 当前的模型迭代更频繁，支持的输入格式也更多样；而 Llama 的优势在于开源、按 token 计算的使用成本更低，且支持完全在自己的硬件上私有化运行。
我可以在 Llama.Online 聊天中使用 Gemini 吗？
不可以。我们的聊天服务仅提供 Llama 模型，暂不支持 Gemini 和 Gemma。
Gemini 和 Gemma 有什么区别？
Gemini 是 Google 的闭源模型系列，主要用于其自研产品和云端 API；Gemma 则是 Google 提供的开源权重模型系列，你可以自行下载并在本地部署运行。