Guias do Gemma 4
GLM 5.2 vs Gemma 4: Qual modelo usar em 2026?
GLM 5.2 e Gemma 4 são ambos modelos open-weights lançados em 2026, com forte desempenho em codificação e disponíveis gratuitamente para auto-hospedagem. É aí que as semelhanças terminam. GLM 5.2 é um gigante de 744 bilhões de parâmetros construído para engenharia de software de longa duração com uma janela de contexto de 1 milhão de tokens. Gemma 4 é uma família de cinco modelos — do modelo de 3 GB para celular ao de 20 GB para workstation — projetada para rodar em hardware de consumidor sem data center. Escolher entre eles é principalmente uma questão de hardware disponível e o que você precisa que o modelo faça.
Principais diferenças em resumo
| GLM 5.2 | Gemma 4 31B | Gemma 4 26B A4B | |
|---|---|---|---|
| Arquitetura | 744B MoE (~40B ativo) | Dense | 26B MoE (~4B ativo) |
| Janela de contexto | 1.000.000 tokens | 256.000 tokens | 256.000 tokens |
| VRAM mínima (Q2/Q4) | ~245 GB | ~17,5 GB | ~14,4 GB |
| Entrada de áudio | Não | Não | Não |
| Entrada de imagem/vídeo | Não | Sim | Sim |
| Licença | MIT | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| Preço da API (entrada) | $1,40/MTok (Z.ai) | Gratuito (auto-hospedado) | Gratuito (auto-hospedado) |
| Preço da API (saída) | $4,40/MTok (Z.ai) | Gratuito (auto-hospedado) | Gratuito (auto-hospedado) |
| API hospedada | Sim (Z.ai, OpenRouter) | Sim (Google AI Studio) | Sim (Google AI Studio) |
| Mínimo local | M4 Ultra / multi-GPU | RTX 3090 (24 GB) | RTX 3060 (16 GB) |
Comparação de benchmarks
| Benchmark | GLM 5.2 | Gemma 4 31B |
|---|---|---|
| SWE-bench Verified (codificação) | 69,3% | ~55%* |
| LiveCodeBench v6 | ~78% | 80,0% |
| AIME 2026 (matemática) | ~87% | 89,2% |
| GPQA Diamond (ciência) | ~80% | 84,3% |
| MMLU Pro (conhecimento) | ~84% | 85,2% |
| Janela de contexto | 1M tokens | 256K tokens |
*Pontuação SWE-bench do Gemma 4 31B não reportada oficialmente; estimativa baseada no desempenho relativo no LiveCodeBench.
O que os números significam na prática: GLM 5.2 foi construído especificamente para engenharia de software agêntica — tarefas longas em múltiplos arquivos, contexto de codebase completo, fluxos de trabalho em loop de agentes. Gemma 4 31B é um modelo mais generalista, competitivo em matemática, ciência e codificação. Em qualidade pura de codificação, o GLM 5.2 tem vantagem significativa no SWE-bench. Em amplitude de raciocínio, os modelos ficam próximos. Para tarefas multimodais envolvendo imagens ou vídeo, o Gemma 4 vence claramente — GLM 5.2 não tem capacidade de visão.
Hardware: A maior diferença prática
Hardware do GLM 5.2
Todos os 744B parâmetros do GLM 5.2 devem residir na memória, mesmo que apenas ~40B sejam ativados por token. A configuração mínima local é um Mac com 256 GB de memória unificada (M4 Ultra) ou uma workstation com várias GPUs e 256+ GB de VRAM + RAM do sistema combinados.
| Quantização | Tamanho do arquivo | Memória mínima |
|---|---|---|
| 2 bits (UD-IQ2_M) | ~239 GB | 256 GB unificada |
| 4 bits (UD-Q4_K_XL) | ~411 GB | 500+ GB |
| FP16 | ~1.510 GB | Apenas data center |
Hardware do Gemma 4
Qualquer um dos cinco modelos Gemma 4 roda em hardware de consumidor.
| Modelo | Memória Q4 | Hardware recomendado |
|---|---|---|
| E2B | ~2,9 GB | Celular / Raspberry Pi |
| E4B | ~4,5 GB | MacBook Air (8 GB) |
| 12B | ~6,7 GB | GPU de 8 GB / 16 GB unificada |
| 26B A4B | ~14,4 GB | RTX 3060 / 16 GB unificada |
| 31B | ~17,5 GB | RTX 3090 / 24 GB |
Comparação de custos
API hospedada
| Modelo | Entrada | Saída |
|---|---|---|
| GLM 5.2 (Z.ai) | $1,40/MTok | $4,40/MTok |
| GLM 5.2 (OpenRouter) | $1,00/MTok | $4,00/MTok |
| Gemma 4 31B (Google AI Studio) | Gratuito (com limitação) | Gratuito (com limitação) |
| Gemma 4 via Vertex AI | ~$0,70/MTok | ~$2,10/MTok |
Auto-hospedado
Ambos os modelos são gratuitos para download e execução sem custo por token. A diferença no investimento em hardware é grande: Gemma 4 31B precisa de uma RTX 3090; GLM 5.2 requer um M4 Ultra ou um rig multi-GPU custando no mínimo $10.000–$15.000.
Guia de decisão por caso de uso
Escolha GLM 5.2 se:
- Sua tarefa principal é engenharia de software agêntica — tarefas longas de codificação em múltiplas etapas, revisão autônoma de código
- Você precisa passar codebases completas como contexto (1M de tokens cabe repositórios grandes em uma única chamada)
- Você tem o hardware ou aceita o custo da API Z.ai e quer o melhor modelo de codificação open-weights disponível
- Você precisa de licenciamento MIT para máxima flexibilidade comercial
Escolha Gemma 4 se:
- Você quer rodar o modelo em hardware de consumidor — MacBook, RTX 3090 ou até celular
- Seu caso de uso envolve compreensão de imagem, vídeo ou áudio (GLM 5.2 não tem capacidade de visão)
- Você prefere o ecossistema Google — AI Studio, Vertex AI, Ollama, LM Studio
- Você precisa de E4B ou 12B para implantação rápida em edge com suporte a áudio
Escolha Gemma 4 26B A4B especificamente se:
- Você quer qualidade próxima ao 31B com custo de computação de 4B em uma GPU de 16 GB
Janela de contexto: quando 1M vs 256K realmente importa
- Indexação de repositório completo: 1M de tokens permite colocar uma codebase grande diretamente no contexto.
- Análise de documentos longos: Contratos legais, artigos de pesquisa, logs extensos — GLM 5.2 processa sem chunking.
- Histórico de conversa multi-agente: Loops agênticos longos com muitas chamadas de ferramentas se beneficiam do contexto maior.
Para a maioria dos usuários, 256K já é mais contexto do que precisam. Não escolha GLM 5.2 apenas pelo número de contexto a menos que seu fluxo de trabalho realmente atinja o limite de 256K.
Perguntas frequentes
GLM 5.2 é melhor que Gemma 4? Para engenharia de software de longa duração e tarefas de 1M de contexto, GLM 5.2 marca mais alto no SWE-bench. Para tarefas multimodais (imagem, vídeo, áudio), Gemma 4 é a única opção. Em benchmarks de linguagem pura (matemática, ciência, conhecimento geral), os modelos ficam próximos, com Gemma 4 31B ligeiramente à frente no AIME e GPQA.
Posso rodar ambos localmente? GLM 5.2 requer no mínimo 256 GB de memória unificada. Gemma 4 roda em qualquer GPU de consumidor com 8–24 GB de VRAM. A maioria dos desenvolvedores que quer ambos roda Gemma 4 localmente e acessa GLM 5.2 via API Z.ai.
Qual tem melhor suporte no Ollama?
Gemma 4 é totalmente suportado no Ollama com tags padrão (ollama run gemma4:31b). GLM 5.2 está disponível no Ollama pela tag glm-5.2:cloud, que roteia para a inferência hospedada da Z.ai.
Qual licença é melhor para uso comercial? Ambas são permissivas. GLM 5.2 usa MIT (máxima flexibilidade). Gemma 4 usa Apache 2.0 (compatível com uso comercial com atribuição). Nenhuma impõe limites de volume de uso ou royalties.
Guias relacionados
- Comparação de modelos Gemma 4: E2B, E4B, 12B, 26B A4B e 31B
- Análise completa do GLM 5.2 e benchmarks
- Análise completa do Gemma 4 e benchmarks
- Requisitos de hardware do GLM 5.2 para inferência local
- Requisitos de hardware do Gemma 4
- Como executar GLM 5.2 no Ollama
- Como executar o Gemma 4 com llama.cpp
- Experimente o Gemma 4 grátis no navegador
Guias relacionados
Continue no cluster do Gemma 4 com o proximo guia que combina com a decisao que voce esta tomando agora.
Requisitos de Hardware do GLM 5.2: Guia Completo de RAM, VRAM e GPU
O GLM 5.2 é um modelo MoE com 744 bilhões de parâmetros lançado sob licença MIT. Aqui está tudo o que você precisa saber sobre o hardware necessário para executá-lo localmente.
Como Executar o GLM-5.2 no Ollama: Tag Cloud, Configuração Local e Guia da API
O GLM-5.2 está disponível no Ollama via tag glm-5.2:cloud — um único comando para usar um modelo de programação com contexto de 976K sem precisar gerenciar um download de 744B de parâmetros.
O llama.cpp Suporta o Gemma 4? Status do GGUF, Correções e o que Funciona
Uma resposta prática sobre se o llama.cpp suporta o Gemma 4, com links oficiais do GGUF, status de suporte atual e o que 'suportado' realmente significa.
Ainda decidindo o que ler depois?
Volte para o hub de guias para navegar por comparacoes de modelos, tutoriais de configuracao e paginas de planejamento de hardware.