Hướng dẫn Gemma 4

GLM 5.2 vs Gemma 4: Nên chọn mô hình nào năm 2026?

6 thg 7, 2026•Đọc trong 9 phút

glm 5.2gemma 4model comparisonlocal llmllm comparison

Ngôn ngữ khả dụngEnglish Deutsch 日本語中文 Tiếng Việt Português 한국어

GLM 5.2 và Gemma 4 đều là các mô hình open-weights phát hành năm 2026, cả hai có hiệu suất lập trình mạnh mẽ và có thể tự lưu trữ miễn phí. Đó là điểm tương đồng chủ yếu. GLM 5.2 là mô hình khổng lồ 744 tỷ tham số được thiết kế cho kỹ thuật phần mềm dài hạn với cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token. Gemma 4 là một gia đình gồm năm mô hình — từ mô hình điện thoại 3 GB đến mô hình máy trạm 20 GB — được thiết kế để chạy trên phần cứng tiêu dùng mà không cần trung tâm dữ liệu. Lựa chọn giữa hai mô hình chủ yếu phụ thuộc vào phần cứng bạn có và tác vụ bạn cần.

Những khác biệt chính

	GLM 5.2	Gemma 4 31B	Gemma 4 26B A4B
Kiến trúc	744B MoE (~40B hoạt động)	Dense	26B MoE (~4B hoạt động)
Cửa sổ ngữ cảnh	1.000.000 token	256.000 token	256.000 token
VRAM tối thiểu (Q2/Q4)	~245 GB	~17,5 GB	~14,4 GB
Đầu vào âm thanh	Không	Không	Không
Đầu vào hình ảnh/video	Không	Có	Có
Giấy phép	MIT	Apache 2.0	Apache 2.0
Giá API (đầu vào)	$1,40/MTok (Z.ai)	Miễn phí (tự lưu trữ)	Miễn phí (tự lưu trữ)
Giá API (đầu ra)	$4,40/MTok (Z.ai)	Miễn phí (tự lưu trữ)	Miễn phí (tự lưu trữ)
API được lưu trữ	Có (Z.ai, OpenRouter)	Có (Google AI Studio)	Có (Google AI Studio)
Tối thiểu cục bộ	M4 Ultra / đa GPU	RTX 3090 (24 GB)	RTX 3060 (16 GB)

So sánh benchmark

Benchmark	GLM 5.2	Gemma 4 31B
SWE-bench Verified (lập trình)	69,3%	~55%*
LiveCodeBench v6	~78%	80,0%
AIME 2026 (toán học)	~87%	89,2%
GPQA Diamond (khoa học)	~80%	84,3%
MMLU Pro (kiến thức)	~84%	85,2%
Cửa sổ ngữ cảnh	1M token	256K token

*Điểm SWE-bench của Gemma 4 31B chưa được báo cáo chính thức; ước tính dựa trên hiệu suất tương đối trên LiveCodeBench.

Ý nghĩa thực tế: GLM 5.2 được xây dựng chuyên biệt cho kỹ thuật phần mềm theo hướng tác nhân — các tác vụ dài hạn trên nhiều tệp, ngữ cảnh toàn bộ codebase, quy trình làm việc vòng lặp tác nhân. Gemma 4 31B là mô hình đa năng hơn, cạnh tranh trong toán học, khoa học và lập trình. Về chất lượng lập trình thuần túy, GLM 5.2 có lợi thế đáng kể trên SWE-bench. Về bề rộng suy luận, hai mô hình khá tương đương. Đối với các tác vụ đa phương thức liên quan đến hình ảnh hoặc video, Gemma 4 thắng rõ ràng — GLM 5.2 không có khả năng nhìn.

Phần cứng: Sự khác biệt thực tế lớn nhất

Phần cứng GLM 5.2

Toàn bộ 744B trọng số của GLM 5.2 phải ở trong bộ nhớ dù chỉ ~40B được kích hoạt mỗi token. Cấu hình cục bộ tối thiểu là Mac với 256 GB bộ nhớ hợp nhất (M4 Ultra) hoặc máy trạm với nhiều GPU và 256+ GB VRAM + RAM hệ thống kết hợp.

Lượng tử hóa	Kích thước file	Bộ nhớ tối thiểu
2-bit (UD-IQ2_M)	~239 GB	256 GB hợp nhất
4-bit (UD-Q4_K_XL)	~411 GB	500+ GB
FP16	~1.510 GB	Chỉ data center

Phần cứng Gemma 4

Bất kỳ mô hình nào trong năm mô hình Gemma 4 đều chạy được trên phần cứng tiêu dùng.

Mô hình	Bộ nhớ Q4	Phần cứng phù hợp
E2B	~2,9 GB	Điện thoại / Raspberry Pi
E4B	~4,5 GB	MacBook Air (8 GB)
12B	~6,7 GB	GPU 8 GB / 16 GB hợp nhất
26B A4B	~14,4 GB	RTX 3060 / 16 GB hợp nhất
31B	~17,5 GB	RTX 3090 / 24 GB

So sánh chi phí

API được lưu trữ

Mô hình	Đầu vào	Đầu ra
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)	Miễn phí (giới hạn tốc độ)	Miễn phí (giới hạn tốc độ)
Gemma 4 qua Vertex AI	~$0,70/MTok	~$2,10/MTok

Tự lưu trữ

Cả hai mô hình đều miễn phí tải xuống và chạy mà không tốn chi phí theo token. Chi phí đầu tư phần cứng khác nhau đáng kể: Gemma 4 31B chỉ cần một RTX 3090; GLM 5.2 cần M4 Ultra hoặc dàn đa GPU tốn tối thiểu $10.000–$15.000.

Hướng dẫn lựa chọn theo trường hợp sử dụng

Chọn GLM 5.2 nếu:

Tác vụ chính là kỹ thuật phần mềm theo hướng tác nhân — lập trình nhiều bước dài hạn, xem xét code tự động
Bạn cần truyền toàn bộ codebase làm ngữ cảnh (1M token vừa đủ cho các kho lớn trong một lần gọi)
Bạn có phần cứng hoặc chấp nhận chi phí API Z.ai và muốn mô hình lập trình open-weights tốt nhất
Bạn cần giấy phép MIT để có tính linh hoạt thương mại tối đa

Chọn Gemma 4 nếu:

Bạn muốn chạy mô hình trên phần cứng tiêu dùng — MacBook, RTX 3090 hoặc thậm chí điện thoại
Trường hợp sử dụng yêu cầu hiểu hình ảnh, video hoặc âm thanh (GLM 5.2 không có khả năng nhìn)
Bạn thích hệ sinh thái Google — AI Studio, Vertex AI, Ollama, LM Studio
Bạn cần E4B hoặc 12B để triển khai edge nhanh với hỗ trợ âm thanh

Chọn Gemma 4 26B A4B cụ thể nếu:

Bạn muốn chất lượng gần 31B với chi phí tính toán 4B trên GPU 16 GB

Cửa sổ ngữ cảnh: Khi nào 1M vs 256K thực sự quan trọng

Lập chỉ mục toàn bộ kho: 1M token cho phép đưa toàn bộ codebase lớn vào ngữ cảnh trực tiếp.
Phân tích tài liệu dài: Hợp đồng pháp lý, bài nghiên cứu, nhật ký mở rộng — GLM 5.2 xử lý mà không cần chia nhỏ.
Lịch sử hội thoại đa tác nhân: Các vòng lặp tác nhân dài với nhiều lần gọi công cụ được hưởng lợi từ ngữ cảnh lớn hơn.

Với hầu hết người dùng, 256K đã là nhiều ngữ cảnh hơn mức cần thiết. Đừng chọn GLM 5.2 chỉ vì con số ngữ cảnh trừ khi quy trình làm việc của bạn thực sự chạm đến giới hạn 256K.

Câu hỏi thường gặp

GLM 5.2 có tốt hơn Gemma 4 không? Đối với kỹ thuật phần mềm dài hạn và các tác vụ ngữ cảnh 1M, GLM 5.2 đạt điểm cao hơn trên SWE-bench. Đối với các tác vụ đa phương thức (hình ảnh, video, âm thanh), Gemma 4 là lựa chọn duy nhất. Về các benchmark ngôn ngữ thuần túy (toán học, khoa học, kiến thức chung), các mô hình khá tương đương.

Tôi có thể chạy cả hai cục bộ không? GLM 5.2 yêu cầu tối thiểu 256 GB bộ nhớ hợp nhất. Gemma 4 chạy trên bất kỳ GPU tiêu dùng nào có 8–24 GB VRAM. Hầu hết các nhà phát triển muốn cả hai sẽ chạy Gemma 4 cục bộ và truy cập GLM 5.2 qua API Z.ai.

Mô hình nào có hỗ trợ Ollama tốt hơn? Gemma 4 được hỗ trợ đầy đủ trong Ollama với các thẻ tiêu chuẩn (ollama run gemma4:31b). GLM 5.2 có trong Ollama qua thẻ glm-5.2:cloud, định tuyến đến suy luận được lưu trữ của Z.ai.

Giấy phép nào tốt hơn cho sử dụng thương mại? Cả hai đều là giấy phép cho phép. GLM 5.2 dùng MIT (linh hoạt tối đa). Gemma 4 dùng Apache 2.0 (thân thiện thương mại với ghi nhận). Không bên nào áp đặt giới hạn khối lượng sử dụng hay tiền bản quyền.