Gemma 4 指南

GLM 5.2 vs Gemma 4：2026年该选哪个模型？

2026年7月6日•约 9 分钟

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GLM 5.2 和 Gemma 4 都是 2026 年发布的开源权重模型，编程能力强劲，均可免费自托管。相似之处大致如此。GLM 5.2 是一个 7440 亿参数的巨型模型，拥有 100 万 token 的上下文窗口，专为长周期软件工程场景而设计。Gemma 4 则是五款尺寸的模型家族——从 3GB 的手机端模型到 20GB 的工作站模型——无需数据中心即可在消费级硬件上运行。两者之间的选择，主要取决于你手头的硬件和需要完成的任务。

主要差异一览

	GLM 5.2	Gemma 4 31B	Gemma 4 26B A4B
架构	744B MoE（~40B 激活）	Dense	26B MoE（~4B 激活）
上下文窗口	1,000,000 token	256,000 token	256,000 token
最低 VRAM（Q2/Q4）	~245 GB	~17.5 GB	~14.4 GB
音频输入	不支持	不支持	不支持
图像/视频输入	不支持	支持	支持
许可证	MIT	Apache 2.0	Apache 2.0
API 价格（输入）	$1.40/MTok（Z.ai）	免费（自托管）	免费（自托管）
API 价格（输出）	$4.40/MTok（Z.ai）	免费（自托管）	免费（自托管）
托管 API	有（Z.ai、OpenRouter）	有（Google AI Studio）	有（Google AI Studio）
本地最低配置	M4 Ultra / 多 GPU	RTX 3090（24 GB）	RTX 3060（16 GB）

基准测试对比

基准测试	GLM 5.2	Gemma 4 31B
SWE-bench Verified（编程）	69.3%	~55%*
LiveCodeBench v6	~78%	80.0%
AIME 2026（数学）	~87%	89.2%
GPQA Diamond（科学推理）	~80%	84.3%
MMLU Pro（知识）	~84%	85.2%
上下文窗口	1M token	256K token

*Gemma 4 31B 的 SWE-bench 分数尚无官方数据；基于 LiveCodeBench 相对表现估算。

实际意义： GLM 5.2 专为智能体式软件工程而生——跨文件长周期任务、完整代码库上下文、智能体循环工作流。Gemma 4 31B 是更通用的模型，在数学、科学和编程方面均有竞争力。在纯编程质量上，GLM 5.2 在 SWE-bench 上具有明显优势。在推理广度上，两者相近。涉及图像或视频的多模态任务，Gemma 4 胜出明显——GLM 5.2 没有视觉能力。

硬件：最大的实际差距

GLM 5.2 硬件需求

GLM 5.2 的 744B 全部权重必须驻留在内存中，即使每次推理只激活约 40B 参数。本地运行的最低配置是 256 GB 统一内存的 Mac（M4 Ultra），或配备多块 GPU 且总计 256 GB 以上 VRAM + 系统 RAM 的工作站。

量化方式	文件大小	最低内存
2-bit（UD-IQ2_M）	~239 GB	256 GB 统一内存
4-bit（UD-Q4_K_XL）	~411 GB	500+ GB
FP16	~1,510 GB	仅数据中心

Gemma 4 硬件需求

Gemma 4 五款模型均可在消费级硬件上运行。

模型	Q4 内存	适配硬件
E2B	~2.9 GB	手机 / Raspberry Pi
E4B	~4.5 GB	MacBook Air（8 GB）
12B	~6.7 GB	8 GB 显卡 / 16 GB 统一内存
26B A4B	~14.4 GB	RTX 3060 / 16 GB 统一内存
31B	~17.5 GB	RTX 3090 / 24 GB

费用对比

托管 API

模型	输入价格	输出价格
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）	免费（有速率限制）	免费（有速率限制）
Gemma 4（Vertex AI）	~$0.70/MTok	~$2.10/MTok

自托管

两款模型均可免费下载，无 token 计费。但硬件投入差异显著：Gemma 4 31B 只需一张 RTX 3090；GLM 5.2 需要 M4 Ultra 或多 GPU 机架，起步至少 $10,000–$15,000。

按使用场景选型

选 GLM 5.2，如果：

主要任务是智能体式软件工程——长周期多步骤编程、自动代码评审、SWE-bench 类工作流
需要将完整代码库作为上下文传入（1M token 可在单次调用中容纳大型仓库）
已有硬件，或接受 Z.ai API 费用，并希望使用最强的开源权重编程模型
需要 MIT 许可证以获得最大商业灵活性

选 Gemma 4，如果：

希望在消费级硬件上运行——MacBook、RTX 3090 甚至手机
使用场景涉及图像、视频或音频理解（GLM 5.2 无视觉能力）
偏好 Google 生态——AI Studio、Vertex AI、Ollama、LM Studio
需要 E4B 或 12B 进行支持音频的快速边缘部署

选 Gemma 4 26B A4B，如果：

希望在 16 GB 消费级 GPU 上以 4B 的计算成本获得接近 31B 的质量

上下文窗口：1M vs 256K 何时真正重要

完整仓库索引： 1M token 可将大型代码库直接放入上下文，256K 对大多数个人项目够用，但超大型 Monorepo 可能不足。
长文档分析： 法律合同、研究论文、大规模日志——GLM 5.2 无需分片即可处理。
多智能体对话历史： 工具调用频繁的长智能体循环可从更大的上下文中受益。

对大多数用户来说，256K 已经绰绰有余。除非你的工作流真的会触及 256K 上限，否则不要仅因为上下文数字更大就选择 GLM 5.2。

常见问题

GLM 5.2 比 Gemma 4 更好吗？ 长周期软件工程和 1M 上下文任务中，GLM 5.2 在 SWE-bench 得分更高。多模态任务（图像、视频、音频）中，Gemma 4 是唯一选择。纯语言基准测试（数学、科学、通识知识）中，两者相近，Gemma 4 31B 在 AIME 和 GPQA 上略有领先。

能同时在本地运行两个模型吗？ GLM 5.2 至少需要 256 GB 统一内存。Gemma 4 可在任何 8–24 GB VRAM 的消费级 GPU 上运行。大多数想同时使用两者的开发者，会在本地运行 Gemma 4，通过 Z.ai API 访问 GLM 5.2。

哪个在 Ollama 上支持更好？ Gemma 4 已通过标准标签完整支持（ollama run gemma4:31b）。GLM 5.2 可通过 glm-5.2:cloud 标签在 Ollama 中使用，该标签会路由到 Z.ai 的托管推理服务。

商业使用哪个许可证更好？ 两者均为宽松许可证。GLM 5.2 使用 MIT（最大灵活性）；Gemma 4 使用 Apache 2.0（署名后可商用）。两者均不设使用量限制或版税要求。