Head-to-Head Model Comparison

Gemma 3 vs Llama 4 Scout

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Revisado por el equipo de investigación de GetInfoUsÚltima revisión: October 2026Política editorial

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Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Gemma 3Profile

Llama 4 ScoutProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Google

Gemma 3

IA Multimodal Nativa

Gemma 3 de Google es un modelo de IA diseñado para comprensión multimodal nativa de texto e imagen y análisis visual de documentos, con ventana de contexto de 131K, velocidad de 105 tokens/s, índice de inteligencia de 68/100 y tarifa de acc

Intelligence Index68 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Llama 4 Scout

Modelo Base de Pesos Abiertos

Llama 4 Scout de Meta es un modelo de IA diseñado para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, con ventana de contexto de 3.5M, velocidad de 95 tokens/s, índice de inteligencia de 76/100 y tari

Intelligence Index76 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

3.5M tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Diferencias Clave de un Vistazo

Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
Llama 4 Scout has a larger context window (4M vs 131K tokens).
Gemma 3 is faster at 105 tok/s vs 95 tok/s.

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Característica	Gemma 3	Llama 4 Scout
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	68	76
Provider	Google	Meta
Input Price Cost per million input tokens	$0.00 / 1M	$0.00 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$0.00 / 1M	$0.00 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$0.00 / 1M	$0.00 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	131.1K tokens~197 A4 pages of text	3.5M tokens~5,250 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	16K	33K
Throughput Speed Tokens generated per second	105 tok/s	95 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	N/A	N/A
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	61%	N/A

¿Quién gana en cada área?

At-a-glance decision framework

Código

Evaluations ongoing

Costo

Tied

Identical monthly runtime cost

Velocidad

Gemma 3

+11% faster generation

Contexto

Llama 4 Scout

3.5M tokens window

Puntuaciones de Benchmarks Verificadas

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Gemma 3Llama 4 Scout

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

61%vsN/A

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

78%vs78%

LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1335ptsvs1370pts

Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

N/Avs92.5%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

105 tok/s vs95 tok/s

Latencia y Tiempo de Respuesta

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better

Gemma 30.32s

Llama 4 Scout0.65s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

Gemma 35.08s

Llama 4 Scout5.91s

Simulador Interactivo de Costos de Tokens

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

Gemma 3 Monthly API Bill

$0.00 / month

$0/1M in · $0/1M out

Llama 4 Scout Monthly API Bill

$0.00 / month

$0/1M in · $0/1M out

These models cost the same under this workload — no savings either way.Break-even

Gemma 3 · Strengths & Key Advantages

Ventana de contexto de 131K con hasta 16K tokens de salida máxima (GPQA Diamond 61% · MMLU-Pro 78%)
Rendimiento ágil de 105 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 320 ms
Pesos abiertos (1B / 4B / 12B / 27B) listos para autoalojamiento local o en nube privada mediante vLLM y Ollama

Considerations & Trade-offs

Requiere infraestructura GPU dedicada con suficiente memoria VRAM para inferencia local sin cuantización
En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad

Llama 4 Scout · Strengths & Key Advantages

Ventana de contexto de 3.5M con hasta 33K tokens de salida máxima (MMLU-Pro 78% · Arena Elo 1370)
Rendimiento ágil de 95 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 650 ms
Pesos abiertos (17B (109B total MoE)) listos para autoalojamiento local o en nube privada mediante vLLM y Ollama

Considerations & Trade-offs

Requiere infraestructura GPU dedicada con suficiente memoria VRAM para inferencia local sin cuantización
En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

Metric	Gemma 3	Llama 4 Scout
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.00	$0.00
Output Tokens / Task Tokens generated per task	5K	10K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	0K	0K

Especificaciones Técnicas

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Característica	Gemma 3	Llama 4 Scout
Official API Model ID (SDK)	models/gemma-3	meta-llama/Llama-4-Scout
API Protocol	Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date	2025-03	2025-04
Knowledge Cutoff	December 2024	January 2025
Architecture	Native multimodal open transformer with expanded context	Extreme-context sparse MoE multimodal transformer (17B active / 109B total)
Parameters	1B / 4B / 12B / 27B	17B (109B total MoE)
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)	Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud	Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)	Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)	Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)
Prompt Cache Policy & TTL	Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)	Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
Computer Use / GUI Agent	Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)	API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
MCP & Parallel Tool Calling	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & Sandbox	Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox	Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning Support	Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)	Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)
Multimodal Token Billing	Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)	Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAM	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 4 GB VRAM (Native BF16)	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 11 GB VRAM (4-bit Quantized) · 37 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier Classification	Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified	Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)	100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control	100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalities	text, vision	text, vision
Output Modalities	text	text

Gemma 3 vs Llama 4 Scout: Respuestas Rápidas (FAQ)

Which is more intelligent, Gemma 3 or Llama 4 Scout?

Llama 4 Scout is more intelligent. It scores 76 compared with 68 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Gemma 3 is faster, generating 105 tokens per second compared with 95 tokens per second.

Which model has lower latency?

Gemma 3 has lower latency, with a time to first token of 0.32s compared with 0.65s.

Which model has a larger context window?

Llama 4 Scout has a larger context window, supporting 3.5M tokens compared with 131.1K tokens.

Veredicto

Tanto Gemma 3 (Ideal para comprensión multimodal nativa de texto e imagen y análisis visual de documentos, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como Llama 4 Scout (Ideal para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Llama 4 Scout lidera en inteligencia general y programación, Gemma 3 ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Gemma 3 resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Gemma 3 o Llama 4 Scout?+

En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Llama 4 Scout obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.

¿Cuánto cuesta la API de Gemma 3 frente a Llama 4 Scout?+

Gemma 3 cuesta $0.00 / $0.00 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Llama 4 Scout cuesta $0.00 / $0.00. En costo combinado, Gemma 3 es la opción más económica.

¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+

Gemma 3 cuenta con 131.1K tokens de contexto frente a 3.5M tokens de Llama 4 Scout. En velocidad de inferencia, Gemma 3 ofrece un rendimiento superior.

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Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

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