Gemma 3 vs Llama 4 Scout
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Gemma 3 de Google et Llama 4 Scout de Meta sont deux modèles d’IA de premier plan. Gemma 3 propose une fenêtre de contexte de 131.1K tokens au tarif de $0.00/$0.00 par million de tokens, tandis que Llama 4 Scout offre 3.5M tokens de contexte à $0.00/$0.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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Gemma 3
IA Multimodale NativeGemma 3 de Google est un modèle d’IA conçu pour la compréhension multimodale native (texte, vision) et l’analyse de documents complexes, offrant une fenêtre de contexte de 131K, une vitesse de 105 tokens/s, un indice d’intelligence de 68/10
$0.00 / 1M
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131.1K tokens
N/A
Llama 4 Scout
Modèle de Base à Poids OuvertsLlama 4 Scout de Meta est un modèle d’IA conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, offrant une fenêtre de contexte de 3.5M, une vitesse de 95 tokens/s, un indice d’intelligence d
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3.5M tokens
N/A
Différences Clés en un Coup d’Œil
- 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.
| Caractéristique | Gemma 3 | Llama 4 Scout |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 68 | 76 |
Provider | 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 |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Scores de Benchmarks Vérifiés
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Gemma 3 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 131K et capacité de sortie maximale de 16K tokens (GPQA Diamond 61% · MMLU-Pro 78%)
- Débit rapide de 105 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 320 ms
- Poids ouverts (1B / 4B / 12B / 27B) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Llama 4 Scout · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 3.5M et capacité de sortie maximale de 33K tokens (MMLU-Pro 78% · Arena Elo 1370)
- Débit rapide de 95 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 650 ms
- Poids ouverts (17B (109B total MoE)) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
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 |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | 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: Réponses Rapides (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.
Verdict
Gemma 3 (Conçu pour la compréhension multimodale native (texte, vision) et l’analyse de documents complexes, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Llama 4 Scout (Conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Llama 4 Scout domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Gemma 3 assure un débit supérieur et Gemma 3 offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Gemma 3 ou Llama 4 Scout ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Llama 4 Scout prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre Gemma 3 et Llama 4 Scout ?+
Gemma 3 est facturé $0.00 / $0.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.00 / $0.00 pour Llama 4 Scout. En coût pondéré, Gemma 3 est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Gemma 3 prend en charge 131.1K tokens contre 3.5M tokens pour Llama 4 Scout. Côté vitesse de génération, Gemma 3 est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.
Sources: Documentation API officielle de Google et Meta, fiches système et benchmarks indépendants (2026).