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Head-to-Head Model Comparison

Gemma 3 vs Llama 4 Scout

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs リサーチチーム監修最終確認日: October 2026編集方針
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Gemma 3 vs Llama 4 Scout: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

GoogleのGemma 3とMetaのLlama 4 Scoutは、注目度の高い主要AIモデルです。Gemma 3は131.1K トークンのコンテキストウィンドウを備え、API料金は100万トークンあたり入力$0.00/出力$0.00、一方のLlama 4 Scoutは3.5M トークンのコンテキストで入力$0.00/出力$0.00です。以下でベンチマーク、速度、コストを詳しく比較します。

徹底比較 (VS)

任意のAIモデルを切り替えて比較

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

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Google

Gemma 3

ネイティブ・マルチモーダルAI

Google の Gemma 3 は、テキストと画像のネイティブ・マルチモーダル理解および図表・ドキュメント解析向けに設計されたAIモデルです。131K のコンテキストウィンドウ、毎秒 105 トークンの生成速度、知能指数 68/100（無料のオープンウェイト提供）を実現しています。

Intelligence Index68 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Meta

Llama 4 Scout

オープンウェイト基盤モデル

Meta の Llama 4 Scout は、オンプレミス環境でのセルフホスト、ファインチューニング、完全なデータ主権の確保向けに設計されたAIモデルです。3.5M のコンテキストウィンドウ、毎秒 95 トークンの生成速度、知能指数 76/100（無料のオープンウェイト提供）を実現しています。

Intelligence Index76 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

3.5M tokens

SWE-bench Verified:

N/A

ひと目でわかる主な違い

  • 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 →
FeatureGemma 3Llama 4 Scout
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
6876
Provider
GoogleMeta
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 text3.5M tokens~5,250 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K33K
Throughput Speed
Tokens generated per second
105 tok/s95 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
61%N/A

分野別勝者スコアカード

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
Gemma 3
+11% faster generation
Context
Llama 4 Scout
3.5M tokens window

検証済みベンチマークスコア比較

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

レイテンシ＆応答時間

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

リアルタイムAPIトークン料金シミュレーター

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

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% 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

  • 131K のコンテキストウィンドウと最大 16K トークンの出力容量（GPQA Diamond 61% · MMLU-Pro 78%）
  • 毎秒 105 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 320ms の低遅延
  • オープンウェイトモデル (1B / 4B / 12B / 27B)として vLLM・SGLang・Ollama を用いた自社GPUでのローカル運用が可能
Considerations & Trade-offs
  • 非量子化のフル精度でローカル推論を行うには十分なGPU VRAM容量が必要です
  • 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります

Llama 4 Scout · Strengths & Key Advantages

  • 3.5M のコンテキストウィンドウと最大 33K トークンの出力容量（MMLU-Pro 78% · Arena Elo 1370）
  • 毎秒 95 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 650ms の低遅延
  • オープンウェイトモデル (17B (109B total MoE))として vLLM・SGLang・Ollama を用いた自社GPUでのローカル運用が可能
Considerations & Trade-offs
  • 非量子化のフル精度でローカル推論を行うには十分なGPU VRAM容量が必要です
  • 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります

Token Use & Task Economics

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

MetricGemma 3Llama 4 Scout
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
5K10K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

技術仕様・スペック

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGemma 3Llama 4 Scout
Official API Model ID (SDK)models/gemma-3meta-llama/Llama-4-Scout
API ProtocolGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDKOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2025-032025-04
Knowledge CutoffDecember 2024January 2025
ArchitectureNative multimodal open transformer with expanded contextExtreme-context sparse MoE multimodal transformer (17B active / 109B total)
Parameters1B / 4B / 12B / 27B17B (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 CloudUnlimited (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 & TTLAutomatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportFull 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 BillingText 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 VRAMBF16 / 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 ClassificationGoogle DeepMind Frontier Safety Framework VerifiedOpen-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 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestext, visiontext, vision
Output Modalitiestexttext

Gemma 3 vs Llama 4 Scout: よくある質問 (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.

総合評価

Gemma 3（テキストと画像のネイティブ・マルチモーダル理解および図表・ドキュメント解析、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）とLlama 4 Scout（オンプレミス環境でのセルフホスト、ファインチューニング、完全なデータ主権の確保、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）はいずれも優れた選択肢です。高度な推論・コーディング精度ではLlama 4 Scoutがリードし、応答速度とスループットではGemma 3が優れ、APIコスト効率ではGemma 3が有利です。

よくある質問 (FAQ)

コーディングや複雑な推論には Gemma 3 と Llama 4 Scout のどちらが適していますか？+

総合知能指数およびコーディング評価では Llama 4 Scout が優位です。上部の SWE-bench や GPQA スコアもあわせてご確認ください。

Gemma 3 と Llama 4 Scout ではどちらのAPI料金が安いですか？+

Gemma 3 は100万トークンあたり入力$0.00 / 出力$0.00、Llama 4 Scout は入力$0.00 / 出力$0.00です。総合的なコスト効率では Gemma 3 がより経済的です。

コンテキスト長と生成速度はどちらが優れていますか？+

コンテキストウィンドウは Gemma 3 が 131.1K トークン、Llama 4 Scout が 3.5M トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Gemma 3 がリードしています。

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

公的ソース: GoogleおよびMeta公式APIドキュメント、システムカード、独立ベンチマーク評価 (2026)。