DeepSeek V4 vs Gemma 4
DeepSeek V4 vs Gemma 4 : code a l echelle trillion contre IA edge multimodale
DeepSeek V4-Pro atteint 80,6% sur SWE-bench Verified avec 1,6 billion de parametres et une fenetre de contexte d un million de tokens. Google Gemma 4 obtient 89,2% sur AIME 2026 en raisonnement mathematique, integre la vision et l audio natifs, et tourne localement sur 18 Go de RAM. Deux philosophies fondamentalement differentes de l IA open source : performances de code maximales a grande echelle contre intelligence multimodale sur materiel grand public.
Face a face
DeepSeek V4 vs Gemma 4 sur les criteres cles
Ces modeles n appartiennent pas a la meme categorie de poids. V4-Pro a 1,6 billion de parametres. Gemma 4-31B en a 31 milliards. La comparaison ne porte pas sur la taille, mais sur lequel resout le mieux votre probleme specifique.
Code agentique : DeepSeek V4 domine avec une large avance
DeepSeek V4-Pro Max obtient 80,6% sur SWE-bench Verified. Gemma 4-31B atteint environ 52 a 64% selon le dispositif d evaluation. Sur Terminal-Bench 2.0, V4-Pro Max atteint 67,9% contre 42,9% pour Gemma 4-31B. Pour l edition de code autonome, la correction de bugs et les taches d ingenierie au niveau du depot, V4-Pro a une avance decisive.
Raisonnement mathematique : Gemma 4 surpasse sur AIME
Gemma 4-31B obtient 89,2% sur AIME 2026, nettement devant V4-Pro a environ 78%. Le mode de reflexion de Gemma 4 produit de solides chaines de raisonnement mathematique. Sur MMLU, les deux sont competitifs : Gemma 4-31B a 87% et V4-Pro a 90,1%. Pour les cours particuliers de maths, l analyse scientifique et les taches de raisonnement formel, Gemma 4 a un avantage clair.
Multimodal : Gemma 4 integre la vision et l audio natifs
Toutes les variantes de Gemma 4 supportent la comprehension d images native. Les modeles edge E2B et E4B gerent egalement les entrees audio et video. DeepSeek V4 est une version preview uniquement textuelle sans capacites multimodales natives. Pour les flux de travail impliquant la numerisation de documents, l analyse d images, les questions-reponses visuelles ou la transcription audio, Gemma 4 est la seule option dans ce comparatif.
Fenetre de contexte : DeepSeek V4 offre quatre fois plus
DeepSeek V4 supporte un million de tokens. Gemma 4 supporte 256K tokens. Pour traiter des bases de code entieres, de tres longs documents juridiques ou des articles de recherche complets en une seule passe, l avantage de contexte de V4 est significatif. La fenetre de 256K de Gemma 4 couvre la plupart des cas d usage pratiques, mais ne peut pas rivaliser avec V4 pour les entrees vraiment massives.
Deploiement edge et mobile : seul Gemma 4 convient
Gemma 4 E2B (2,3 milliards de parametres) tourne sur 4 Go de RAM, adapte aux smartphones. E4B (4,5 milliards) tourne sur 8 Go, adapte aux ordinateurs portables. Le 26B MoE tourne sur 18 Go avec quantification, tenant dans un seul RTX 4090 ou MacBook M4 Pro. DeepSeek V4 n a pas de variante edge. Le plus petit modele (V4-Flash a 284B au total) est reserve aux serveurs. Pour l IA embarquee, Gemma 4 est le seul choix.
Qualite de generation de code : l ecart est plus faible que SWE-bench ne le suggere
Sur LiveCodeBench (generation de code competitive), Gemma 4-31B obtient 80,0% et V4-Pro Max 93,5. Sur HumanEval (code au niveau fonction), Gemma 4-31B atteint environ 88% et V4-Pro environ 90%. L ecart se resserre sur les taches de code plus simples. SWE-bench mesure l edition autonome au niveau du depot, ou le contexte massif et le nombre de parametres de V4 constituent un avantage structurel.
Tarifs API : couts d entree comparables, couts de sortie differents
DeepSeek V4-Flash coute 0,14 $ par million de tokens en entree et 0,28 $ en sortie. Gemma 4-31B sur OpenRouter coute 0,14 $ en entree et 0,40 $ en sortie. Le tarif d entree est identique. V4-Flash est 30% moins cher en sortie. V4-Pro a 1,74 $ en entree et 3,48 $ en sortie est nettement plus cher, mais delivre des scores de benchmarks bien superieurs.
Licences : les deux sont entierement permissives
Gemma 4 utilise Apache 2.0. DeepSeek V4 utilise MIT. Les deux autorisent un usage commercial, une modification et une redistribution sans restriction. Apache 2.0 inclut une concession de brevet, que certaines equipes juridiques preferent. MIT est plus simple. En pratique, les deux licences offrent une liberte commerciale equivalente.
Verdict rapide
Quand choisir DeepSeek V4 plutot que Gemma 4
Des modeles differents pour des contraintes de deploiement differentes.
Choisir DeepSeek V4 quand
- Vous avez besoin des meilleures performances de code autonome (80,6% SWE-bench)
- Vos documents ou bases de code depassent 256K tokens
- Vous souhaitez une profondeur de raisonnement ajustable (Non-think, Think High, Think Max)
- Un acces API economique est important (V4-Flash a 0,14 $ par M tokens en entree)
- Vous avez besoin d un large support de langages de programmation (338 langages)
Choisir Gemma 4 quand
- Vous devez executer l IA sur des smartphones, ordinateurs portables ou GPU grand public
- Votre flux de travail implique la comprehension d images, d audio ou de video
- La qualite du raisonnement mathematique est votre priorite principale (89,2% AIME)
- Vous souhaitez la plus large gamme de tailles de modeles (de 2B a 31B)
- La licence Apache 2.0 avec concession de brevet est preferee
Benchmarks
Comparatif benchmarks DeepSeek V4 vs Gemma 4
Resultats complets sur le code, le raisonnement, le multimodal et les specifications de deploiement. V4 mene sur le code et le contexte. Gemma 4 mene sur les maths, le multimodal et le deploiement edge.
DeepSeek V4 et Gemma 4 representent deux philosophies distinctes de l IA open source. V4-Pro monte a 1,6 billion de parametres avec 49 milliards actifs, visant des performances maximales sur le code et les taches agentiques. Gemma 4-31B Dense utilise la totalite de ses 31 milliards de parametres sans routage MoE, atteignant une solide qualite de raisonnement pour une fraction du calcul. La variante 26B MoE n active que 3,8 milliards de parametres par token, permettant un deploiement local sur materiel grand public. Le tableau de benchmarks ci-dessous couvre les evaluations les plus importantes pour choisir entre ces deux familles.
Code : V4-Pro Max 80,6% SWE-bench vs Gemma 4-31B environ 52 a 64%
Maths : Gemma 4-31B 89,2% AIME vs V4-Pro environ 78%
Multimodal : Gemma 4 76,9% MMMU Pro avec vision native, V4 est uniquement textuel
Contexte : V4 supporte 1M tokens, Gemma 4 supporte 256K
Edge : Gemma 4 E2B tourne sur 4 Go de RAM, V4 n a pas de variante edge
Cout API en entree : V4-Flash et Gemma 4-31B tous deux a 0,14 $ par M tokens
Comparaison complete
Famille DeepSeek V4 vs famille Gemma 4
Resultats en face a face sur les benchmarks d evaluation les plus importants.
| Benchmark | V4-Pro Max 1,6T / 49B actifs Frontier | V4-Flash Max 284B / 13B actifs Efficace | Gemma 4 31B Dense Raisonnement | Gemma 4 26B MoE 4B actifs Local |
|---|---|---|---|---|
SWE-bench Verified Edition de code autonome | 80,6% | 79,0% | ~52-64% | - |
LiveCodeBench Generation de code | 93,5 | 91,6 | 80,0 | 77,1 |
HumanEval Code au niveau fonction | ~90% | - | ~88% | - |
Terminal-Bench 2.0 Operations en terminal | 67,9% | 56,9% | 42,9% | - |
AIME 2026 Mathematiques | ~78% | - | 89,2% | 88,3% |
MMLU Connaissances generales | 90,1% | 88,7% | 87% | - |
GPQA Diamond Raisonnement scientifique | 90,1% | 88,1% | 78% | - |
MMMU Pro Comprehension multimodale | - | - | 76,9% | 73,8% |
Context window Tokens maximum | 1M | 1M | 256K | 256K |
Active parameters Par token | 49B | 13B | 31B | 3,8B |
Materiel minimum Pour l inference locale | Cluster GPU | 2x H100 | 1x H100 | 18 Go VRAM |
Licence Usage commercial | MIT | MIT | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
Donnees issues des fiches modeles officielles. DeepSeek V4 (avril 2026), Gemma 4 (avril 2026). Certains scores varient selon la methodologie d evaluation.
Code
DeepSeek V4 devance le code autonome avec une marge significative
L ecart entre V4-Pro et Gemma 4 sur SWE-bench Verified est d environ 17 a 29 points de pourcentage selon l evaluation de Gemma. Cela reflete une difference architecturale fondamentale : V4-Pro active 49 milliards de parametres par token avec une fenetre de contexte d un million de tokens, lui donnant la capacite de raisonner sur des depots entiers. Gemma 4-31B est solide sur les taches de generation de code isolees, mais manque d echelle pour l edition autonome complexe multi-fichiers.
- SWE-bench Verified : V4-Pro Max 80,6% vs Gemma 4-31B environ 52 a 64%
- LiveCodeBench : V4-Pro Max 93,5 vs Gemma 4-31B 80,0
- Terminal-Bench 2.0 : V4-Pro Max 67,9% vs Gemma 4-31B 42,9%
- V4 supporte 338 langages de programmation
Edge et multimodal
Gemma 4 couvre des smartphones aux stations de travail avec vision native
Gemma 4 est la seule famille de modeles de ce comparatif qui tourne sur des appareils mobiles. La variante E2B n a besoin que de 4 Go de RAM. Le 26B MoE tourne sur un seul RTX 4090 ou MacBook M4 Pro a 18 a 35 tokens par seconde. Toutes les variantes incluent la comprehension d images native, et les modeles edge ajoutent le support audio et video. Pour les equipes qui construisent des produits d IA embarquee, Gemma 4 n a pas de concurrent open-weight.
- E2B : 2,3B parametres, 4 Go de RAM, mobile et embarque
- E4B : 4,5B parametres, 8 Go de RAM, ordinateurs portables et navigateurs
- 26B MoE : 3,8B actifs, 18 Go de RAM, GPU grand public
- 31B Dense : qualite maximale, un seul H100 ou station de travail haut de gamme
Long contexte
DeepSeek V4 traite quatre fois plus de contexte que Gemma 4
La fenetre de contexte d un million de tokens de V4 est quatre fois plus grande que la limite de 256K de Gemma 4. L architecture d attention hybride (CSA et HCA) reduit les FLOPs d inference a 27% et le KV cache a 10% par rapport a l attention standard pour la meme longueur de contexte. Cela signifie que V4 peut traiter des bases de code entieres, des contrats juridiques complets ou des articles de recherche exhaustifs sans decoupage ni augmentation par recuperation.
- V4 : 1M tokens avec 27% de FLOPs et 10% de KV cache vs attention standard
- Gemma 4 : 256K tokens, suffisant pour la plupart des documents
- Le mode Think Max de V4 recommande au moins 384K tokens pour le budget de raisonnement
- Gemma 4 26B MoE : contexte 256K mais le KV cache limite l usage pratique sur materiel grand public
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