qwen vs gemma 검색, 결론부터: 추론·코딩 점수는 Qwen3.8-27B, 실행 속도는 Gemma 4가 이긴다. RTX 4090 실측에서 Gemma 4 26B-A4B는 초당 170.0, Qwen3.8 27B(Q4_K_M)는 초당 80.0토큰으로 2.1배 차다. 반면 LiveCodeBench 코딩 점수는 Qwen이 90.3, Gemma 4 31B가 80.0으로 10.3점 Qwen이 앞선다.
Qwen3.8-27B(2026년 8월 공개, Apache 2.0)는 Dense 단일 모델, Gemma 4(2026년 4월 공개)는 MoE인 26B-A4B와 Dense인 31B로 갈린다. 속도는 MoE, 점수는 31B 기준 비교가 공정하다. 점수는 각사 공식 자료(Qwen3.8-27B 모델 카드, Gemma 4 공식 페이지)에서, 속도는 llamaperf.com 집계(2026년 10월 24일 수집)와 이 노트북 실측에서 가져왔다.
Qwen vs Gemma 4, 공식 벤치마크 점수는 누가 높은가
| 지표 | Qwen3.8-27B | Gemma 4 31B | Gemma 4 26B-A4B |
|---|---|---|---|
| LiveCodeBench v6 (코딩) | 90.3 | 80.0 | 77.1 |
| GPQA Diamond (과학 추론) | 89.2 | 84.3 | 82.3 |
| SWE-bench Pro (실전 개발) | 61.7 | — | — |
| Terminal-Bench 2.1 (에이전트) | 73.0 | — | — |
| MMMLU (다국어) | — | 85.2 | 82.6 |
| Arena Elo | 1437 (8월 시점) | 1452 (4월 2일 시점) | 1441 |
코딩은 90.3 대 80.0, 10.3점 차다. GPQA도 89.2 대 84.3, 4.9점 차. Arena Elo만 1452 대 1437로 역전되지만 서로 다른 시점 수집이라 15점은 오차 범위다. 격차가 확연한 건 아래 속도 쪽이다.
RTX 4090에서 Qwen과 Gemma는 초당 몇 토큰인가
llamaperf.com 공개 행(2026년 10월 24일 수집)에서 두 모델이 같은 카드에 올라 있다.
| 그래픽카드 | 모델·양자화 | 초당 토큰 |
|---|---|---|
| RTX 4090 | Gemma 4 26B-A4B QAT | 170.0 |
| RTX 4090 | Qwen3.8 27B Q4_K_M | 80.0 |
| RTX 4090 | Qwen3.8 27B UD-Q4_K_XL | 47.0 |
| RTX 4090 | Gemma 4 31B QAT | 46.0 |
170.0을 80.0으로 나누면 약 2.1배다. 같은 카드에서 Gemma 4도 Dense인 31B는 46.0으로 주저앉아 격차가 파라미터 구조에서 옴을 두 모델이 교대로 보여준다. 단 배치·오프로드 조건이 행마다 달라 RTX 3090 Q4_K_M은 190.0에서 38.0까지 편차가 나니 참고값으로 쓰라.
M5 Max 맥에서 Qwen과 Gemma를 돌리면 속도가 어떻게 다른가
이 노트북(Apple M5 Max) 실측도 같은 그림이다. gemma4:26b-mlx-bf16(52.5GB)이 초당 78.9토큰, qwen3.8:27b MLX 4bit(17.7GB)가 초당 43.6토큰이다. 속도는 78.9를 43.6으로 나눠 약 1.8배 차이에 그친다. 활성 파라미터 비는 27을 4로 나눈 6.75배인데 속도는 그만큼 안 벌어진다. 어텐션·KV 캐시 비용은 활성 파라미터에 안 줄기 때문이다. 양자화 조건(BF16와 4bit)이 달라 배율은 대략값이다.
VRAM 16GB 그래픽카드에서 Qwen 27B와 Gemma 4가 돌아가나
둘 다 돌아간다. 단 조건이 다르다. Qwen3.8 27B는 공식 표에서 Q4_K_M 파일 13.5GB, 권장 카드 RTX 4060 Ti 16GB다. 16GB에서 13.5GB를 빼면 KV 캐시에 남는 여유가 2.5GB뿐이라 컨텍스트를 길게 못 잡는다. Gemma 4 26B-A4B QAT의 UD-Q4_K_XL은 실측 14.2GB로 같은 카드에 들어간다.
| 그래픽카드 | 행 | 초당 토큰 |
|---|---|---|
| RTX 5070 Ti | Gemma 4 26B-A4B UD-IQ4_XS | 137.7 |
| RTX 5070 Ti | Qwen3.8 27B UD-Q4_K_XL | 124.0 |
| RTX 5070 Ti | Gemma 4 31B Q4_K_M (부분 오프로드) | 9.3 |
| RTX 5060 Ti 16GB | Gemma 4 26B-A4B MXFP4-MOE | 95.2 |
| RTX 5060 Ti 16GB | Qwen3.8 27B IQ3_XXS | 50.0 |
같은 16GB 카드에서 Dense 31B는 부분 오프로드 굴욕(9.3)을 당하는 동안 MoE 행은 세 자릿수를 지킨다. VRAM이 작을수록 유리해지는 구조다. Qwen도 RTX 3060 12GB에서 Q4_K_S로 초당 30.8토큰은 나온다.
한국어 성능은 Qwen과 Gemma 4 중 누가 강한가
Gemma 4는 공식적으로 140개 언어를 지원하고 MMMLU 85.2는 직전 세대 Gemma 3 27B의 67.6에서 17.6점 올랐다. Qwen3.8-27B 공식 자료엔 KMMLU 같은 한국어 특화 지표가 없다. AI-Hub K-AI 리더보드에 Qwen3.8-27B 제출 행(등록 2026년 8월 26일)이 있긴 하지만 지표 열 이름이 바로 확인되지 않아 인용을 보류했다. 현재 공개된 근거만으로는 다국어·한국어 방면은 Gemma 4 쪽 증거가 많고, Qwen은 미확인이다. 실제 한국어 업무 체감은 직접 비교가 정확하다.
결국 Qwen과 Gemma 4 중 무엇을 골라야 하나
코딩 에이전트와 추론 품질이 목적이면 Qwen3.8 27B다. SWE-bench Pro 61.7, Terminal-Bench 73.0처럼 실전 개발 지표가 Qwen에만 있다. 면허도 Apache 2.0이라 상업 이용이 깔끔하다. 속도와 작은 VRAM이면 Gemma 4 26B-A4B다. RTX 5070 Ti 16GB 국내 중위가는 2,025,000원(11월 6일, 표본 10건)이다. Qwen 27B VRAM 실행표, Gemma 4 비교글, 전체 점수는 47모델 허브 참조.
자주 묻는 질문
Q. 코딩은 결국 누가 나은가
A. Qwen3.8-27B다. LiveCodeBench v6가 90.3 대 80.0, 10.3점 차고 SWE-bench Pro 61.7·Terminal-Bench 73.0은 Gemma 4 공식 표에 행이 없다.
Q. 저사양 그래픽카드에서는 뭘 써야 하나
A. Gemma 4 26B-A4B다. RTX 5060 Ti 16GB에서 MXFP4-MOE 초당 95.2토큰으로 Qwen IQ3_XXS(50.0)의 약 2배다. 활성 파라미터가 4B뿐이라 VRAM 여유도 크다.
Q. 한국어 성능은 어느 쪽이 강하나
A. 공개 근거상 Gemma 4다. 공식 자료에 140개 언어 지원과 MMMLU 85.2가 있지만 Qwen3.8-27B에는 한국어 특화 지표가 없다. 미확인이지 뒤처진다는 증거는 아니다.
Q. 맥에서 돌리면 얼마나 빠른가
A. 이 노트북 M5 Max 실측으로 Gemma 4 26B-A4B BF16이 초당 78.9토큰, Qwen3.8 27B 4bit가 초당 43.6토큰이다. 파일 크기는 각각 52.5GB와 17.7GB다.
출처: 제조사 공식 스펙과 공개 유통 가격 기준. 가격·스펙은 변동될 수 있으므로 구매 전 최신 정보를 확인하세요.
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