DiffusionGemma vs Gemma 4: cuál elegir en 2026 (benchmark real)
Comparamos las familias DiffusionGemma y Gemma 4 con datos, no opiniones: 65.000+ runs reales evaluados con LLM-as-Judge Phi-4 local, en los 4 pilares del emprendedor (coding, contenido, razonamiento, agentes) + costo y velocidad reales.
Versiones que entran en esta comparación DiffusionGemma: DiffusionGemma 26B-A4B (DGX Spark Q8_0) Gemma 4: Gemma 4 31B, Gemma 4 26B MoE (3.8B activos), Gemma 4 12B (Spark llama-server Q4_K_M), Gemma 4 12B (Spark llama-server, reasoning) Solo entran modelos con ≥50 runs. Ordenados por calidad media en los 4 pilares — no por precio.
DiffusionGemma vs Gemma 4: tabla comparativa
| # | Modelo | Calidad | Coding | Contenido | Razon. | Agentes | $ in/out per M | Velocidad |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DiffusionGemma 26B-A4B (DGX Spark Q8_0) no rankea | 8.10 | 7.1 | 8.1 | 8.3 | 8.8 | $0.06 / $0.33 | 39 tok/s |
| 2 | Gemma 4 31B | 8.57 | 9.8 | 8.8 | 8.1 | 7.6 | $0.10 / $0.34 | 47 tok/s |
| 3 | Gemma 4 26B MoE (3.8B activos) | 8.43 | 9.2 | 8.5 | 8.1 | 7.9 | $0.12 / $0.40 | 50 tok/s |
| 4 | Gemma 4 12B (Spark llama-server Q4_K_M) no rankea | 8.47 | 9.3 | 8.5 | 8.2 | 8.0 | $0.05 / $0.20 | 25 tok/s |
| 5 | Gemma 4 12B (Spark llama-server, reasoning) no rankea | 8.22 | 9.1 | 8.0 | 8.1 | 7.7 | $0.05 / $0.20 | 24 tok/s |
Eje por eje: DiffusionGemma 26B-A4B (DGX Spark Q8_0) vs Gemma 4 31B
⚠️ El examen no está parejo. DiffusionGemma 26B-A4B (DGX Spark Q8_0) rindió 23 ejes y Gemma 4 31B rindió 31; a DiffusionGemma 26B-A4B (DGX Spark Q8_0) le faltan 8. Solo los 23 que rindieron los dos son comparables — los demás salen marcados «sin comparar» y no cuentan para el resultado.
⚠️ DiffusionGemma 26B-A4B (DGX Spark Q8_0) no está rankeado (91 corridas): entra acá porque es lo mejor medido de su familia, pero su nota no es del todo comparable con el resto del ranking. Ver el ranking completo.
| Qué decide | DiffusionGemma 26B-A4B (DGX Spark Q8_0) | Gemma 4 31B | Gana |
|---|---|---|---|
| Coding | |||
| emitir JSON válido a la primerastructured_output | 7.72 | 9.02 | → |
| escribir código que correcode_generation | 7.89 | 8.44 | → |
| leer datos de una imagenocr_extraction | 8.50 | 8.72 | → |
| no equivocarse en un datostring_precision | 3.47 | 9.12 | → |
| Contenido | |||
| decidir si una fuente respalda una afirmaciónverificar_claim | — | 8.28 | sin comparar |
| devolver un juicio por cada dato, no solo por los primerosverificar_claims_lote | — | — | — |
| elegir el dominio real, o abstenersedominio_entidad | — | 9.09 | sin comparar |
| encontrar un ángulo que no es el obviocreativity | 7.12 | 7.93 | → |
| escribir para una audiencia de negociostartup_content | 7.85 | 8.33 | → |
| escribir para vendersales_outreach | 8.21 | 7.50 | ← |
| escribir sin caer en la trampa del briefcontent_verificable | — | 8.72 | sin comparar |
| escribir un artículo publicablenews_seo_writing | 5.71 | 7.06 | → |
| escribir un texto correctocontent_generation | 7.85 | 8.35 | → |
| estructurar una presentaciónpresentation | 7.53 | 8.38 | → |
| resumir sin perder lo que importasummarization | 7.35 | 7.87 | → |
| sacar TODOS los datos, no solo los fácilesextraer_claims | — | 9.00 | sin comparar |
| traducir sin deformar el sentidotranslation | 7.91 | 7.76 | ← |
| Razonamiento | |||
| armar un plan que se sostienebusiness_strategy | — | 8.23 | sin comparar |
| elegir entre opciones de negociostrategy | 8.57 | 7.85 | ← |
| encontrar el error en un númerobusiness_audit | — | 7.01 | sin comparar |
| no inventar cuando no sabehallucination | 7.16 | 6.85 | ← |
| razonar con varias piezas a la vezreasoning | 7.94 | 8.50 | → |
| resolver un problema difícil sin atajosdeep_reasoning | 6.85 | 7.44 | → |
| Agentes | |||
| clasificar y responder un ticketcustomer_support | 7.82 | 7.37 | ← |
| convertir una conversación en tareastask_management | 8.20 | 8.61 | → |
| coordinar un flujo de varios pasosorchestration | 8.09 | 6.90 | ← |
| delegar y usar lo que tiene a manoagent_capabilities | 7.95 | 7.80 | ← |
| hacer exactamente lo que se pidiópolicy_adherence | 8.79 | 7.20 | ← |
| llamar bien las funcionestool_calling | 7.00 | 6.79 | ← |
| no inventar herramientas que no existentool_calling_adversarial | — | 6.12 | sin comparar |
| no perderse en una conversación largamulti_turn | 7.17 | 7.45 | → |
| sostener una tarea largaagent_long_horizon | — | 8.10 | sin comparar |
| Se reportan aparte (no entran a ningún promedio) | |||
| encontrar un dato dentro de un contexto enormeniah_es | — | — | — |
| no meter otro idioma en medio del textointegridad_idioma | — | 8.61 | sin comparar |
| resistir una fuga de datosprompt_injection_es | — | 2.57 | sin comparar |
¿Qué mide este benchmark?
No es un benchmark académico (para eso están MMLU, HumanEval o SWE-bench). Es un benchmark aplicado para emprendedores hispanohablantes: mide qué modelo conviene poner en producción para casos reales, con lo que los benchmarks oficiales no cubren — costo en provider real, velocidad, español neutro y agentes multi-turno.
Contamos con 207 modelos catalogados, 157 testeados y 65.000+ runs reales evaluados por un LLM-as-Judge local (Phi-4, de Microsoft — sin conflicto de interés), en 4 pilares:
- Coding — generar código, JSON estructurado y debugging en tareas reales (plugins WordPress, scripts, templates de N8N).
- Contenido y marketing — blogs, copy y textos largos en español neutro (no traducción del inglés).
- Razonamiento — matemáticas, lógica formal y planificación multi-paso.
- Agentes y operaciones — multi-turno largo, tool calling y flujos tipo N8N / Hermes.
Dos números distintos, no los confundas. Las tablas por tarea de esta página se ordenan por calidad en esa tarea: capacidad pura, sin mezclar precio. Es la respuesta a "¿quién lo hace mejor?".
El score global es otra cosa: una función ponderada (calidad 70% + costo 15% + velocidad 7,5% + latencia 7,5%) que responde "¿qué conviene poner en producción?". Ahí un modelo barato y rápido sí puede superar a uno más capaz pero caro. Los dos números sirven — para preguntas distintas.
Tool calling va como insignia aparte (no suma al score global): indica si el modelo soporta herramientas, no su calidad. Límite conocido: el juez es Phi-4 (14B) y varios modelos evaluados son más capaces que él — ordena bien, pero comprime las diferencias en la cima. Leé un empate como "el juez no los distingue", no como "son idénticos". Metodología y tests completos.
Veredicto rápido
En el cómputo global gana Gemma 4 31B (7.92 vs 5.49 de DiffusionGemma 26B-A4B (DGX Spark Q8_0)) — empujado por costo y velocidad. Pero no hay ganador universal: cambia por tipo de trabajo. El enfrentamiento real, abajo.
DiffusionGemma vs Gemma 4 por tipo de trabajo
Coding: ¿DiffusionGemma o Gemma 4?
Qué medimos: generar código, JSON estructurado y debugging en tareas reales (plugins WordPress, scripts, templates de N8N).
En calidad pura de este pilar gana Gemma 4 31B claramente: 9.8/10 contra 7.1/10 de DiffusionGemma 26B-A4B (DGX Spark Q8_0) (Δ 2.7). A $0.10 / $0.34 por millón. Si tu prioridad es costo o velocidad, el ganador puede cambiar — ajustalo en la calculadora.
Contenido y marketing: ¿DiffusionGemma o Gemma 4?
Qué medimos: blogs, copy y textos largos en español neutro (no traducción del inglés).
En calidad pura de este pilar gana Gemma 4 31B claramente: 8.8/10 contra 8.1/10 de DiffusionGemma 26B-A4B (DGX Spark Q8_0) (Δ 0.7). A $0.10 / $0.34 por millón. Si tu prioridad es costo o velocidad, el ganador puede cambiar — ajustalo en la calculadora.
Razonamiento: ¿DiffusionGemma o Gemma 4?
Qué medimos: matemáticas, lógica formal y planificación multi-paso.
En calidad pura de este pilar gana DiffusionGemma 26B-A4B (DGX Spark Q8_0) por poco: 8.3/10 contra 8.2/10 de Gemma 4 12B (Spark llama-server Q4_K_M) (Δ 0.2). A $0.06 / $0.33 por millón. Si tu prioridad es costo o velocidad, el ganador puede cambiar — ajustalo en la calculadora.
Agentes y operaciones: ¿DiffusionGemma o Gemma 4?
Qué medimos: multi-turno largo, tool calling y flujos tipo N8N / Hermes.
En calidad pura de este pilar gana DiffusionGemma 26B-A4B (DGX Spark Q8_0) claramente: 8.8/10 contra 8.0/10 de Gemma 4 12B (Spark llama-server Q4_K_M) (Δ 0.9). A $0.06 / $0.33 por millón. Si tu prioridad es costo o velocidad, el ganador puede cambiar — ajustalo en la calculadora.
Resumen: quién gana según tu caso
| Tu caso | Ganador |
|---|---|
| Coding | Gemma 4 31B (por calidad) |
| Contenido y marketing | Gemma 4 31B (por calidad) |
| Razonamiento | DiffusionGemma 26B-A4B (DGX Spark Q8_0) (por calidad) |
| Agentes y operaciones | DiffusionGemma 26B-A4B (DGX Spark Q8_0) (por calidad) |
| Costo más bajo | Gemma 4 12B (Spark llama-server Q4_K_M) ($0.05 / $0.20) |
| Más rápido | Gemma 4 26B MoE (3.8B activos) (50 tok/s) |
Antes de migrar, haz esto
Ya sabes cuál gana en el papel. No lo cambies a ciegas: toma el mejor de cada familia y pásales cinco prompts reales tuyos, de los que ya corres en producción. Una comparación general te dice quién arranca adelante; tu caso decide quién gana. Son veinte minutos y te ahorran una migración equivocada.
Y una advertencia: este resultado se recalcula con cada lote de modelos nuevos. Como el score de cada modelo es relativo a todos los demás, un modelo nuevo mueve a todos. El ganador de hoy puede no serlo el mes que viene.
Cada vez que corro un lote nuevo, publico el recálculo ahí — con los datos crudos y lo que cambió de lugar. Es también donde hay gente tomando esta misma decisión. Entrar es gratis.
Preguntas frecuentes
¿DiffusionGemma o Gemma 4 es mejor en 2026?
Depende de la tarea. En el cómputo global de nuestro benchmark gana Gemma 4 31B, pero el mejor por pilar cambia (ver arriba). La pregunta correcta es "mejor para qué caso".
¿Estos datos de dónde salen?
De un benchmark abierto con 65.000+ runs reales y LLM-as-Judge local (Phi-4, Microsoft, sin conflicto de interés). Código y resultados en GitHub.
¿Cuál es más barato para agentes con volumen?
Mira la columna de costo en la tabla. Para 1.000+ calls/mes, el costo por millón de tokens domina el ROI por encima de diferencias chicas de calidad. Filtralo por tu presupuesto en la calculadora.
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