개요
Qwen3.5 9B (Alibaba)와 Gemma 4 E4B (Google)는 2026년 로컬/엣지 AI 시대의 대표 소형 모델. 둘 다 비전 지원, Apache 2.0 라이선스, 로컬 실행 가능. 하지만 파라미터 규모, 아키텍처, 용도에서 상당한 차이가 있다.
기본 사양 비교
| 항목 | Qwen3.5 9B | Gemma 4 E4B |
|---|---|---|
| 개발사 | Alibaba (Qwen) | Google DeepMind |
| 총 파라미터 | ~9.7B | ~8B (로드) |
| 유효 파라미터 | 9.7B (Dense) | 4.5B (E = Effective) |
| 아키텍처 | Hybrid Attention (Gated DeltaNet + Full Attention 3:1) | Dense Transformer |
| 컨텍스트 윈도우 | 262K (네이티브, ~1M 확장 가능) | 128K |
| 비전 (이미지) | 네이티브 통합 | 네이티브 통합 |
| 오디오 입력 | Qwen3.5-Omni에서 지원 | 네이티브 지원 (E4B) |
| 라이선스 | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| 다국어 | 201개 언어/방언 | 영어 중심 + 주요 유럽어 |
| 출시일 | 2026.03 | 2026.04 |
핵심 차이: Qwen3.5 9B는 9.7B 전체가 활성화되는 Dense 모델. Gemma 4 E4B는 8B 로드하지만 추론 시 4.5B만 유효 — “Effective 4B”라는 의미. 따라서 파라미터 크기 면에서 Qwen3.5 9B가 약 2배 크다.
벤치마크 비교
핵심 벤치마크 (수집 가능한 공식/반공식 수치)
| 벤치마크 | Qwen3.5 9B | Gemma 4 E4B | 승자 | 비고 |
|---|---|---|---|---|
| MMLU-Pro (일반 지식) | 82.5 | 69.4 | Qwen | +13.1p 차이, 압도적 |
| GPQA Diamond (PhD급 추론) | 81.7 | - | Qwen | E4B 공식 수치 미공개 |
| AIME 2026 (수학 올림피아드) | 91.3 | 42.5 | Qwen | 2배 이상 차이 |
| MMMU-Pro (비전 추론) | 70.1 | 52.6 | Qwen | +17.5p |
| LiveCodeBench v6 (코딩) | ~60+ (추정) | 52.0 | Qwen (추정) | 9B 공식 수치 미공개, 27B=80.0 |
| IFEval (지시 따르기) | ~90+ (추정) | - | Qwen (추정) | 4B=89.8, 9B는 그 이상 |
| IFBench | 76.5 | - | Qwen | GPT-5.2(75.4) 초과 |
| MMMLU (다국어 지식) | 81.2 | - | Qwen | 201개 언어 커버리지 |
| OmniDocBench v1.5 (문서 이해) | 87.7 | - | Qwen | 문서 처리 강점 |
| Video-MME (영상 이해 w/sub) | 84.5 | - | Qwen | 네이티브 비전 |
참고: GPT-OSS-120B (13배 크기) 대비 Qwen3.5 9B
| 벤치마크 | Qwen3.5 9B | GPT-OSS-120B |
|---|---|---|
| MMLU-Pro | 82.5 | 80.8 |
| GPQA Diamond | 81.7 | 80.1 |
| MMMLU | 81.2 | 78.2 |
| MMMU-Pro | 70.1 | 59.7 |
| HMMT Feb 2025 | 83.2 | 76.7 |
Qwen3.5 9B는 13배 큰 모델(120B)을 거의 모든 벤치마크에서 능가 — 2026년 소형 모델 혁명의 상징.
코딩 능력 비교
| 항목 | Qwen3.5 9B | Gemma 4 E4B |
|---|---|---|
| LiveCodeBench v6 | ~60+ (추정) | 52.0 |
| 코딩 인덱스 | 25.3 (소형 모델 최고) | - |
| SWE-bench | - | - |
| Go 코딩 (실사용 테스트) | 실용적 코드 생성 가능 | 기본 코드 생성 가능 |
| 평가 | 소형 모델 중 코딩 최강 | 엣지 디바이스용으로는 우수 |
승자: Qwen3.5 9B — 코딩 벤치마크에서 일관되게 우위. 코딩 인덱스 25.3은 소형 모델 중 최고 수준.
수학/추론 능력 비교
| 항목 | Qwen3.5 9B | Gemma 4 E4B |
|---|---|---|
| AIME 2026 | 91.3 | 42.5 |
| HMMT Feb 2025 | 83.2~94.8 | - |
| GPQA Diamond | 81.7 | - |
| 평가 | 플래그십 모델급 수학 추론 | 소형 모델치고는 인상적이나 한계 |
승자: Qwen3.5 9B — AIME에서 2배 이상 차이. 수학 추론은 비교 불가 수준.
도구 호출 (Tool Calling / Function Calling)
| 항목 | Qwen3.5 9B | Gemma 4 E4B |
|---|---|---|
| 네이티브 지원 | 네이티브 도구 호출 | 네이티브 Function Calling |
| BFCL-v3 (도구 호출 벤치) | - (235B: 70.8) | - |
| 특수 토큰 | 도구 호출 전용 템플릿 | 6개 전용 특수 토큰 |
| MCP 지원 | Qwen-Agent 통해 지원 | llama.cpp OpenAI 호환 서버 통해 지원 |
| 구조화 출력 | JSON 모드 지원 | 네이티브 JSON 구조화 출력 |
| Thinking 모드 | 지원 (추론 체인) | 지원 (단계별 추론) |
평가: 둘 다 네이티브 도구 호출을 지원하지만, Qwen3.5 9B가 더 큰 모델 크기와 높은 추론 능력 덕분에 복잡한 도구 호출 시나리오에서 더 안정적. Gemma 4 E4B는 6개 전용 특수 토큰으로 깔끔한 구조화된 도구 호출이 강점.
에이전틱 코딩 (Agentic Use)
| 항목 | Qwen3.5 9B | Gemma 4 E4B |
|---|---|---|
| OpenCode 지원 | 검증됨 (LM Studio + OpenCode) | 지원 가능 (Ollama/LM Studio) |
| Claude Code 로컬 | 검증됨 (Ollama 통해) | 지원 가능 |
| TAU2-bench (에이전트) | - | - (31B: 86.4) |
| 실사용 사례 | Telegram 봇 + 코드 생성 검증됨 | 엣지 에이전트, 모바일 AI 도우미 |
| 256K 컨텍스트 | 대형 코드베이스 처리 가능 | 128K로 제한 |
승자: Qwen3.5 9B — 에이전틱 코딩에서 검증된 사례가 더 많고, 256K 컨텍스트가 대형 코드베이스 작업에 결정적 이점. OpenCode/Claude Code 로컬 워크플로우에서 실전 검증됨.
비전 (Vision) 능력 비교
| 항목 | Qwen3.5 9B | Gemma 4 E4B |
|---|---|---|
| 이미지 이해 | 네이티브 통합 (별도 VL 모델 불필요) | 네이티브 통합 |
| 오디오 입력 | Omni 버전에서 지원 | 네이티브 지원 (E4B 고유) |
| 영상 이해 | 지원 (Video-MME 84.5) | 지원 |
| MMMU-Pro | 70.1 | 52.6 |
| 문서 이해 | 87.7 (OmniDocBench) | - |
| UI 그라운딩 | 픽셀 레벨 그라운딩 지원 | - |
승자: Qwen3.5 9B — 비전 추론에서 MMMU-Pro 17.5p 차이. 특히 문서 이해(OCR 대체)와 UI 네비게이션에서 강점.
단, Gemma 4 E4B는 오디오 입력을 네이티브로 지원하는 유일한 소형 모델 중 하나 — 음성 + 이미지 + 텍스트 멀티모달이 필요하면 Gemma E4B가 독보적.
속도/처리량/메모리 비교
| 항목 | Qwen3.5 9B | Gemma 4 E4B |
|---|---|---|
| VRAM 요구량 (FP16) | ~12GB | ~8GB (추정) |
| VRAM (Q4 양자화) | ~6GB | ~4GB (추정) |
| 실행 가능 GPU | RTX 3060 12GB+ | RTX 3060 8GB+, 모바일 GPU |
| KV 캐시 효율 | 75% 절감 (Hybrid Attention 3:1) | 표준 |
| 추론 속도 | RTX 4090 Q4: ~50+ tok/s (추정) | RTX 4090 Q4: ~70+ tok/s (추정, 더 작은 모델) |
| 엣지 배포 | 노트북, 데스크탑 | 폰, Raspberry Pi, Jetson Nano |
메모리: Gemma 4 E4B가 유효 파라미터가 절반이므로 메모리 사용량이 적고 추론 속도가 빠름. 하지만 Qwen3.5 9B의 Hybrid Attention (Gated DeltaNet)이 KV 캐시를 75% 줄여 긴 컨텍스트에서의 메모리 효율은 예상보다 좋음.
속도: Gemma 4 E4B가 더 작은 모델이므로 토큰/초 처리량은 더 높음. 리소스 제약 환경에서는 Gemma 4 E4B가 유리.
컨텍스트 윈도우
| 항목 | Qwen3.5 9B | Gemma 4 E4B |
|---|---|---|
| 네이티브 컨텍스트 | 262K | 128K |
| 확장 컨텍스트 | ~1M (스케일링) | - |
| 롱 컨텍스트 품질 | Hybrid Attention으로 안정적 | 128K 내에서 안정적 |
승자: Qwen3.5 9B — 2배 이상 긴 컨텍스트. 대형 코드베이스, 긴 문서 처리에서 결정적 이점.
종합 평가
점수 요약
| 영역 | Qwen3.5 9B | Gemma 4 E4B | 비고 |
|---|---|---|---|
| 일반 지식 (MMLU-Pro) | A | C+ | 13p 차이 |
| 수학 추론 | A+ | D+ | AIME 91.3 vs 42.5 |
| 코딩 | A | B- | 코딩 인덱스 25.3 |
| 비전/멀티모달 | A | B | MMMU-Pro 70.1 vs 52.6 |
| 도구 호출 | A- | B+ | 둘 다 네이티브, Qwen이 추론 이점 |
| 에이전틱 코딩 | A | B- | OpenCode 실전 검증 |
| 속도/효율 | B | A | E4B가 더 가볍고 빠름 |
| 메모리 사용 | B | A | E4B가 절반 크기 |
| 컨텍스트 윈도우 | A+ | B | 262K vs 128K |
| 다국어 | A+ | C+ | 201개 vs 영어 중심 |
| 오디오 입력 | B (Omni 별도) | A (네이티브) | E4B 고유 강점 |
| 엣지/모바일 배포 | B | A | 폰, RPi 가능 |
최종 결론
Qwen3.5 9B를 선택해야 할 때:
- 코딩/에이전틱 워크플로우 (OpenCode, Claude Code 로컬)
- 수학/추론이 중요한 작업
- 긴 컨텍스트가 필요한 작업 (262K)
- 다국어 지원 (한국어 포함 201개 언어)
- 문서 이해/OCR 대체
- 벤치마크 절대 성능이 중요할 때
→ 12GB+ VRAM GPU 필요
Gemma 4 E4B를 선택해야 할 때:
- 메모리/속도가 제한적인 엣지 환경 (폰, RPi, Jetson)
- 오디오 + 이미지 + 텍스트 네이티브 멀티모달
- Google 생태계 (Android, TFLite) 통합
- VRAM 8GB 미만 환경
- 배터리/전력 효율이 중요한 모바일 배포
→ 최소 4GB VRAM으로 실행 가능
요약: 성능 대 성능으로는 Qwen3.5 9B가 거의 모든 벤치마크에서 우위 (파라미터가 2배 크므로 당연). 그러나 Gemma 4 E4B는 절반의 유효 파라미터로 놀라운 효율을 보여주며, 모바일/엣지 + 오디오 네이티브라는 고유한 위치를 차지.
Arena Elo
- Qwen3.5 9B: 공식 Arena Elo 미등재 (2026.04 기준). 단, 소형 모델 리더보드에서 최상위권.
- Gemma 4 E4B: 공식 Arena Elo 미등재. E4B급 소형 모델은 Arena 평가 대상에서 제외되는 경우가 많음.
- 참고: Qwen3-235B의 Arena Elo는 상위권, GLM-5는 1451로 오픈소스 최고.