Gemma vs Gemini 차이!!

Gemma와 Gemini(정확히는 Gemini 또는 Gemini 1.5, 일부 혼동되어 "Geminai"로 표기되는 경우 있음)는 Google에서 개발한 서로 다른 생성형 AI 모델이지만, 용도와 성격이 다릅니다. 둘의 주요 차이점은 다음과 같습니다.

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✅ 1. 개요 요약

항목	Gemma	Gemini
개발사	Google DeepMind	Google DeepMind
발표 시점	2024년 2월	2023년 12월(Gemini 1), 2024년 2~6월(Gemini 1.5 시리즈)
모델 성격	오픈소스 경량 LLM	Google의 대표 상용 LLM
주 용도	온프레미스/로컬 추론, 경량 배포	Bard, Android, Google Workspace 등 대규모 서비스에 통합
사용 형태	직접 모델 다운로드 후 실행	Google 서비스 API 또는 Bard를 통해 사용

🧠 2. 모델 특성 비교

📌 Gemma

• 용도: 개발자와 연구자가 로컬 환경 또는 자체 인프라에서 LLM을 사용할 수 있도록 만든 오픈소스 경량 LLM

• 크기: Gemma 2B, Gemma 7B, Gemma 27B 등 경량화된 사이즈

• 학습 데이터: Google에서 엄선한 고품질 데이터로 학습

• 라이선스: 오픈 라이선스 (상업적 사용 허용되지만, 일부 제한 있음)

• 대표 사용 예: AI 챗봇 개발, 온디바이스 추론, 라즈베리파이/엔비디아 Jetson 등에서 실험

• 사용 환경: Hugging Face, TensorFlow, PyTorch, JAX 등에서 직접 실행 가능

👉 비슷한 모델: Meta의 LLaMA, Mistral, Phi

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📌 Gemini (ex. Gemini 1.5 Pro)

• 용도: Google의 상업용 AI 제품군에 통합된 초대형 멀티모달 LLM

• 기능: 텍스트, 이미지, 오디오, 동영상까지 처리 가능한 멀티모달 기능 포함

• 모델 버전:

  • Gemini 1 → 2023년 Bard에 처음 적용

  • Gemini 1.5 Pro → 현재 Bard/Workspace/Pixel 등 핵심 서비스에 적용

• 특징:

  • 장기 메모리: 수십만 토큰의 긴 문서도 처리 가능

  • 멀티모달: 이미지+텍스트 이해 가능

  • 고성능: GPT-4 수준의 벤치마크 성능

👉 비슷한 모델: OpenAI GPT-4o, Anthropic Claude 3 Opus, Meta LLaMA 3 70B

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⚙️ 3. 사용 방식 차이

항목	Gemma	Gemini
사용 접근 방식	모델 다운로드 및 로컬 실행	API 사용 또는 Bard(Gemini 앱) 사용
커스터마이징	자유로운 파인튜닝 가능	직접 커스터마이징 불가, API로 설정만
온프레미스 환경 사용	가능 (GPU만 있으면)	불가능 (Google 클라우드 의존)
API 제공	없음	있음 (Google AI Studio, Vertex AI 등)

🎯 결론: 어떤 걸 써야 할까?

상황	추천 모델
온프레미스에 AI 시스템 직접 구축하고 싶다	✅ Gemma (로컬 배포 가능, 오픈소스)
Google Bard처럼 고성능 AI 서비스 이용하고 싶다	✅ Gemini (Google의 SaaS 기반 모델)
파인튜닝해서 특정 도메인에 특화된 AI 만들고 싶다	✅ Gemma
멀티모달 작업(이미지+텍스트 등)	✅ Gemini 1.5 Pro 이상