Xing 4.0 29B-A4B vs Gemma 4 26B-A4B: 두 개의 희소 모델, 하나는 API가 있다

두 모델 모두 토큰당 약 40억 개의 파라미터를 활성화하는 희소 전문가 혼합(MoE) 체크포인트이며, 둘 다 Apache 2.0입니다. 유용한 유사점은 거기까지입니다. Xing 4.0 29B-A4B는 중국 텔레콤의 텍스트 전용, 에이전트 지향 MoE입니다 — 총 29B, 활성 4B이며, 가중치는 2026년 9월 16일에 공개되었고 호출 가능한 상용 엔드포인트는 10월 중순에야 주어졌습니다. Gemma 4 26B A4B는 Google DeepMind의 멀티모달 희소 모델입니다 — 총 25.2B, 인스트럭션 튜닝 체크포인트에서 3.8B 활성, 가중치는 2026년 3월 11일부터 공개 — 그리고 수개월째 백만 입력 토큰당 6센트에 호스팅 추론으로 이용할 수 있습니다. 둘 중에서 고른다면, 솔직한 기준은 "어느 쪽이 더 똑똑한가"가 아니라 "이번 주에 실제로 프로덕션 경로에 투입할 수 있는 것은 어느 쪽이며, 그 대가로 무엇을 포기하는가"입니다.

한 줄 답변

워크로드가 자체 하드웨어에서 실행되는 코딩 또는 터미널 에이전트가 아니라면 Gemma 4 26B A4B입니다. Xing 4.0의 전체적인 셀링 포인트는 활성 파라미터당 에이전트 강점이며, China Telecom 자체 표에서 그것은 에이전트 관련 행들을 엄청난 격차로 이깁니다. Gemma 4는 가용성, 모달리티, 가격 투명성, 그리고 자신의 수치가 자신을 만든 회사에 의해 공개되었다는 단순한 사실에서 이깁니다. 반면 경쟁사의 비교 칼럼은 그렇지 않았습니다.

사양, 차원별로

• 크기 — Xing 4.0은 총 29B / 활성 4B, G​emma 4는 총 25.2B / 활성 3.8B입니다. G​emma 카드에 적힌 이름은 반올림한 표기일 뿐이고, 실제 수치는 G​oogle이 밝힌 값입니다.

• 전문가 레이아웃 — Xing 4.0: 라우팅된 전문가 64개, 활성 4개, 공유 1개. Gemma 4: 전체 전문가 128개, 활성 8개, 공유 1개. Gemma는 더 세분화된 라우팅을 사용하고, Xing은 더 희소하게 읽습니다.

• 어텐션 — Xing 4.0은 압축된 키-값 상태를 사용하는 MLA, 즉 다중 헤드 잠재 어텐션을 사용합니다. Gemma 4는 하이브리드 어텐션을 사용합니다: 1,024토큰 창을 가진 로컬 슬라이딩 윈도 레이어가 전체 글로벌 어텐션과 교차 배치되고, 비례 RoPE를 사용합니다. 동일한 KV 캐시 문제에 대한 서로 다른 답입니다.

• 깊이와 너비 — Xing 4.0: 40개 층, 히든 크기 3,584, 어휘 131,072. Gemma 4: 30개 층, 어휘 262K.

• 컨텍스트 — Xing 4.0: 네이티브 256K, 카드 표기 기준 512K까지 확장 가능. G​emma 4: 256K. 사실상 동급이지만, G​emma의 장문 컨텍스트 동작은 8개월간 서드파티 테스트를 거쳤고 Xing은 그런 테스트가 전혀 없었다.

• 모달리티 — Xing 4.0은 텍스트 입력, 텍스트 출력입니다. Gemma 4 26B A4B는 텍스트, 이미지, 동영상을 입력받아 텍스트를 반환하며, 비전 인코더는 약 5억 5,000만 개의 파라미터입니다. 업무에서 문서나 스크린샷을 다룬다면 이는 작은 차이가 아닙니다.

• 라이선스 — 둘 다 Apache 2.0이며 특허 허여도 포함됩니다. 실질적으로 동등합니다.

• 공개일 — Gemma 4 26B A4B: 2026년 3월 11일부터 Hugging Face에 인스트럭션 튜닝된 가중치 공개, 4월과 5월에 걸쳐 양자화 인식 빌드 제공. Xing 4.0: 2026년 9월 16일 최초 리포지토리 커밋, 10월 13일 양자화 빌드, 10월 15~16일 호스팅 목록 등재.

• 호스팅 가격 — Gemma 4 26B A4B는 OrcaRouter에 백만 입력 토큰당 $0.06, 백만 출력 토큰당 $0.33에 등록되어 있으며, 캐시된 입력 읽기는 백만당 $0.0075입니다. Xing 4.0은 우리가 지목할 수 있는 플랫폼에서 비교할 만한 공개 요금이 없습니다. 10월 중순 등록은 무료 프로모션 등급을 제공했고, 벤더 자체 경로가 다른 옵션입니다.

겉보기보다 훨씬 지저분한 벤치마크 질문

중국텔레콤의 모델 카드는 Xing 4.0을 Gemma4-26B-A4B라고 표시된 열과 비교해 벤치마킹한다. 그 열은 SWE-bench Verified 53.00을 보고한다. G​oogle의 인스트럭션 튜닝 체크포인트 모델 카드는 SWE-bench Verified를 전혀 보고하지 않는다 — 공개된 스위트는 MMLU Pro, AIME 2026, LiveCodeBench v6, Codeforces ELO, GPQA Diamond, Tau2, HLE, MMMU Pro, MATH-Vision 및 장문맥 검색 테스트다. 따라서 그 표의 53.00은 G​oogle의 수치가 아니다. 그것은 중국텔레콤이 SWE-agent 하네스를 통해 G​emma 4를 자체 실행한 결과이며, 그것을 있는 그대로 읽는 한 문제될 것은 없다: 한 연구소의 재실행으로, G​emma의 스캐폴딩을 조정하려는 시도가 명시되지 않은.

그 단서를 한 번 명시하고 아래 모든 내용에 일관되게 적용한 상태에서, 다음은 양쪽 모두 공개된 수치가 있는 행들에 대한 대비이며, 여기에 한쪽만 공개된 수치가 있는 에이전트형 행들도 포함됩니다.

• SWE-bench Verified — Xing 4.0 75.00 벤더 실행 대비 G​emma 4 53.00(China Telecom 재실행 기준); G​oogle은 이 벤치마크에 대한 수치를 공개하지 않음.

• Terminal-Bench 2.1 — Xing 4.0 57.50 대 G​emma 4 30.00, 이번에도 벤더가 직접 재실행한 G​emma.

• SWE-bench Multilingual — Xing 4.0 66.00 대 G​emma 4 51.00, 동일 출처.

• Claw-Eval — Xing 4.0 76.55 대 Gemma 4 71.49, 카드 기준 양측 모두 공식 하니스 사용.

• Tau3-Bench — Xing 4.0 64.63 vs G​emma 4 58.90. G​oogle은 자체 카드에서 Tau2를 68.2로 보고하는데, 이는 같은 계열의 다른 버전이므로 직접 비교할 수 없습니다.

• AIME 2026 — Xing 4.0 90.00 대 G​emma 4 88.30.

• IFBench — Xing 4.0 69.67 대 G​emma 4 72.67. 이번에는 G​emma가 이깁니다.

• AA.LCR — Xing 4.0 61.00 대 G​emma 4 66.00. 이번에도 G​emma가 승리했습니다.

• 오직 G​oogle만 수치를 제공하는 항목 — MMLU Pro 82.6, GPQA Diamond 82.3, LiveCodeBench v6 77.1, MMMU Pro 73.8, Codeforces ELO 1,718. Xing 4.0의 카드는 이 중 어느 항목에 대해서도 아무것도 보고하지 않으므로, 비교할 근거가 없으며 이 부재를 손실로 읽어서는 안 됩니다.

차이의 형태는 일관되며 무작위가 아니다: Xing 4.0은 소프트웨어 엔지니어링과 터미널 형태의 작업에 강하고, 지시 따르기와 장문 맥락 추론에는 더 약하다. 이는 의도된 설계 목표다 — 카드의 아키텍처 섹션 전체가 에이전트 작업, 즉 다단계 계획, 도구 호출, 추론 체인을 중심으로 구성되어 있으며, 수치도 설계와 일치한다. 그 수치가 말해주지 않는 것은 그 강점이 벤더가 선택하지 않은 하네스에서도 살아남는지 여부다.

Gemma 칼럼이 알려줄 수 없는 것, 그리고 Xing의 칼럼도 마찬가지다

검증의 비대칭성에 주목하십시오. Gemma 4 26B A4B는 저장소에서 천만 번 이상 다운로드되었고, Artificial Analysis의 독립적인 순위 등재가 있으며, 슬라이딩 윈도우 어텐션이 어디에서 성능이 저하되는지에 관한 8개월치 실무자 보고가 있습니다. Xing 4.0은 한 달 동안 다운로드 53,000회에 불과하고, 독립적 평가도 없으며, 단일 연구소의 벤치마크 표만 있습니다. 그리고 가장 인상적인 행들은 하네스 선택에 가장 민감한 행들입니다. 비교의 한쪽이 8개월 동안 외부인들에 의해 스트레스 테스트를 받아 왔고 다른 쪽은 그렇지 않았다면, 더 새로운 모델의 대표 수치는 그 사실이 함축하는 만큼 정확히 할인해서 봐야 합니다. 75와 57.5는 완벽하게 유지될 수도 있습니다. China Telecom 밖의 누구도 아직 알지 못합니다.

비용, 양방향

Gemma 4 26B A4B의 경우는 단순한 산수입니다. OrcaRouter에서 백만 토큰당 $0.06과 $0.33, 캐시 읽기는 백만 토큰당 $0.0075인 상황에서, 하루에 출력 토큰 200만 개를 소모하는 에이전트는 캐싱 전 기준으로 생성에 약 66센트를, 입력 측에는 몇 센트를 지불합니다. 셀프 호스팅 요구 사항도, 하드웨어 결정도, 운영 부담도 없습니다. OrcaRouter는 공급자 정가를 마크업 없이 전달하기 때문에, 이 모델에 대한 공급업체의 가격 인하는 발표 당일 우리 엔드포인트에 반영됩니다 — 청구서에 찍히는 숫자는 제공업체의 숫자입니다.

Xing 4.0의 사례는 주변적이라기보다 핵심적입니다. 가중치는 무료이고 Apache-2.0이며, 해당 컬렉션은 약 15GB의 VRAM에서 실행되는 4비트 양자화를 주장하는데, 이는 RTX 3090이나 4090에 올라간다는 뜻입니다. 그 주장은 리포지토리가 전체 체크포인트에 대해 보고하는 31B 텐서 크기 옆에 어색하게 놓이므로, 이를 기준으로 계획하기 전에 실제 양자화된 파일의 크기를 확인하세요. 이를 서빙한다는 것은 자신이 소유한 하드웨어에서 SGLang, vLLM 또는 KTransformers를 사용하는 것, 그리고 맞춤형 어텐션 및 잔차 스트림 설계에 따르는 통합 작업을 의미합니다. 전환점은 지속적인 대량 사용에서만, 또는 데이터가 네트워크를 전혀 떠날 수 없을 때에만 찾아옵니다.

우리가 호스팅하지 않는 모델에서 라우터가 도움이 되는 경우

당연한 말을 분명히 하겠습니다: Xing 4.0 29B-A4B는 OrcaRouter의 카탈로그에 없으므로, 저희는 그것을 호출하는 방법이 아니며, 여기 어떤 내용도 그것을 위해 저희를 사용하라는 권유로 읽혀서는 안 됩니다. 저희가 하는 일은 비교 비용을 낮게 유지하는 방법입니다. Gemma 4 26B A4B는 여기에서 호스팅됩니다; 도전자 평가는 두 번째 계약이 아니라 라우팅 변경이며, 자동 장애 조치는 트래픽의 일부를 실험적인 대상으로 돌리는 동안 프로덕션 경로를 살려 둡니다. 라우팅 DSL은 바로 이런 형태의 문제를 위해 존재합니다 — 규칙을 한 번 작성하면, 그 뒤의 모델은 변수입니다.

어느 걸 고를까?

를 선택하세요Gemma 4 26B A4B 멀티모달 입력이 필요하거나, 공개된 토큰당 가격이 필요하거나, 8개월간의 독립적인 테스트를 거친 모델이 필요하거나, 아니면 오늘 오후에 바로 호출할 수 있는 무언가가 필요하다면 말입니다. 두 모델 중 확실히 더 안전한 쪽이며, 백만 입력 토큰당 6센트라는 점에서 비용 논거는 굳이 들 필요도 없습니다.

를 선택하세요Xing 4.0 29B-A4B워크로드가 코딩 또는 터미널 에이전트이고, GPU가 있거나 갓 출시된 호스팅 엔드포인트를 감내할 수 있으며, 표를 신뢰하기 전에 직접 평가를 실행할 의향이 있다면

중간 경로를 원한다면, 그것은 선택이 아니라 두 모델 스택입니다. Gemma 4 26B A4B가 이미 입증한 멀티모달, 대용량, 장문맥 트래픽을 처리하고, Xing 4.0은 주장하는 이점이 가장 크고 잘못된 답을 저렴하게 잡아낼 수 있는 코딩 에이전트 경로에 제한하는 구성입니다.

그중 어느 것도 가정이 아닙니다: 이번과 같은 릴리스의 배경이 된 문서화된 AI 실패와 에이전트 사고는 OrcaRouter AI Incident Archive에 수집되어 있으며, 각 항목에는 자체 출처, 심각도, 신뢰도 등급, 분쟁 플래그가 함께 제공됩니다.