4月2日、Google DeepMindはGemma 4をリリースした。
これは初めてのGemmaではないが、これまでと異なる点が2つある。1つはApache 2.0ライセンスに変更されたこと、もう1つは31BバージョンがArena AIオープンソースランキングで3位になったことだ。
4つのモデル、どう選ぶ？
| モデル | タイプ | アクティブパラメータ | コンテキスト | 特殊機能 |
|---|---|---|---|---|
| E2B | 高密度（端末最適化） | 2B | 128K | 音声入力 |
| E4B | 高密度（端末最適化） | 4B | 128K | 音声入力 |
| 26B A4B | MoE | 約4B | 256K | — |
| 31B | 高密度（フラッグシップ） | 31B | 256K | — |
E2BとE4Bはスマートフォンやエッジデバイス向けに設計されており、ネイティブの音声入力（音声認識）をサポートし、テキスト・画像・音声をカバーするマルチモーダル対応。26BのMoE設計はDeepSeekと同様で、総パラメータ26Bだが推論時にアクティブになるのは約4Bのみで、コストパフォーマンスが高い。
31Bはフラッグシップで、Arena AIテキストランキングのオープンソースモデルで3位、26B MoEは6位。両方の大規模バージョンは、パラメータ数が20分の1の競合を上回るパフォーマンスを示している。
Apache 2.0への変更の意義
これまでのGemmaシリーズはカスタムライセンスを使用しており、使用制限があり、商用利用にはGoogleとの個別交渉が必要だった。Apache 2.0への変更後：
- 商用利用が自由に可能、申請不要
- コードの変更や再配布が可能
- 追加条項は不要
これはQwen 3のApache 2.0オープンソース戦略と同じ方向性だ。オープンソース大規模モデルのライセンス競争では、Apache 2.0が標準解答となりつつあり、制限的なライセンスを使う側が不利になる。
端末側の能力はどの程度実用的か？
E2BとE4BはスマートフォンやRaspberry Pi向けに設計されている。Googleによると、E4Bは以前のバージョンと比較して4倍高速で、消費電力が60%削減されている。E2Bは3倍のパフォーマンス向上と低レイテンシを実現している。
現在のフラッグシップスマートフォンのストレージと演算能力を考慮すると、E4Bはスムーズに動作するはずだ。Googleは、Gemma 4が今年後半にAndroidデバイスでGemini Nano 4のベースモデルとして使用されることを明言している。つまり、これは開発者向けだけでなく、最終的には一般ユーザーのスマートフォンに搭載されることになる。
Meta Llama 4との比較
同時期にMetaもLlama 4を推進している。両社はオープンソースで競争しており、MoEまたは効率的な端末側アーキテクチャを採用し、マルチモーダルをサポートし、Apache 2.0ライセンスを使用している。
Gemma 4の差別化ポイントは端末側にある。Eシリーズの音声入力サポートと超低消費電力設計は、Llama 4が現在重点的に取り組んでいない分野だ。モバイルやIoTシナリオで開発を行っている場合、Gemma 4のEシリーズは真剣に検討する価値がある。
140以上の言語サポートは非英語シナリオでも重要だ。中国語のパフォーマンスがどうかは、コミュニティがテストを実施してから明らかになるだろう。
出典：CocoLoop、Gemma 4: Byte for byte, the most capable open models（Google DeepMind Blog）；Google Releases Gemma 4 in Four Model Sizes Under Apache 2.0 License（gHacks Tech News）；Announcing Gemma 4 in the AICore Developer Preview（Android Developers Blog）