Gemma 4とは？
Gemma 4はGoogle DeepMindのオープンウェイトのモデルファミリーで、2026年4月2日に公開されました。公開時は4つのサイズで、スマートフォンや小型デバイス向けのE2BとE4B、トークンごとに38億（3.8 billion）パラメータを使う26Bのmixture-of-expertsモデル、31Bの密モデルです。5番目のサイズとして12Bの「Unified」が5月下旬に続きました。これは別のエンコーダーを使わず、生の画像パッチと音声を直接言語モデルに入力します。
すべてのサイズが画像と動画（フレームとして、1秒1フレームで最大60秒）を読みます。E2B、E4B、12Bは最大30秒の音声も受け付けます。小型モデルのコンテキストは128Kトークン、12B、26B、31Bは256Kです。いずれも設定可能な思考モード、ネイティブの関数呼び出し、システムロールを備え、140以上の言語のデータで訓練されており、知識のカットオフは2025年1月です。
Google独自の規約ではなく、標準のApache 2.0ライセンスで公開された初めてのGemmaです。Googleは各サイズの量子化を考慮した4-bit版も公開しており、Vertex AI、Cloud Run、GKE、そしてAICoreを通じてAndroidで動きます。
Gemma 4の料金は？
| プラン | 価格 | 内容 |
|---|---|---|
| Weights | Free | Apache 2.0 |
| 31B (OpenRouter) | $0.20 in / $0.40 out per 1M tokens | |
| 26B A4B (OpenRouter) | About $0.08 in / $0.26 out per 1M tokens |
重みはApache 2.0で無料です。Google Cloudやサードパーティでホストされており、OpenRouterでは100万トークンあたり31Bが$0.20/$0.40、26B A4Bが約$0.08/$0.26です。
Gemma 4は使う価値があるか？
Gemma 4は、GPU 1基やスマートフォンに収まるサイズで最も有力なオープンファミリーです。Apache 2.0ライセンスにより、以前のGemmaの足かせだった法務レビューも不要になりました。Google自身のカードでは、31BはMMLU Proで85.2%、GPQA Diamondで84.3%、LiveCodeBench v6で80.0%で、Gemma 3 27Bの67.6%、42.4%、29.1%を上回ります。公開時にGoogleは、31BがArenaのテキストリーダーボードでオープンモデルの3位だとしていましたが、この順位は4月時点のもので、その後新しいモデルが出ています。
多くの導入で注目すべきは26B A4Bです。トークンごとに38億（3.8 billion）パラメータしか動かさないため小型モデルに近い速度で動き、MMLU Proで82.6%、ツールなしのAIME 2026で88.3%を記録しています。量子化を考慮した4-bitのGGUFは14.4 GBで、24 GBの一般向けカードにコンテキスト分の余裕を残して収まり、OpenRouterでは入力100万トークンあたり約$0.08です。
弱点は長いコンテキストとエージェントです。Google自身の128KトークンでのMRCR v2の結果は、31Bの66.4%から26Bでは44.1%に下がるため、256Kのウィンドウが実用になるのは最大のモデルだけです。Tau2のツール使用スコアは68〜77%で、最先端のエージェントを大きく下回ります。音声は30秒までで、26Bと31Bは音声に対応しないため、音声機能を使うなら12Bかスマートフォン向けのモデルになります。
スコアと同じくらい重要なのが公開 のペースです。Googleは公開から2か月以内に、12B、アシスタント向けに調整した版、全サイズの量子化を考慮した版を追加しました。その4-bitファイルにより、31BはBF16の約62 GBから17.7 GBになり、導入する側の追加作業はほとんどありません。E4Bの5.2 GBから31Bの17.7 GBまで公式ファイルがそろっているため、1つのチームがスマートフォン、ノートPC、サーバーで単一のファミリーに統一できます。
真価を発揮する場面
24 GBのGPU 1基で社内アシスタントを提供するプラットフォームエンジニア
社内文書の要約と下書きに使っている有料APIを置き換えたい
26B A4Bの4-bit GGUF（14.4 GBと1.2 GBのvisionファイル）をllama.cppかvLLMで動かします。コストはハードウェアだけで、Apache 2.0なので利用状況の報告もライセンスのレビューも不要です。
消費者向けフィンテック企業のAndroidチーム
スマートフォン上でレシートを分類し、短い音声メモを文字起こししたい
AICore経由のE4Bはオフラインで画像と最大30秒の音声を読むため、レシートがデバイスの外に出ることはありません。大きなモデルより精度は落ちると考えてください。MMLU ProでE4Bは69.4%、31Bは85.2%です。
50人のエージェントがいるSaaS企業のサポート責任者
月100万件のチケットへの最初の返信を低コストで下書きしたい
1件あたり入力約1,000トークン、出力300トークンなら、OpenRouterの26B A4Bで月約$150です。ホスト型の価格はプロバイダーによって異なるため、選んだプロバイダーで確認してください。
導入前に確認すること
- 導入
- Hugging Faceからダウンロードし、Transformers、llama.cpp、Ollama、vLLMで読み込みます。4-bitのGGUF版は変換の手順なしで動きます。
- 連携
- ネイティブの関数呼び出しとシステムロール、制御トークンによる思考モード、TransformersとGGUFの版、Vertex AI、Cloud Run、GKE、Android AICoreに対応します。
- データとプライバシー
- セルフホストなので、データは実行している場所にとどまります。Apache 2.0は商用利用とファインチューニングを認めており、売上の上限や利用規定の追加条項はありません。
- 大規模利用時のコスト
- 重みは無料です。31BはBF16で約62 GB（80 GBのカード1枚）、4-bitで17.7 GBが必要です。4-bitでは26B A4Bが14.4 GB、12Bが7.0 GB、E4Bが5.2 GBです。OpenRouterでは100万トークンあたり31Bが$0.20/$0.40、26B A4Bが$0.08/$0.26です。
- 制限
- コンテキストはE2BとE4Bで128K、それより大きいサイズで256Kです。音声は最大30秒、動画は最大60フレームで、知識のカットオフは2025年1月です。
良い点
- Apache 2.0ライセンス
- スマートフォン（E2B）からGPU 1基（31B）まで5つのサイズ
- 公式の4-bit版：31Bは17.7 GB、26B A4Bは14.4 GB
- すべてのサイズで画像と動画の入力に対応
気になる点
- 31Bより小さいモデルでは長いコンテキストの想起が大きく落ちる
- 26Bと31Bは音声非対応、それ以外も音声は30秒まで
- 知識のカットオフは2025年1月
- エージェント的なツール使用は最先 端モデルに大きく及ばない
おすすめの人
寛容なライセンスとマルチモーダル入力を求め、デバイス上、ローカル、またはGPU 1基で動くアプリを作る開発者に向いています。
Gemma 4の代替
Gemma 4：よくある質問
- Gemma 4は使う価値があるか？
- ライセンスがようやく品質に見合ったことで、Gemma 4は32Bパラメータ未満のオープンモデルの標準になりました。 評価は5点満点中4.4点です。
- Gemma 4の料金は？
- 重みはApache 2.0で無料です。Google Cloudやサードパーティでホストされており、OpenRouterでは100万トークンあたり31Bが$0.20/$0.40、26B A4Bが約$0.08/$0.26です。
- Gemma 4の欠点は？
- 31Bより小さいモデルでは長いコンテキストの想起が大きく落ちる; 26Bと31Bは音声非対応、それ以外も音声は30秒まで; 知識のカットオフは2025年1月; エージェント的なツール使用は最先端モデルに大きく及ばない.
- Gemma 4は誰に向いているか？
- 寛容なライセンスとマルチモーダル入力を求め、デバイス上、ローカル、またはGPU 1基で動くアプリを作る開発者に向いています。
- チームや本番環境でGemma 4を使うと費用はいくらか？
- 重みは無料です。31BはBF16で約62 GB（80 GBのカード1枚）、4-bitで17.7 GBが必要です。4-bitでは26B A4Bが14.4 GB、12Bが7.0 GB、E4Bが5.2 GBです。OpenRouterでは100万トークンあたり31Bが$0.20/$0.40、26B A4Bが$0.08/$0.26です。
- Gemma 4は企業データを扱っても安全か？
- セルフホストなので、データは実行し ている場所にとどまります。Apache 2.0は商用利用とファインチューニングを認めており、売上の上限や利用規定の追加条項はありません。
- Gemma 4の代わりになるものは？
- 当サイトでレビューした中で最も近い代替はgpt-oss-20b, Mistral Small 4 、 Phi-4-Reasoning-Vision-15Bです。
回答確認日：2026年10月22日