Gemma 4 - Googleのオープンソースのマルチモーダル大規模モデルシリーズ

Gemma 4とは何ですか？

Gemma 4 は、Google のオープンソースのマルチモーダル大規模モデルシリーズで、Gemini 3 アーキテクチャに基づいています。モデルには、E2B/E4B (モバイルフォン/Raspberry Pi で動作)、26B MoE (3.8B パラメータのみ有効化)、31B Dense (Arena オープンソースランキングで 3 位) の 4 つのバージョンがあります。これらのモデルは、テキスト、画像、ビデオ、音声の入力に加え、256K の長いコンテキストをサポートし、組み込みの関数呼び出しとエージェント機能を備えています。Gemma 4 は、極めて小さなパラメータで、数百億個のパラメータを持つモデルを超えるパフォーマンスを実現しており、主にオフライン展開とモバイルデバイスでの効率的な推論に重点を置いています。

Gemma 4の主な特徴

• フルモーダル処理テキスト、画像、動画、ネイティブ音声入力（デバイスのバージョンによる）に対応し、OCR、グラフ認識、視覚的な質問応答機能を備えています。
• エージェントネイティブアーキテクチャ組み込み関数呼び出し、構造化されたJSON出力、およびシステムコマンドを備えており、自律エージェントのワークフローを直接構築できるほか、複数ステップの推論やツール呼び出しもサポートしています。
• コードと数学的推論このモデルは、高品質なコード生成（LiveCodeBench v6で80%）と複雑な数学的推論（AIME 2026で89.2%）をサポートし、長大なコードベース分析（最大256Kのコンテキスト）にも対応しています。
• デバイス側でのオフライン展開E2B/E4Bバージョンは、携帯電話、Raspberry Pi、Jetson Orin Nanoなどのデバイス上で完全にオフラインで動作し、音声および画像処理タスクを遅延なく処理できます。
• 多言語対応140以上の言語をネイティブでサポートしているため、グローバルなアプリケーション開発に適しています。
• 柔軟なハードウェア適応2Bエッジデバイスから31B高性能バージョンまで幅広いモデルを提供し、携帯電話からH100ワークステーションまであらゆる用途に対応し、コンシューマー向けGPUでのローカル実行もサポートしている。

Gemma 4 の使い方

• ハギングフェイスのウェブサイトをご覧くださいモデルページにアクセスしてモデル識別子を取得し、重みファイルをダウンロードしてください。
• 依存関係をインストールします: ターミナルで実行 pip install transformers accelerate torch このコマンドは、モデル推論に必要なPython環境をインストールします。
• モデルとトークナイザーの読み込みコード内で使用する AutoModelForCausalLM.from_pretrained("google/gemma-4-31B-it") 対応する単語分割器を使用してモデルインスタンスを初期化します。
• 実行理由入力テキストはトークナイザーによってテンソルにエンコードされ、その後モデルに入力されて応答が生成されます。出力テンソルは読みやすいテキストにデコードされ、推論が完了します。

Gemma 4のプロジェクトアドレス

• プロジェクト公式サイト：https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/gemma-4/
• ハギングフェイスモデルライブラリ：https://huggingface.co/collections/google/gemma-4

Gemma 4に関する重要な情報と使用要件

• モデル仕様全部で4つのバージョンがあります。E2B（デバイス側、2B有効化）、E4B（デバイス側、4B有効化）、26B MoE（3.8B有効化、Arenaスコア1441）、および31B Dense（Arenaスコア1452、オープンソースで3位）。
• 技術基盤Gemini 3アーキテクチャをベースとしており、140以上の言語、256Kのコンテキスト、テキスト/画像/動画/音声のマルチモーダルサポートに対応し、関数呼び出しとエージェントワークフローをネイティブにサポートしています。
• ハードウェアしきい値：
  • E2B/E4B携帯電話、Raspberry Pi、Jetson Orin Nano（完全オフライン）。
  • 26B MoE量子化バージョンは、24GBのMacBookとRTX 3090を搭載した環境で動作します。
  • 31B Dense非量子化バージョンでは80GBのH100イメージが1つ必要です。量子化バージョンは一般消費者向けGPUをサポートします。

Gemma 4の主な利点

• 極めて高いパラメータ効率31Bの高密度モデルは、Arenaスコア1452（オープンソースモデルの中で3位）を達成し、10～20倍のパラメータを持つQwen3.5-397BやDeepSeek v3.2を上回りました。26BのMoEモデルは、わずか3.8Bのパラメータを有効化することでオープンソースモデルの中で6位となり、「少ないパラメータで勝利」という性能向上を実現しました。
• シナリオ全体を網羅するエッジカバレッジE2B/E4Bは、携帯電話、Raspberry Pi、Jetson Orin Nano上で完全にオフラインで動作し、128Kのコンテキストとネイティブのオーディオ/ビジュアル処理をサポートすることで、遅延ゼロ、クラウド依存ゼロのエッジAIを実現します。
• 真のオープンソースの商用化本ソフトウェアはApache 2.0ライセンスを全面的に採用しており（従来の制限付きライセンスに代わるもの）、商用利用、改変、再配布を無償で行うことができます。また、特許保護機能も内蔵されているため、企業の法的懸念にも対応できます。
• エージェントネイティブアーキテクチャ組み込み関数呼び出し、構造化されたJSON出力、およびシステムコマンドをサポート。256Kの長いコンテキストと複数ステップの推論をサポート。追加の適応レイヤーなしで自律エージェントのワークフローを直接構築できます。

ジェマ4と類似製品との比較

Gemma 4の応用シナリオ

• エンドサイドプライバシーコンピューティングE2B/E4Bバージョンは、携帯電話、Raspberry Pi、IoTデバイス上での完全オフライン動作をサポートしており、医療画像の初期スクリーニングや金融データのローカル処理など、プライバシーが重視されるシナリオにおけるゼロレイテンシーのインテリジェントエージェントの要件を満たします。
• エンタープライズオートメーションこのモデルは、独自のコードベースによる質問応答、自動APIスケジューリング、140以上の言語のサポートを備えたグローバルなビジネスエージェントシステムを構築できます。
• 科学研究と教育このモデルは、ローカルプログラミングアシスタント（IDEプラグイン）、バイオインフォマティクス解析（イェール大学のGemmaベースの癌標的発見プロジェクトなど）、および低コストのエッジAI教育実験に適しています。
• マルチモーダルな相互作用このモデルは、OCRによる文書のデジタル化、リアルタイムのビデオコンテンツ分析、音声と映像の融合など、複数のモーダルを組み合わせたインテリジェントなアプリケーションをサポートします。