Google Gemma 4

Gemma 4はE2B、E4B、26B MoE、31B denseの4種類で登場する。だからデバイスにモデルを合わせるのであって、その逆ではない。2つの端末向けモデルはスマホとノートPCを狙い、26Bと31B版はコンシューマー向けまたはワークステーションのGPU1枚で動く。この幅が要点だ。1つの系列で、ポケットからデスクトップまで。選ぶ基準はデバイスであり、流行ではない。

GoogleはGemma 4を、ただのチャットではなく多段階の論理向けに作った。関数呼び出し、構造化JSON出力、システム指示をネイティブに扱う。結果に基づいて動くエージェントを組み立てるには、まさにこれが要る。話すだけで終わらせないためだ。31Bモデルは現在、Arena AIのリーダーボードでオープンモデル中3位につける。前世代からの大きな飛躍だ。

この系列はテキストと画像を読み、端末向けモデルは音声理解のためのネイティブ音声入力も加える。画像と短い動画への対応は、可変解像度入力とともに全モデルに及ぶ。1つの形式に縛られることはない。簡単なキャプション付けや画像への質問応答なら、コンパクトなモデルが大型のサーバーモデルなしでこなせることも多い。1つの系列としては守備範囲が広い。

以前のGemmaリリースは利用制限つきの独自ライセンスで提供されていた。Gemma 4はApache 2.0に切り替わり、特別な契約なしで商用利用・改変・再配布が認められる。上に製品を載せられるかを見極める人にとって、これが最大の変化だ。法務チームは要らない。

モデルはGemini 3と同じ研究と技術を土台にしており、Googleのクローズドな旗艦に近い能力をオープンな形で得られる。Googleは2つの系列を競合ではなく補完と位置づける。制御はGemma、マネージドの便利さはGeminiだ。クラウド依存を最初から望まなかったチームにとって、この共有の土台が魅力になる。同じDNA、違うルール。

自分でホストしたくなければ、GoogleのGemini APIやAI Studio経由でGemma 4を取得できる。Vertex AIやHugging Faceからも利用可能だ。自分でホストするのは任意で、必須ではない。クラウドで試作し、後からローカルハードウェアへ移したいチームに、この柔軟さは合う。安く試して、ローカルに配備する。