Question 1

Gemma 4 とは何ですか？

Accepted Answer

Gemma 4 は、2026 年 4 月 2 日にリリースされた Google DeepMind の最新オープンソース AI モデルファミリーです。テキスト、画像、動画、音声を横断するマルチモーダル理解に対応する 4 つのバリエーション（E2B、E4B、26B A4B、31B）が含まれています。

Question 2

Gemma 4 はどのライセンスを使用していますか？

Accepted Answer

Gemma 4 は Apache 2.0 ライセンスでリリースされており、商用・非商用を問わず自由に利用、改変、配布が可能で、制限は最小限です。

Question 3

Gemma 4 の 4 つのモデルバリエーションは何ですか？

Accepted Answer

4 つのバリエーションは、E2B（2B パラメータ、Dense）、E4B（4B パラメータ、Dense）、26B A4B（総パラメータ 26B にアクティブパラメータ 4B、128 エキスパートの Mixture of Experts）、31B（31B パラメータ、Dense）です。E2B と E4B は 128K コンテキストに対応し、26B と 31B モデルは 256K コンテキストに対応します。

Question 4

Gemma 4 はどのモダリティに対応していますか？

Accepted Answer

Gemma 4 はテキスト、画像、動画、音声の 4 つのモダリティにネイティブで対応しています。すべてのモダリティは、別々のパイプラインやエンコーダーを必要とせず、単一の統合モデル内で処理されます。

Question 5

26B モデルの Mixture of Experts（MoE）アーキテクチャはどのように機能しますか？

Accepted Answer

26B A4B モデルは、128 のエキスパートネットワークを持つスパース Mixture of Experts アーキテクチャを使用します。各入力に対して関連するエキスパートにルーティングされ、4B パラメータのみが活性化されます。これにより、計算コストのごく一部で大規模モデル並みの品質を実現します。

Question 6

Gemma 4 はいくつの言語をサポートしていますか？

Accepted Answer

Gemma 4 は 140 以上の言語で学習されており、理解と生成の両方のタスクにおいて主要な世界言語で高品質な多言語性能を発揮します。

Question 7

Gemma 4 を実行するにはどのようなハードウェアが必要ですか？

Accepted Answer

E2B モデルはわずか 2GB の RAM を持つスマートフォンやエッジデバイスで実行できます。E4B モデルはノートパソコンやデスクトップで快適に動作します。26B MoE モデルは 16GB 以上の VRAM を持つ GPU が必要で、31B Dense モデルはフル精度推論に 24GB 以上の VRAM が必要です。量子化バージョンではこれらの要件が軽減されます。

Question 8

Gemma 4 を商用目的で使用できますか？

Accepted Answer

はい。Apache 2.0 ライセンスは、ロイヤルティや特別な許諾なしに商用利用を許可しています。Gemma 4 を使った製品の開発・販売、ドメイン向けのファインチューニング、改変版の配布が可能です。

Question 9

コンテキストウィンドウのサイズはどれくらいですか？

Accepted Answer

E2B と E4B モデルは 128K トークンのコンテキストウィンドウをサポートします。26B A4B と 31B モデルは 256K トークンのコンテキストウィンドウをサポートし、コードベース全体や書籍レベルの長さのドキュメントを処理するのに十分です。

Question 10

Gemma 4 はプロプライエタリモデルと比べてどうですか？

Accepted Answer

Gemma 4 は競争力のあるベンチマークスコアを達成しています。AIME 2026 で 89.2%、LiveCodeBench v6 で 80%、GPQA Diamond で 84.3%、MMMLU で 85.2% です。これらの結果は、完全にオープンソースでありながら、多くのプロプライエタリモデルに匹敵するか上回るものです。

Question 11

Gemma 4 は関数呼び出しをサポートしていますか？

Accepted Answer

はい。Gemma 4 は関数呼び出しと構造化 JSON 出力を含む、組み込みのエージェンティック機能を備えています。これにより、自律的なツール利用、複数ステップのプランニング、外部 API やサービスとのシームレスな統合が可能です。

Question 12

Gemma 4 をローカルにデプロイするには？

Accepted Answer

最も簡単な方法は Ollama で、コマンド 1 つでセットアップできます。他のオプションには、LM Studio（GUI ベース）、vLLM（高スループットの本番サービング）、llama.cpp（GGUF 量子化による CPU 推論）、MLX（Apple Silicon Mac 向けに最適化）があります。

Question 13

Gemma 4 をファインチューニングできますか？

Accepted Answer

はい。Gemma 4 は Hugging Face Transformers などの標準的なフレームワーク、パラメータ効率の良いファインチューニングのための PEFT/LoRA、最大限のカスタマイズのためのフルファインチューニングに対応しています。Apache 2.0 ライセンスにより、ファインチューニングしたモデルの配布も可能です。

Question 14

Gemma 4 のモデル重みはどこでダウンロードできますか？

Accepted Answer

公式のモデル重みは Hugging Face、Kaggle、Ollama ライブラリ、ModelScope で入手できます。いずれのプラットフォームでも、すべてのモデルバリエーションと量子化オプションが提供されています。

Question 15

Gemma 4 は Gemma 3 と何が違いますか？

Accepted Answer

Gemma 4 はネイティブなマルチモーダル対応（動画と音声を追加）、新たな MoE バリエーション（128 エキスパートの 26B A4B）、大幅に向上したベンチマークスコア、最大 256K トークンまで拡張されたコンテキストウィンドウ、組み込みのエージェンティック機能、140 以上の言語サポートを導入しています。

よくある質問