Gemma 4 と Qwen 3.5 の比較
Gemma 4（Google DeepMind）と Qwen 3.5（Alibaba Cloud）は、2026 年に利用可能な最も高性能なオープンソースモデルファミリーの 2 つです。どちらもマルチモーダル理解、長いコンテキストウィンドウ、競争力のあるベンチマークスコアを提供しますが、アーキテクチャ、ライセンス、エコシステムのサポートで異なります。
この比較では、ベンチマーク、アーキテクチャ、機能、実用的なデプロイに関する考慮事項を取り上げ、ユースケースに適したモデルを選べるようにします。
一目で見る
| 機能 | Gemma 4 31B | Qwen 3.5 32B |
|---|---|---|
| 開発元 | Google DeepMind | Alibaba Cloud |
| パラメータ | 31B（Dense）、26B（MoE） | 32B（Dense） |
| ライセンス | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| コンテキストウィンドウ | 256K トークン | 128K トークン |
| モダリティ | テキスト、画像、動画、音声 | テキスト、画像、動画 |
| 言語 | 140 以上 | 100 以上 |
| モデルバリエーション | 4（E2B、E4B、26B MoE、31B） | 3 以上のバリエーション |
| MoE バリエーション | あり（26B A4B、128 エキスパート） | 別の MoE モデル |
| 関数呼び出し | ネイティブ | ネイティブ |
ベンチマーク比較
直接対決のベンチマークスコア（31B/32B クラスモデル）：
| ベンチマーク | Gemma 4 31B | Qwen 3.5 32B |
|---|---|---|
| AIME 2026 | 89.2% | 約 86% |
| LiveCodeBench v6 | 80.0% | 約 78% |
| GPQA Diamond | 84.3% | 約 82% |
| MMMLU | 85.2% | 約 84% |
| HumanEval | 約 88% | 約 90% |
スコアは公式レポートとコミュニティ再現に基づいています。テスト条件はモデルによって異なる場合があります。両モデルとも全カテゴリで競争力のある性能を発揮します。
各モデルの強み
Gemma 4 の強み
- ✓ より長いコンテキストウィンドウ（256K 対 128K）
- ✓ 音声モダリティのネイティブサポート
- ✓ 本番向けの効率的な MoE バリエーション（26B A4B）
- ✓ 優れた数学的推論（AIME スコア）
- ✓ より広い言語カバレッジ（140 以上の言語）
- ✓ MLX による強力な Apple Silicon サポート
Qwen 3.5 の強み
- ✓ 一部のコードベンチマークでわずかに優位
- ✓ 強力な中国語性能
- ✓ Alibaba Cloud エコシステムとの統合
- ✓ 活発なコミュニティと頻繁な更新
- ✓ 優れたツール利用とエージェント機能
- ✓ より小さなモデルサイズでの競争力
どちらを選ぶべきか？
多言語の本番アプリ
Gemma 4140 以上の言語サポートと 256K コンテキストが、グローバルアプリケーションで Gemma 4 に優位性を与えます。
中国語中心のアプリケーション
どちらも強力どちらのモデルも中国語で優れています。一部の中国語特有のタスクでは Qwen がわずかに優位ですが、Gemma 4 はより幅広い多言語カバレッジを提供します。
コスト効率の良いサービング
Gemma 4（26B MoE）26B A4B MoE バリエーションは推論ごとに 4B パラメータのみを活性化し、計算コストのごく一部で 31B 近い品質を実現します。
エッジ/モバイルデプロイ
Gemma 4E2B（2B）および E4B（4B）バリエーションは、最小限のリソース要件でエッジデバイス向けに特別に設計されています。
数学・科学的推論
Gemma 4AIME 2026 で 89.2%、GPQA Diamond で 84.3% を達成し、優れた数学的・科学的能力を実証しています。
コード生成
同等両モデルともコーディングベンチマークで 78〜90% のスコアを獲得します。お好みのエコシステムに基づいて選択してください。
比較に関するよくある質問
Gemma 4 は Qwen 3.5 よりも優れていますか？
どちらのモデルも普遍的に優れているわけではありません。Gemma 4 は数学的推論、マルチモーダルの幅広さ（音声サポート）、コンテキスト長（256K）、言語カバレッジ（140 以上）でリードしています。Qwen 3.5 はコード生成と中国語特有のタスクで競争力があります。両方とも Apache 2.0 ライセンスを使用しています。
中国語タスクにはどちらが良いですか？
両モデルとも中国語で非常に優れた性能を発揮します。Alibaba のトレーニング重点により、Qwen 3.5 は一部の中国語特有のベンチマークでわずかに優位ですが、Gemma 4 の MMMLU スコア 85.2% も強力な中国語能力を示しています。
実行するのに効率的なのはどちらですか？
Gemma 4 の 26B A4B MoE バリエーションは独自に効率的で、26B パラメータのうち推論ごとに 4B のみを活性化します。これにより E4B レベルの計算量でフラッグシップに近い品質を実現します。Qwen 3.5 には同じファミリー内に同等の MoE 製品はありません。
両者を切り替えられますか？
はい。どちらのモデルも Ollama、Hugging Face、標準的な推論フレームワークで利用できます。OpenAI 互換 API（vLLM または Ollama 経由）を使用している場合、切り替えはモデル名を変更するだけです。
コミュニティサポートが充実しているのはどちらですか？
両方とも活発なコミュニティがあります。Gemma 4 は Google のエコシステム（AI Studio、Vertex AI、Kaggle）から恩恵を受けています。Qwen 3.5 は ModelScope と Alibaba Cloud 経由で中国での強力なサポートがあります。両方とも Hugging Face で広く利用可能です。
同じライセンスを使用していますか？
はい。Gemma 4 と Qwen 3.5 は両方とも Apache 2.0 ライセンスを使用しており、商用・非商用の使用、改変、配布を自由に行えます。
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Gemma 4 を試す
Gemma 4 の機能を実際に体験しましょう。オンラインでチャット、ローカルでデプロイ、またはベンチマークの詳細を確認できます。