Google は Gemma 4 をリリースしました。現時点で Google 最強のオープンソースモデルファミリーです。クローズドな Gemini 3 と同源ですが、Apache 2.0 ライセンスで提供され、重みをダウンロードして、自分のマシンや自分のクラウドアカウントで動かせ、データはまったくローカル外に出ません。データ主権、オフライン推論、あるいは API 費用の節約が必要な開発者にとって、この世代でついに「先端能力」と「箱から出してすぐローカルで動く」の2つが揃いました。

4つのサイズ、ハードウェアで選ぶ

Gemma 4 は1つのモデルではなく、異なるハードウェアに最適化された4つのバージョンです：

26B MoE バージョンは「低遅延」路線です。総パラメータは 26B ですが、推論時に活性化するのは 3.8B のみで、tokens-per-second が非常に速い。31B Dense は「最高品質 + ファインチューニング基盤」路線です。Google によれば 31B は現在 Arena AI テキストランキングでグローバルオープンソースモデル3位、26B は6位 です。

中核能力

• 長コンテキスト：エッジ版は 128K、26B/31B バージョンは 256K。コードリポジトリ全体や長文ドキュメントを1回の prompt に収められます
• ネイティブマルチモーダル：4バージョンすべてがネイティブで動画と画像を処理（可変解像度、OCR、チャート理解）。E2B/E4B はネイティブ音声入力にも対応
• Agent ワークフロー：関数呼び出し、構造化 JSON 出力、システム指示をネイティブサポートし、自動化 agent 構築に適する
• コード生成：ローカルコードアシスタントとして、オフラインでコードを書ける
• 140以上の言語でネイティブ訓練
• 推論能力：多段階計画と深い論理。数学と指示追従系タスクで顕著な向上

動かし方

Google は導入経路を広く敷いており、ほぼすべての主要なローカル推論スタックをカバーしています：

クラウドで試す（ゼロ設定）

• Google AI Studio：31B と 26B MoE をそのまま実行
• Google AI Edge Gallery：E4B と E2B を実行

ローカル導入

重みは Hugging Face、Kaggle、Ollama で公開され、初日から次に対応しています：

• Hugging Face（Transformers、TRL、Transformers.js、Candle）
• Ollama（ollama run gemma4:31b-it-q4_K_M）
• LM Studio
• vLLM、llama.cpp、MLX
• NVIDIA NIM / NeMo
• Unsloth、SGLang、Cactus、Baseten、Docker、MaxText、Tunix、Keras

Android 開発

エッジモデルは AICore Developer Preview 経由で呼び出せ、Gemini Nano 4 との前方互換性があります。また Android Studio の Agent Mode で agent フローをプロトタイピングすることもできます。

💡 ヒント：手早く試したいだけなら、Ollama の1行コマンドが最速です：ollama run gemma4:31b-it-q4_K_M。IDE でコードアシスタントにするなら、LM Studio と Continue プラグインの組み合わせが最も使いやすいです。

ファインチューニング

Gemma 4 は設計上、コンシューマーハードウェア（ゲーミング GPU など）でのファインチューニングに対応しています。利用できるプラットフォームは次のとおりです：

• Google Colab（無料/有料）
• Vertex AI
• 自分の GPU

公式は2つのファインチューニング事例を挙げています。INSAIT はこれでブルガリア語優先の BgGPT を訓練し、イェール大学は Cell2Sentence-Scale に使って新しいがん治療経路を発見しました。

エコシステムとハードウェア対応

• NVIDIA：Jetson Orin Nano から Blackwell GPU まで全線で最適化
• AMD：オープンソースの ROCm スタック経由で統合
• TPU：Trillium と Ironwood TPU で大規模導入が可能
• Google Cloud：Vertex AI、Cloud Run、GKE、Sovereign Cloud、TPU による高速推論

ライセンス

Apache 2.0 です。商用にフレンドリーで、利用の敷居はありません。モデルをローカルまたは任意のクラウド環境に導入でき、データは完全に自管理です。これは Google が今回、前の世代より明確に緩めた点です。

誰に向いているか

• データ主権が必要なチーム：金融、医療、行政など、データをサードパーティ API に送れないシーン
• API 費用を節約したい開発者：1度の導入で無制限に呼べる、限界費用はゼロ
• オフラインシーン：モバイル、IoT、ネットワークが不安定な環境
• 研究者：Apache 2.0 + 複数サイズで、実験やファインチューニングが容易

参考ソース

• Gemma 4 公式ブログ（Google）
• google/gemma-4-31B-it（Hugging Face）
• Gemma 4 モデルドキュメント（Google AI for Developers）
• gemma4:31b-it-q4_K_M（Ollama）
• google/gemma-4-31b（LM Studio）