Google DeepMindは2026年4月2日(米国時間)、オープンモデルの最新世代「Gemma 4」を発表しました。高度な推論とエージェント型ワークフローに向けて設計され、E2B・E4B・26B MoE・31B Denseの4サイズを商用利用可能なApache 2.0ライセンスで提供します。Gemini 3と同じ研究・技術を基盤とし、31BモデルはArena AIテキストリーダーボードでオープンモデル世界3位を獲得。スマートフォンからラップトップGPU、ワークステーションまで、手元のハードウェアで動かせる点が特徴です。

モデルラインアップ

• ▸サイズ構成 — Effective 2B(E2B)、Effective 4B(E4B)、26B Mixture of Experts(MoE)、31B Denseの4種類
• ▸26B MoE — 推論時に総パラメータのうち38億のみを活性化し、高速なトークン生成と低レイテンシを重視
• ▸31B Dense — 生の品質を最大化した構成で、ファインチューニングの強力な基盤となる
• ▸動作環境 — 非量子化のbfloat16重みが単一の80GB NVIDIA H100 GPUに収まり、量子化版はコンシューマー向けGPUでネイティブ動作
• ▸エッジ向けE2B・E4B — 推論時に実効20億・40億パラメータで動作してRAMとバッテリーを節約し、スマートフォン、Raspberry Pi、NVIDIA Jetson Orin Nanoなどのエッジデバイスで完全オフライン・低遅延で動作

主な機能

• ▸高度な推論 — 多段階の計画と深い論理に対応し、それらを要する数学・指示追従ベンチマークで大幅に改善
• ▸エージェント機能 — 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、ツールやAPIと連携して確実にワークフローを実行する自律エージェントを構築可能
• ▸コード生成 — オフラインでの高品質なコード生成に対応し、ワークステーションをローカルファーストのAIコードアシスタントに
• ▸視覚・音声 — 全モデルが動画と画像を可変解像度でネイティブ処理し、OCRやチャート理解などの視覚タスクが得意。E2BとE4Bは音声入力による音声認識・理解にも対応
• ▸コンテキスト長 — エッジモデルは128K、大型モデルは最大256Kで、リポジトリや長文書を1つのプロンプトで処理可能
• ▸多言語 — 140以上の言語でネイティブに学習

性能とコミュニティ

31Bモデルは業界標準のArena AIテキストリーダーボードでオープンモデル世界3位、26Bモデルは6位につけ、20倍の規模のモデルを上回る性能を示しています。Gemini 3と同じ研究・技術を基盤に構築されており、パラメータあたりの知能で従来にない水準を実現したとしています。

初代の公開以降、Gemmaのダウンロード数は4億回を超え、10万以上のバリエーションからなるコミュニティ「Gemmaverse」が形成されています。ファインチューニングの成功例として、ブルガリア語優先の言語モデル「BgGPT」や、がん治療の新経路発見に向けたイェール大学との「Cell2Sentence-Scale」が挙げられています。

ライセンスとエコシステム

• ▸ライセンス — 商用利用可能なApache 2.0。データ・インフラ・モデルの完全な管理を可能にし、オンプレミスでもクラウドでも自由に展開できる
• ▸利用開始 — Google AI Studio(31B・26B MoE)、Google AI Edge Gallery(E4B・E2B)、Android StudioのAgent Mode、ML Kit GenAI Prompt APIなどからすぐに試用可能
• ▸ツール対応 — Hugging Face(Transformers、TRL、Transformers.js、Candle)、LiteRT-LM、vLLM、llama.cpp、MLX、Ollama、NVIDIA NIMとNeMo、LM Studioなどが初日からサポート
• ▸入手先 — Hugging Face、Kaggle、Ollamaからモデル重みをダウンロード可能
• ▸ハードウェア最適化 — NVIDIAのJetson Orin NanoからBlackwell GPUまでのほか、AMD GPU(ROCm)、TrilliumおよびIronwood TPUに最適化。Google CloudのVertex AIやGKEなどで本番運用にスケール可能