2026年初頭、最も強力なオープンAIモデルが2つ登場しました：GoogleのGemma 4とMetaのLlama 4 Maverick。両方とも無料で強力ですが、用途は異なります。比較してみましょう。
比較一覧
| 機能 | Gemma 4 (31B) | Llama 4 Maverick (400B) |
|---|---|---|
| 開発元 | Google DeepMind | Meta AI |
| パラメータ数 | 2B / 4B / 26B / 31B | 400B（MoE） |
| コンテキストウィンドウ | 256Kトークン | 1000万トークン |
| マルチモーダル | テキスト + 画像 + 音声 + 動画 | テキスト + 画像 |
| 対応言語 | 140言語以上 | 12言語 |
| ライセンス | Apache 2.0 | Llamaライセンス |
| オンデバイス | あり（2Bはスマホで動作） | なし（大きすぎる） |
| 関数呼び出し | ネイティブ対応 | ネイティブ対応 |
Gemma 4が優れている点
1. エッジ・モバイルデプロイ
Gemma 4の最大の強みはモデルサイズの幅広さです。E2B（2B）はスマートフォンで、E4B（4B）はノートPCで動作し、GPUは不要です。一方、Llama 4 Maverickは400Bパラメータのため、本格的なサーバーハードウェアが必要です。
2. マルチモーダルの幅広さ
Gemma 4はテキスト、画像、音声、動画をネイティブに処理できます。Llama 4はテキストと画像を処理しますが、ネイティブの音声・動画理解はありません。
3. 言語カバレッジ
140言語以上を内蔵するGemma 4は、はるかにグローバルにアクセスしやすいモデルです。Llama 4は12言語 — 主要市場には十分ですが、グローバルなアプリケーションには限定的です。
4. ライセンスの自由度
Apache 2.0は一切の制限がありません。Llama 4のライセンスは月間アクティブユーザー7億人以上の企業に対して商用利用制限があります。
Llama 4が優れている点
1. 圧倒的なパワー
MoEアーキテクチャで400Bパラメータを持つLlama 4 Maverickは、ハードウェアがあれば複雑な推論タスクでより大きく、より優秀なモデルです。
2. コンテキスト長
1000万トークンのコンテキストウィンドウ vs Gemma 4の256K。極めて長いドキュメントやコードベースの処理では、Llama 4に明確なアドバンテージがあります。
3. エコシステムの成熟度
MetaのLlamaシリーズは2023年から存在しています。ツール、ファインチューン、コミュニティリソースのエコシステムがより成熟しています。
ベンチマーク比較
公開ベンチマーク（2026年4月時点）に基づく：
| ベンチマーク | Gemma 4 31B | Llama 4 Maverick |
|---|---|---|
| MMLU | 強い | 強い |
| HumanEval（コーディング） | 競争力あり | 競争力あり |
| ARC-AGI-2 | 77.1%（Gemini 3.1 Pro） | - |
| 数学 | Gemma 3から向上 | 強い |
注：直接のベンチマーク比較はタスクによって異なります。すべてのベンチマークでどちらかが圧倒的に優れているわけではありません。
どちらを選ぶべきか？
Gemma 4を選ぶ場合：
- スマホ、ノートPC、エッジデバイスでAIを動かしたい
- マルチモーダル入力（特に音声/動画）が必要
- グローバルな多言語オーディエンス向けに構築している
- ライセンス制限ゼロ（Apache 2.0）を求める
- ダウンロードから実行までの最速パスが欲しい
Llama 4を選ぶ場合：
- 強力なGPUサーバーが利用可能
- 複雑なタスクに最大限の推論能力が必要
- 極端に長いコンテキスト（1000万トークン）が必要
- すでにLlamaエコシステムに投資している
両方使える？
はい！多くの開発者が両方を使っています：
- Gemma 4 E4Bでローカル開発・テスト（高速、低リソース）
- Llama 4 Maverickをクラウドサーバーで本番の重い処理に
両モデルともOllamaで利用可能で、簡単に切り替えられます。
結論
Gemma 4は自分のハードウェアで動かせる最高のオープンモデルです。 モデルサイズの幅広さ、マルチモーダル機能、Apache 2.0ライセンスにより、ほとんどの開発者にとって最も汎用的な選択肢です。
Llama 4は最も強力なオープンモデルです — ただし、それに見合うハードウェアが必要です。
ほとんどの個人開発者や小規模チームには、Gemma 4が実用的な選択肢です。GPUクラスターを持つ組織には、Llama 4がより高い性能上限を解放します。
両モデルとも無料で利用できます。Gemma 4をワンコマンドで試してみましょう：ollama run gemma4
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