Gemma 4 vs Llama 4.1 徹底比較：ベンチマーク・速度・ライセンス (2026)

2026 年 4 月、Meta はフラッグシップのオープンモデルを Llama 4.1 として刷新しました。Llama 4 Maverick のマイナーアップグレードで、コーディングとインストラクション追従が改善されています。一方、Google の Gemma 4 は「自分のハードウェアで LLM を動かしたい」という現場の第一選択肢として定着しました。今この 2 つで迷っているなら、忖度なしの比較をまとめたのでどうぞ。

クイック比較

要点：モバイル対応・多言語・オープンライセンスでは Gemma 4 の完勝。Llama 4.1 が勝るのはベンチマークのピーク値と長文コンテキストで、かつ GPU リソースが潤沢な場合に限ります。

ベンチマーク詳細

以下は 2026 年 4 月公式発表の数値、特記なき場合は FP16 精度です。

生スコアでは Llama 4.1 が全項目で勝っています。ただしパラメータ数の差に注目を。Gemma 4 31B は 約 1/12 のパラメータで Llama 4.1 400B の 92〜95% の品質 を出しています。1 ドルあたりの計算コストで見れば、Gemma 4 が勝つケースがほとんどです。

言語別のタスクになると差はさらに広がります。

• 日本語 (JGLUE)： Gemma 4 約 81%、Llama 4.1 約 68%
• 中国語 (C-Eval)： Gemma 4 約 84%、Llama 4.1 約 72%
• 韓国語 / ベトナム語 / タイ語： Gemma 4 は英語との差が約 5pt 以内、Llama 4.1 は 15〜25pt 低下

日本語タスクで 13pt の差というのは、実務では「そのまま使える」と「後処理必須」の境界線に相当します。特に敬語表現や漢字の使い分け、和製英語の解釈で Gemma 4 の優位が顕著です。

ハードウェア要件

Gemma 4 を動かす

Llama 4.1 を動かす

400B MoE はどの量子化設定でもコンシューマ向けには収まりません。ローカル運用するなら実質的には Gemma 4 31B vs Llama 4.1 70B の比較になり、差はぐっと縮まります。日本のクラウド環境では、さくらインターネットの高火力 DOK や AWS Tokyo リージョンで A100 を借りるコスト感も要検討ポイントです。

推論速度

同一ハードウェア、4-bit 量子化で比較：

快適なサイズ帯では Gemma 4 が約 2 倍高速、かつ Llama 4.1 70B が収まらないハードでも動きます。

どちらを選ぶべきか

Gemma 4 を選ぶケース：

• スマホ・ノート PC・エッジデバイスにデプロイする、データセンター GPU がない
• ユーザーが英語以外の言語を使う（日本語の場合は特に差が大きい）
• マルチモーダル（音声・動画）が必要——Llama 4.1 は未対応
• Apache 2.0 の自由度が欲しい（ユーザー数上限なし、商用利用でレビュー不要）
• コスト対品質を重視する

Llama 4.1 を選ぶケース：

• MMLU / HumanEval のピーク値が必要
• 256K tokens を超える長文を扱う（10M コンテキストは巨大コードベース解析に有効）
• すでに複数 GPU のインフラがある
• 英語のみのワークロードで、多言語の強みが効かない

デプロイ

Ollama で Gemma 4

ollama pull gemma4:31b
ollama run gemma4:31b

オンデバイス運用は モバイルデプロイガイド を参照。iPhone と Android での E2B/E4B 実装を解説しています。

Ollama で Llama 4.1

ollama pull llama4.1:70b
ollama run llama4.1:70b

400B MoE は現時点でクラウド経由（Meta、AWS Bedrock、Azure）のみで、ローカル Ollama では動きません。

コスト比較

セルフホスト（初年度）

Gemma 4 31B：

• ハードウェア：RTX 4090 約 ¥270,000
• 電気代：約 ¥5,200/月
• 初年度合計：約 ¥333,000

Llama 4.1 70B：

• ハードウェア：2× RTX 4090 または A100 単基、約 ¥630,000 / ¥2,250,000
• 電気代：約 ¥13,500/月
• 初年度合計：約 ¥792,000（2× 4090 構成）

API 価格（100 万トークンあたり、2026 年 4 月）

同等の出力品質で比較すると、セルフホストの Gemma 4 はどちらの Llama 4.1 プランも 3〜6 ヶ月で追い抜く試算になります（継続的な利用量があれば）。

移行メモ

Llama 3.x / Llama 4 → Llama 4.1： ほぼドロップイン。tokenizer は後方互換で、コーディングと推論で 10〜15% の品質向上を期待できます。

Gemma 2 / Gemma 3 → Gemma 4： tokenizer が更新。ネイティブの function calling が従来のアドホック JSON パースを置き換えています。詳細は Gemma 4 アーキテクチャ変更点。

家族をまたぐ移行（Gemma ↔ Llama）： fine-tune の重みは直接移植できません。本番運用中の fine-tune を移す場合は 1〜2 週間の再学習を見込んでください。

コンプライアンスとデータ保護（日本視点）

日本国内で商用運用する場合、押さえておきたいポイントを整理します。

• 改正個人情報保護法（APPI）： Gemma 4 をローカル運用すれば、ユーザーの個人データが第三者に送信されないため越境移転の問題を回避できます。ChatGPT / Claude の API 経由では避けられない論点です。
• 金融庁・医療情報ガイドライン： 金融・医療分野では外部 API 利用時にリスク評価が必要になるケースが多く、オンプレ運用可能な Gemma 4 が選ばれやすい傾向。
• 生成 AI 事業者ガイドライン（総務省/経産省）： モデル選定時の説明責任を満たすうえで、Apache 2.0 のほうが契約書ベースのレビューが軽く済みます。

Llama License の MAU 7 億条項は 99.9% のチームには無関係ですが、資金調達の法務 DD（デューデリジェンス）で指摘されることはあります。

FAQ

日本語性能はどちらが強い？

Gemma 4 が明らかに優位です。JGLUE で Gemma 4 31B は約 81%、Llama 4.1 70B は約 68%。Gemma 4 は 140+ 言語をネイティブに学習しており、敬語・漢字の使い分け・自然な語順で差が出ます。JSQuAD や JCommonsenseQA など他の日本語ベンチでも同様の傾向。

コンシューマ GPU で動くのはどっち？

RTX 4090 24GB 1 枚で Gemma 4 31B Q4（約 35 tok/s）と 26B MoE が動きます。Llama 4.1 70B は 4090 2 枚または A100 1 枚が必要。RTX 5090（32GB）なら Gemma 4 31B を FP8 でも動かせます。

MacBook で動かせる？

Gemma 4 E2B / E4B は Apple Silicon 全般で快適。Gemma 4 26B MoE / 31B Dense は M2 Max または M3 Pro で 32GB 以上のユニファイドメモリが推奨。Llama 4.1 70B は M3 Ultra 64GB 以上で約 8 tok/s。Llama 4.1 400B は Mac では現実的ではありません。

ELYZA や Sarashina など国産 LLM と比べると？

ELYZA-Llama3 や Sarashina2 は日本語特化で良質ですが、ベースが Llama 系のためマルチモーダル（音声・動画）に未対応。Gemma 4 31B は日本語性能が ELYZA と同等〜やや優位で、かつマルチモーダル + オンデバイス対応を兼ね備えます。純粋な日本語テキスト生成のみなら国産モデルも有力候補です。

商用利用で気をつけることは？

Gemma 4 は Apache 2.0 で制限なし・ユーザー数上限なし・売上閾値なし。Llama 4.1 は Meta の Llama License で MAU 7 億以上の場合は別途商用ライセンスが必要（99.9% のチームには無関係）。資金調達時の法務レビューでは Apache 2.0 のほうが通りが早い傾向。

Llama から Gemma への移行コストは？

ファインチューンなしで単にモデルを差し替えるだけなら、推論コードの修正のみで済みます。fine-tune 済みの重みがある場合は直接移植できず、1〜2 週間の再学習を見込んでください。Gemma 4 は LoRA をネイティブサポートしており、学習コストは Llama 4 より安く済みます。

Gemma 5 は出る？

Google は 2026 年 4 月時点で Gemma 5 のロードマップを公表していません。次のメジャー版までは Gemma 4 のマイナー更新（マルチモーダル強化、コンテキスト拡張）が続く見込みです。

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結論

2026 年 4 月にオープン LLM を選ぶ開発者の 90% にとって、Gemma 4 がデフォルト解 です。手元のハードウェアで動き、ユーザーの言語を理解し、ライセンスも法務が質問すらしないレベルに綺麗。

Llama 4.1 が正解なのは以下 3 つのケースだけ：(1) 英語ベンチマークのピーク値が必要、(2) 256K tokens を超える長文処理、(3) すでに複数 GPU クラスタがあり 400B MoE が活きる。それ以外はオーバースペックです。

最終更新：2026 年 4 月 18 日。ベンチマークは公式発表とコミュニティ検証によります。