G4
比較
Gemma 4 vs Llama 4
GoogleのGemma 4とMetaのLlama 4は、2026年の2大フラッグシップオープンソースAIモデルファミリーです。どちらもMoEアーキテクチャ、マルチモーダル機能、長いコンテキストウィンドウを備えていますが、設計哲学、ライセンス、ハードウェア要件において大きく異なります。
Benchmarks Architecture Deployment
クイックサマリー
| Feature | Gemma 4 | Llama 4 |
|---|---|---|
| Developer | Google DeepMind | Meta AI |
| Release | March 2026 | April 2026 |
| License | Apache 2.0 (fully open) | Llama 4 Community License |
| Architecture | Dense + MoE variants | Primarily MoE (Scout/Maverick) |
| Multimodal | Text + Image + Audio (edge models) | Text + Image (all models) |
| Max Context | 256K tokens (31B/26B) | 10M tokens (Scout) |
| Smallest Model | E2B (2B active params) | Scout 17B-16E (3.6B active) |
| Largest Open Model | 31B dense | Maverick 17B-128E |
| Local Deployment | Excellent — runs on 4 GB VRAM | Harder — 17B+ models require 20+ GB |
ベンチマーク比較
中規模モデル（約30Bパラメータ内で最高品質）
| Benchmark | Gemma 4 31B | Gemma 4 26B A4B | Llama 4 Maverick |
|---|---|---|---|
| MMLU Pro | 85.2% | 82.6% | 80.5% |
| MATH (AIME 2026) | 89.2% | 88.3% | ~73.0% |
| GPQA Diamond | 84.3% | 82.3% | 69.8% |
| LiveCodeBench v6 | 80.0% | 77.1% | ~65.0% |
| MMMU Pro (vision) | 76.9% | 73.8% | 73.4% |
| LMSYS ELO | 1452 | 1441 | 1417 |
Gemma 4は推論・数学・コーディングでリード。Llama 4 Maverickはビジョンタスクで競争力あり。
アーキテクチャの詳細
Gemma 4 アーキテクチャ
- Hybrid attention: interleaved local (sliding window) + global layers
- PLE (Per-Layer Embeddings): edge models encode context efficiently without dense matmul
- p-RoPE: proportional rotary embeddings for long context stability
- MoE variant: 26B A4B — 128 experts, 8 active per token
- Vision encoder: ~150M params (edge) / ~550M params (full)
- Audio encoder: ~300M params (E2B/E4B only)
Llama 4 アーキテクチャ
- iRoPE: interleaved RoPE layers for ultra-long context (up to 10M)
- Pure MoE: Scout (16 experts) and Maverick (128 experts)
- Early fusion: vision tokens merged with text at input stage
- Smaller active params: ~3.6B active / 17B total for Scout
- No audio: text + image only across all variants
- Shared embedding: uniform embeddings across all layers
どちらを選ぶべきか？
Gemma 4 を選ぶ場合...
- You need to run on limited hardware (4–16 GB VRAM)
- You need audio processing (speech recognition, translation)
- Your use case requires math or coding at the highest level
- You need Apache 2.0 license with zero restrictions
- You want the easiest Ollama setup
- You need thinking mode for complex reasoning chains
Llama 4 を選ぶ場合...
- You need extremely long context (100K–10M tokens)
- You need document processing over very long texts
- You have access to Meta's ecosystem and tools
- You prefer the Meta community and fine-tune ecosystem
- You need efficient server-side throughput with MoE Scout
ローカルデプロイ比較
| Scenario | Gemma 4 | Llama 4 |
|---|---|---|
| 4 GB VRAM | E2B (4-bit) — yes | Not feasible |
| 8 GB VRAM | E4B (4-bit) — great | Scout 4-bit — borderline |
| 16 GB VRAM | E4B BF16 or 31B (4-bit) | Scout 4-bit — comfortable |
| 24 GB VRAM | 31B (4-bit) | Maverick 4-bit — borderline |
| Ollama support | Native — ollama pull gemma4 | Limited — community builds only |
| vLLM support | Full native support | Full native support |
Gemma 4はコンシューマーハードウェアで圧倒的に優位。エッジモデル（E2B/E4B）はノートPC、スマートフォン、Raspberry Piで動作。
ライセンス比較
Gemma 4 — Apache 2.0
- Use commercially with zero restrictions
- No usage caps (any number of monthly active users)
- Modify, redistribute, sell derivatives freely
- No attribution required in products
- Compatible with closed-source products
Llama 4 — コミュニティライセンス
- Free for commercial use under 700M monthly users
- Must credit Meta in products
- Cannot use to train other large language models
- Restrictions on high-MAU commercial use
- Separate license required above threshold
結論
ほとんどの開発者にとって、2026年はGemma 4の方が優れた選択です。Apache 2.0ライセンスは法的な曖昧さをすべて排除し、エッジモデルは安価なコンシューマーハードウェアで動作し、推論・コーディングのベンチマークスコアはオープンソース分野をリードします。音声機能（Gemma 4 E2B/E4B固有）はLlama 4が持てないマルチモーダルの深みを加えます。
文書処理のために超長コンテキストウィンドウ（100万以上のトークン）が必要な場合、またはすでにMeta/Llamaエコシステムに深く統合されている場合はLlama 4 Scoutを選択してください。