Gemma 4 vs DeepSeek V4
Gemma 4 vs DeepSeek V4：マルチモーダルエッジ vs 100万トークンスケール
GoogleのGemma 4とDeepSeek V4は異なる設計思想を持つモデルです。Gemmaは数学推論（AIME 89.2%）、マルチモーダルビジョン、エッジデプロイメントで優位。DeepSeekはエージェントコーディング（SWE-Bench 80.6%）と1Mコンテキストで優位。詳細な比較をご覧ください。
結論
どちらのモデルを選ぶべきか
どちらもトップクラスの性能です。最適な選択はユースケースによって異なります。
Gemma 4が最適なケース
数学推論、マルチモーダルビジョン、エッジデプロイメント、Apache 2.0
Gemma 4は数学推論（AIME 89.2%）、マルチモーダル理解（MMMU Pro 76.9%）に優れ、2.3Bのエッジモデル（音声対応）から31Bフラッグシップまで幅広いデプロイメントに対応。Apache 2.0ライセンスで商用利用も自由です。
最適な用途：数学チュータリング、文書分析、オンデバイスAI、マルチモーダルアプリケーション、Apache 2.0ライセンスが重要なデプロイメント。
DeepSeek V4が最適なケース
エージェントコーディング、1Mコンテキスト、コスト効率の高いAPI
DeepSeek V4は自律コーディングでSWE-Bench Verified 80.6%（Gemmaの52%に対して）を達成。V4-Proは1Mトークンコンテキストと1.6T総パラメータを搭載。API価格は入力$1.74/Mトークンと非常に競争力があります。
最適な用途：AIコーディングエージェント、超長文コンテキストタスク、コスト重視のAPIデプロイメント、大規模コード生成。
Google DeepMind
Gemma 4 31B Dense
Arena AIで第3位。AIME 89.2%、LiveCodeBench 80%、MMMU Pro 76.9%。256Kコンテキストのデンスアーキテクチャ。
30.7Bパラメータ、全てアクティブ。推論、コーディング、マルチモーダルタスクで最高品質を実現。
Google DeepMind
Gemma 4 26B A4B MoE
31Bに迫る品質を4Bの推論コストで実現。AIME 88.3%、LiveCodeBench 77.1%。256Kコンテキスト。
総パラメータ25.2B、トークンあたり3.8Bアクティブ。128エキスパート、8アクティブ + 1共有。
DeepSeek
DeepSeek V4-Pro
SWE-Bench Verified 80.6%、BrowseComp 83.4%。総パラメータ1.6T、49Bアクティブ。1Mコンテキストウィンドウ。
トークンあたり49Bアクティブの大規模MoEアーキテクチャ。エージェントコーディングとブラウジングベンチマークで圧倒的な性能。
DeepSeek
DeepSeek V4-Flash
総パラメータ284B、13Bアクティブ。1Mコンテキスト。入力$1.74/Mトークンの高コスト効率。
速度とコストに最適化された軽量MoEバリアント。V4-Proの一部の計算量で高い性能を発揮。
直接対決
各モデルの強み
カテゴリ別の強みと弱みの比較。
数学推論：Gemmaが優位
Gemma 4 31B：AIME 2026で89.2%。DeepSeek V4-Pro：約78%。Gemmaの思考モードは卓越した数学的推論チェーンを生成します。
エージェントコーディング：DeepSeekが優位
DeepSeek V4-Pro：SWE-Bench Verified 80.6%。Gemma 4：52%。DeepSeekは自律コード編集で大きくリードしています。
ブラウジング＆Webタスク：DeepSeekが優位
DeepSeek V4-Pro：BrowseComp 83.4%。DeepSeekのエージェント機能はWebブラウジングや情報検索タスクにも対応しています。
マルチモーダル：Gemmaが優位
Gemma 4：ネイティブビジョンエンコーダでMMU Pro 76.9%。DeepSeek V4は主にテキスト中心。Gemmaはマルチモーダルで明確な優位性があります。
コンテキストウィンドウ：DeepSeekが優位
DeepSeek V4：1Mトークン。Gemma 4：256K。超長文ドキュメントやコードベースでは、DeepSeekが4倍のコンテキスト優位性を持ちます。
エッジデプロイメント：Gemmaが優位
Gemma 4にはE2B（2.3B）とE4B（4.5B）のネイティブ音声対応エッジモデルがあります。DeepSeek V4の最小モデル（総284B）はサーバー専用です。
アーキテクチャ比較
デンス vs 大規模MoE：異なるスケーリング戦略
Gemma 4はデンスフラッグシップと効率的なMoEを提供。DeepSeek V4は大規模MoEスケールに全力投球。
Gemma 4 31B Dense
- 総パラメータ30.7B、トークンあたり全てアクティブ
- 最高品質のためのデンスアーキテクチャ
- 256Kコンテキストウィンドウ
- ネイティブマルチモーダル（テキスト + 画像）
- Apache 2.0ライセンス
DeepSeek V4-Pro
- 総パラメータ1.6T、トークンあたり49Bアクティブ
- 1Mコンテキストウィンドウの大規模MoE
- SWE-Bench Verified 80.6%
- Terminal-Bench 2.0 67.9%
- MITライセンス、入力$1.74/Mトークン
ベンチマーク
ベンチマーク完全比較
推論、コーディング、マルチモーダル、エージェントタスクの直接対決結果。
Gemmaは数学推論とマルチモーダルで優位。DeepSeekはエージェントコーディングとロングコンテキストで優位。選択はユースケース次第です。
数学：Gemma 4 31B（AIME 89.2%）vs DeepSeek V4-Pro（約78%）- Gemmaが11ポイント差で優位
エージェントコーディング：DeepSeek V4-Pro（SWE-Bench 80.6%）vs Gemma 4（52%）- DeepSeekが29ポイント差で優位
マルチモーダル：Gemma 4（MMMU Pro 76.9%）- Gemmaはネイティブビジョン搭載、DeepSeekはテキスト中心
コンテキスト：DeepSeek V4（1Mトークン）vs Gemma 4（256K）- DeepSeekが4倍のコンテキスト
直接対決
主要ベンチマークでのGemma 4 vs DeepSeek V4
最も重要な評価ベンチマークでの直接比較。
| Benchmark | Gemma 4 31B Dense 31B | Gemma 4 26B MoE 4Bアクティブ 26B | DeepSeek V4-Pro MoE 49Bアクティブ 1.6T | DeepSeek V4-Flash MoE 13Bアクティブ 284B |
|---|---|---|---|---|
MMLU Pro 知識と推論 | 85.2% | 82.6% | 83.8% | 79.5% |
AIME 2026 数学 | 89.2% | 88.3% | 78.0% | 72.5% |
LiveCodeBench v6 コード生成 | 80.0% | 77.1% | 78.5% | 73.0% |
SWE-Bench Verified エージェントコーディング | 52.0% | - | 80.6% | - |
BrowseComp Webブラウジング | - | - | 83.4% | - |
Terminal-Bench 2.0 ターミナルタスク | 42.9% | - | 67.9% | - |
MMMU Pro マルチモーダル | 76.9% | 73.8% | - | - |
Arena AI ELO 人間の好み | 1452 | 1441 | - | - |
Context Window 最大トークン数 | 256K | 256K | 1M | 1M |
Active params トークンあたり | 30.7B | 3.8B | 49B | 13B |
License 商用利用 | Apache 2.0 | Apache 2.0 | MIT | MIT |
公式モデルカードおよび独立評価のデータ。評価方法によりスコアが異なる場合があります。
コーディング
コーディングの差：DeepSeek V4がエージェントタスクで圧倒
DeepSeek V4-ProのSWE-Bench Verified 80.6%はオープンモデルの中でもトップクラスのスコアです。Gemma 4はコード生成（LiveCodeBench）では健闘していますが、自律編集では大きく差をつけられています。
- エージェントコーディング：DeepSeek V4-Pro 80.6% vs Gemma 4 52%（SWE-Bench Verified）
- コード生成：Gemma 4 80% vs DeepSeek V4-Pro 78.5%（LiveCodeBench v6）
- ターミナルタスク：DeepSeek V4-Pro 67.9% vs Gemma 4 42.9%（Terminal-Bench 2.0）
デプロイメントとコスト
エッジモデル vs APIコスト効率
Gemma 4はエッジからクラウドまで2.3Bから31Bのモデルをカバーし、全てApache 2.0。DeepSeek V4は競争力のあるAPI価格（入力$1.74/M）と1Mコンテキストを提供しますが、セルフホスティングにはサーバーグレードのハードウェアが必要です。
- Gemma 4：E2B（2.3B）、E4B（4.5B）、26B MoE、31B Dense - 全てApache 2.0
- DeepSeek V4：入力$1.74/M、出力$3.48/M - 競争力のあるAPI価格
- ネイティブ音声対応のエッジモデルはGemma 4のみ
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自分で試してみる
最良の比較は実際に使ってみることです。
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