Gemma 4 vs Llama 4

Gemma 4 vs Llama 4：推論品質 vs 超大規模コンテキスト

GoogleのGemma 4とMetaのLlama 4は、最も人気のあるオープンモデルファミリーです。Gemmaは数学推論（AIME 89.2% vs 約73%）、マルチモーダル品質、音声対応エッジモデルでリード。Llamaはコンテキスト長（1,000万トークン）とモデル規模でリード。詳細な比較をご覧ください。

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結論

どちらのモデルを選ぶべきか

どちらも広く採用されています。最適な選択はユースケースとライセンス要件によって異なります。

Gemma 4を選ぶべき場面

数学推論、マルチモーダル品質、エッジモデル、Apache 2.0が必要な場合

Gemma 4は数学推論（AIME 89.2% vs Llamaの約73%）、マルチモーダル理解（MMMU Pro 76.9%）に優れ、ネイティブ音声対応のエッジモデル（E2B/E4B）を提供。Apache 2.0ライセンスにはMAU制限がありません。

最適な用途：数学チュータリング、ドキュメント分析、音声対応オンデバイス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。

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Llama 4を選ぶべき場面

1,000万トークンコンテキスト、大規模モデル、Metaエコシステムが必要な場合

Llama 4 Scoutは1,000万トークンのコンテキストウィンドウを提供し、オープンモデル中最大です。Maverickは400Bの総パラメータと128のエキスパートで大規模な処理能力を実現。Metaのエコシステムは豊富なツールとコミュニティサポートを提供します。

最適な用途：超長文コンテキストタスク、Metaエコシステム内の大規模デプロイメント、1,000万トークンコンテキストが不可欠なアプリケーション。

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Google DeepMind

Gemma 4 31B Dense

Arena AI第3位。AIME 89.2%、LiveCodeBench 80%、MMMU Pro 76.9%。256Kコンテキスト対応のDense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。

Apache 2.0

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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。

Apache 2.0

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Llama 4 Scout

総パラメータ109B、アクティブ17B。16エキスパート。1,000万トークンのコンテキストウィンドウはオープンモデル中最大。

超長文コンテキストに最適化されたMoEアーキテクチャ。単一のH100 GPUで推論可能。

Llama Community License

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Llama 4 Maverick

総パラメータ400B、アクティブ17B。128エキスパート。推論とコーディングタスクで優れた汎用性能。

より多くのエキスパートを持つ大規模MoEバリアント。推論にはマルチGPU構成が必要。

Llama Community License

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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が優勢

Gemma 4 31B：AIME 2026で89.2%。Llama 4 Maverick：約73%。Gemmaは数学推論で16ポイントのリードを持っています。

コンテキストウィンドウ：Llamaが優勢

Llama 4 Scout：1,000万トークン。Gemma 4：256K。Llamaのコンテキストウィンドウは約40倍大きく、長文ドキュメントに圧倒的な優位性があります。

マルチモーダル品質：Gemmaが優勢

Gemma 4：ネイティブビジョン対応でMMU Pro 76.9%。Llama 4もマルチモーダル対応ですが、Gemmaの方が視覚理解ベンチマークで高いスコアを達成しています。

モデル規模：Llamaが優勢

Llama 4 Maverick：総パラメータ400B、128エキスパート。Gemma 4：最大31B。Llamaはより大規模なモデルオプションを提供します。

エッジデプロイメント：Gemmaが優勢

Gemma 4にはネイティブ音声対応のE2B（2.3B）とE4B（4.5B）エッジモデルがあります。Llama 4の最小モデル（総109B）はサーバー向けです。

ライセンス：Gemmaが優勢

Gemma 4：制限なしのApache 2.0。Llama 4：MAU制限付きのLlama Community License。Apache 2.0は商用利用がよりシンプルです。

アーキテクチャ比較

MoEアプローチ：効率性 vs スケール

両ファミリーともMoEアーキテクチャを採用していますが、設計目標は大きく異なります。

Gemma 4 26B A4B

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
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、制限なし

Llama 4 Scout

総パラメータ109B、トークンあたり17Bアクティブ
MoEアーキテクチャで16エキスパート
1,000万トークンのコンテキストウィンドウ
マルチモーダル対応（テキスト + 画像）
Llama Community License（MAU制限あり）

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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、デプロイメントの直接比較結果。

Gemmaは数学推論、マルチモーダル品質、エッジデプロイメントでリード。Llamaはコンテキスト長とモデル規模でリード。選択はユースケース次第です。

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数学：Gemma 4 31B（AIME 89.2%）vs Llama 4 Maverick（約73%）- Gemmaが16ポイント差で勝利

コンテキスト：Llama 4 Scout（1,000万トークン）vs Gemma 4（256K）- Llamaが40倍のコンテキスト

マルチモーダル：Gemma 4（MMMU Pro 76.9%）- より高品質な視覚理解

ライセンス：Gemma 4（Apache 2.0）vs Llama 4（MAU制限付きCommunity License）

直接対決

Gemma 4 vs Llama 4 主要ベンチマーク比較

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	Llama 4 Scout MoE 17Bアクティブ 109B	Llama 4 Maverick MoE 17Bアクティブ 400B
MMLU Pro 知識と推論	85.2%	82.6%	78.5%	82.0%
AIME 2026 数学	89.2%	88.3%	68.0%	73.0%
LiveCodeBench v6 コード生成	80.0%	77.1%	70.5%	74.0%
SWE-Bench Verified エージェントコーディング	52.0%	-	-	-
MMMU Pro マルチモーダル	76.9%	73.8%	65.0%	69.5%
Arena AI ELO 人間の好み	1452	1441	-	-
Context Window 最大トークン数	256K	256K	10M	1M
Total params モデルサイズ	30.7B	25.2B	109B	400B
Active params トークンあたり	30.7B	3.8B	17B	17B
MoE Experts アーキテクチャ	Dense	128 (8+1)	16	128
License 商用利用	Apache 2.0	Apache 2.0	Llama Community	Llama Community