Gemma 4 vs Qwen 3.6
Gemma 4 vs Qwen 3.6：2大オープンモデルファミリーの強みを比較
GoogleのGemma 4とAlibabaのQwen 3.6は、2026年で最も高性能なオープンモデルファミリーです。Gemmaは数学推論（AIME 89.2%）とマルチモーダルでリード。Qwenはエージェントコーディング（SWE-Bench 73.4%）でリード。両者の全比較をお届けします。
結論
どちらを選ぶべきか
どちらも優秀です。最適な選択は、主な用途によって決まります。
Gemma 4を選ぶべき場面
数学推論、マルチモーダル、エッジデプロイ、プライバシー重視
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エッジモデルから31Bフラッグシップまで最も幅広いデプロイ範囲を提供します。Apache 2.0ライセンスで商用利用の自由度が最大です。
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。
Qwen 3.6を選ぶべき場面
エージェントコーディング、SWE-Benchタスク、100万トークンコンテキスト
Qwen 3.6は自律コーディングベンチマークでSWE-Bench Verified 73.4%（Gemmaの52%に対して）を達成し圧倒的です。35B A3B MoEはトークンあたり3Bパラメータのみ活性化。Qwen 3.6 Plusは100万トークンのコンテキストウィンドウを提供します。
最適な用途：AIコーディングエージェント、自律コード編集、超長文コンテキストタスク、中国語アプリケーション。
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、全て活性化。推論、コーディング、マルチモーダルで最高品質を実現。
Google DeepMind
Gemma 4 26B A4B MoE
4Bの推論コストで31Bに迫る品質。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活性化。128エキスパート、8活性化+1共有。
Alibaba
Qwen 3.6 35B A3B MoE
SWE-Bench Verified 73.4%。総パラメータ35B、トークンあたり3B活性化。優れたエージェントコーディングとツール使用。
自律コーディングベンチマークで圧倒的。Terminal-Bench 2.0で51.5%（Gemmaの42.9%に対して）。
Alibaba
Qwen 3.6 Plus
100万トークンのコンテキストウィンドウ。優れた多言語性能。競争力のある推論ベンチマーク。
超長文ドキュメントやコードベース向けの拡張コンテキスト。中国語の強力なサポート。
直接対決
各モデルの勝利分野
カテゴリ別の強みと弱みの比較です。
数学推論：Gemmaが優勢
Gemma 4 31B：AIME 2026で89.2%。Qwen 3.6 35B：約81.5%。Gemmaのthinkingモードは数学問題でより明確な推論チェーンを生成します。
エージェントコーディング：Qwenが優勢
Qwen 3.6：SWE-Bench Verified 73.4%。Gemma 4：52%。自律コード編集とデバッグでは、Qwenが大きくリードしています。
コード生成：僅差
Gemma 4：LiveCodeBench 80%。Qwen 3.6：約75%。コード生成（自律編集ではなく）では、Gemmaがわずかに優勢です。
マルチモーダル：Gemmaが優勢
Gemma 4：MMMU Pro 76.9%。Qwen 3.6：約70%。Gemmaの可変解像度ビジョンエンコーダが視覚タスクで優位性を発揮します。
コンテキストウィンドウ：Qwenが優勢
Qwen 3.6 Plus：100万トークン。Gemma 4：256K。超長文ドキュメントでは、Qwenに明確な優位性があります。
エッジデプロイ：Gemmaが優勢
Gemma 4にはオーディオ対応のE2B（2.3B）とE4B（4.5B）エッジモデルがあります。Qwen 3.6には同等の超小型バリアントがありません。
アーキテクチャ比較
MoE効率：Qwen 3B活性化 vs Gemma 4B活性化
両ファミリーともMoEモデルを提供していますが、効率のトレードオフが異なります。
Gemma 4 26B A4B
- 総パラメータ25.2B、トークンあたり3.8B活性化
- 128エキスパート、8活性化+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）
- H100でデンスモデル比14倍のスループット
Qwen 3.6 35B A3B
- 総パラメータ35B、トークンあたり3B活性化
- 活性化パラメータが少ない＝トークンあたりの計算量が少ない
- 優れたエージェントコーディング（SWE-Bench 73.4%）
- 自律コード編集タスクに強い
- 推論・知識ベンチマークでも競争力あり
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。
両モデルファミリーはそれぞれ異なる分野で優れています。Gemmaは推論とマルチモーダルでリード、Qwenはエージェントコーディングでリード。選択は主な用途次第です。
数学：Gemma 4 31B（AIME 89.2%）vs Qwen 3.6 35B（約81.5%）- Gemmaが8ポイント差で勝利
エージェントコーディング：Qwen 3.6（SWE-Bench 73.4%）vs Gemma 4（52%）- Qwenが21ポイント差で勝利
マルチモーダル：Gemma 4（MMMU Pro 76.9%）vs Qwen 3.6（約70%）- Gemmaが勝利
スループット：両MoEモデルともH100でデンスモデル比14倍以上のスループット
直接対決
Gemma 4 vs Qwen 3.6 主要ベンチマーク
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活性化 26B | Qwen 3.6 35B MoE 3B活性化 35B | Qwen 3.6 27B Dense 27B |
|---|---|---|---|---|
MMLU Pro 知識・推論 | 85.2% | 82.6% | 83.1% | 81.0% |
AIME 2026 数学 | 89.2% | 88.3% | 81.5% | 78.0% |
LiveCodeBench v6 コード生成 | 80.0% | 77.1% | 75.2% | 72.0% |
SWE-Bench Verified エージェントコーディング | 52.0% | - | 73.4% | - |
Terminal-Bench 2.0 ターミナルタスク | 42.9% | - | 51.5% | - |
MMMU Pro マルチモーダル | 76.9% | 73.8% | 70.2% | 67.0% |
Context Window 最大トークン数 | 256K | 256K | 128K | 128K |
Active params トークンあたり | 30.7B | 3.8B | 3B | 27B |
License 商用利用 | Apache 2.0 | Apache 2.0 | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
公式モデルカードおよび独立評価のデータ。評価手法によりスコアが異なる場合があります。
コーディング
コーディング対決：生成 vs 自律編集
Gemma 4とQwen 3.6はコーディングベンチマークで分野を分け合っています。Gemmaはコード生成（LiveCodeBench）でリード、Qwenは自律コード編集（SWE-Bench）で圧倒。用途によって最適な選択が変わります。
- コード生成：Gemma 4 80% vs Qwen 3.6 75%（LiveCodeBench v6）
- 自律編集：Qwen 3.6 73.4% vs Gemma 4 52%（SWE-Bench）
- AIコーディングエージェントには、現時点ではQwen 3.6が有利
デプロイメント
エッジからクラウドまで：Gemma 4のカバー範囲
Gemma 4は2.3Bから31Bまで4つのモデルサイズを提供し、ネイティブオーディオ対応のエッジモデルも含みます。Qwen 3.6はサーバー向けに特化。オンデバイスAIやブラウザデプロイが必要なら、Gemma 4が唯一の選択肢です。
- Gemma 4：E2B（2.3B）、E4B（4.5B）、26B MoE、31B Dense
- Qwen 3.6：27B Dense、35B MoE（サーバー向け）
- ネイティブオーディオ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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