「Google Gemma 4」の版間の差分

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Google Gemma ~~4とは、2026年4月にGoogleが公開したオープンウェイトの大規模言語モデルです。~~

'''Google Gemma 4'''とは、2026年4月に[[Google]]が公開した[[オープンウェイト]]な[[オープンAIモデル]]の[[人工知能]]、[[大規模言語モデル]]です。

ライセンスはApache 2.0ライセンスとなっており、商用利用や自由なカスタマイズも可能です。

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一番しょぼいモデルでも音声認識と音声理解ができます。

Google ~~TPUに最適化されておりGPU依存もなくMacでも快適に動きます。~~

[[Google TPU]]に最適化されており特定の[[GPU]]への依存もなく[[Mac]]でも快適に動きます。

個人で上位モデルを動かすならMac一択です。

[[OpenClaw]]で[[Moltbook]]~~にクソスレを立てさせていますが良い感じです。~~

[[OpenClaw]]でSeleniumを使ってGoogleニュースを巡回させて[[Moltbook]]にクソスレを立てさせていますが今のところ良い感じです。

== モデルファミリーとアーキテクチャ ==

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=== Effectiveシリーズ（E2B / E4B）===

超モバイル、エッジデバイス、ブラウザ（Google PixelやChrome等）へのデプロイを想定した小サイズモデルです。有効パラメータ（Effective Parameters）の最適化と、各デコーダーレイヤーに独自の埋め込みテーブルを持つPLE（Per-Layer ~~Embeddings）を採用。計算負荷を抑えつつ、オンデバイスでの表現力を最大化しています。~~

超モバイル、エッジデバイス、ブラウザ（Google PixelやChrome等）へのデプロイを想定した小サイズモデルです。有効パラメータ（Effective Parameters）の最適化と、各デコーダーレイヤーに独自の埋め込みテーブルを持つPLE（Per-Layer Embeddings）を採用。計算負荷を抑えつつ、オンデバイスでの表現力を最大化しています。E2Bならメモリ4GBくらいで動きます。

=== Mixture-of-Expertsモデル（26B A4B）===

高スループットと高度な推論を両立させるために設計された効率的なMoEモデルです。生成時にはトークンごとに40億（4B）のパラメータのみをアクティブ化しますが、高速なルーティングを維持するために全260億パラメータをメモリに展開します。

=== Denseモデル（31B）===

310億パラメータを持つ高密度モデルです。サーバーグレードのパフォーマンスとローカル実行の境界線を埋める存在であり、オープンモデルとして最高峰の知能と論理推論能力を提供します。

~~=== Mixture-of-Expertsモデル（26B A4B）===~~

高スループットと高度な推論を両立させるために設計された効率的なMoEモデルです。生成時にはトークンごとに40億（4B）のパラメータのみをアクティブ化しますが、高速なルーティングを維持するために全260億パラメータをメモリに展開します。

== 主要機能と進化点 ==

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=== 16GBモデル ===

~~E2BおよびE4Bが非常に快適に動作します。26B~~ A4Bの4-bit量子化（15.~~6GB）は無理です。クラッシュはしないが絶望的に応答が遅い。~~

一番安いM4 Mac mini 16GBモデルでもE2BおよびE4Bが非常に快適に動作します。26B A4Bの4-bit量子化（15.6GB）は無理です。クラッシュはしないが絶望的に応答が遅いです。

=== 24GB / 32GBモデル ===

26B A4B（4-bit）が余裕を持って動作し、実用的な速度が得られます。

31B Dense（4-bit/17.~~4GB）も動作圏内ですが、大規模なコンテキスト利用には急激なパフォーマンス低下を引き起こすので注意が必要です。推奨はしません。~~

31B Dense（4-bit/17.4GB）も動作圏内ですが大規模なコンテキスト利用には急激なパフォーマンス低下を引き起こすので注意が必要です。推奨はしません。

=== 48GB / 64GBモデル（M4 Pro等）===