「Google Gemma 4」の版間の差分

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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。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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 === 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。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）===
 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 ==