Gemma 4がローカルLLMの実務投入で頭ひとつ抜けていた話
Zenn / 4/8/2026
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Key Points
- Gemma 4とQwen3.5をローカルLLMとして実務投入した際の比較が中心で、Gemma 4が“頭ひとつ抜けていた”という評価が示されています。
- 単なる性能の話ではなく、ローカル環境での使い勝手・実務での適用感（運用しやすさ）に焦点を当てた見立てになっています。
- それぞれのモデルのローカル利用における強み・弱みが実戦ベースの観点で整理されており、導入判断に直結します。
- 結果として、ローカルLLMを現場で回す際の比較材料としてGemma 4の優位性が強調されています。
Google DeepMindが2026年4月2日にリリースしたGemma 4。翌日さっそくローカル環境で試したところ、既存のQwen 3.5を精度・速度・VRAM効率の全面で上回った。速報としてまとめておく。
評価タスクは適時開示から株価の変化方向を推定する5段階分類。場中に出た500件の重要開示を、実際の株価反応と照合して精度を測定した。
結論：全指標でQwen 3.5を上回った
精度88% vs 71%。空振り4件 vs 19件。速度20%増、VRAM 7GB減。Gemma 4はQwen 3.5に対して精度・速度・VRAM効率の全面で優位だった。特にMoE版（26b）は、精度を...
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