Google、エージェント特化の「Gemma 4」をApache 2.0で公開

ITmedia AI+ / 4/3/2026

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Key Points

  • Googleが、推論・多段階計画・エージェント型ワークフローに特化した高性能オープンモデル「Gemma 4」をリリースし、Apache 2.0で提供することで商用利用の自由度を高めた
  • テキストに加えて画像/動画処理に対応し、システムプロンプトや関数呼び出しをネイティブにサポート、モデルはE2B/E4B/26B MoE/31B Denseの4系統を用意
  • モバイル/IoT向けのメモリ効率重視(E2B/E4B)や、PC向けの高速推論(26B MoE)、ファインチューニング基盤(31B Dense)、さらに大規模モデルでは最大25万6000トークンの長いコンテキストを扱える
  • Arena AIなどで高いベンチマーク実績を示し、26B/31Bがオープンモデル上位にランクインするなど、競争力のある性能を訴求
  • 利用はAI Studio/Kaggle/Hugging Face等の配布に加えローカル実行(Ollama/LM Studio)やクラウド展開(Vertex AI/Cloud Run/GKE/TPU)、さらにAndroidのAICore Developer Previewでもアーリーアクセス開始した

 米Googleは4月2日(現地時間)、高性能オープンモデル「Gemma 4」をリリースした。最大の特徴は、高度な推論や多段階の計画、エージェント型のワークフローに特化して設計されている点と、Gemmaシリーズとして初めて商用利用の自由度が高いApache 2.0ライセンスで公開されたことだ。

 gemma 1 (画像:Google)

 先代の「Gemini 3」と同じ研究と技術に基づいて構築されており、テキストに加えて画像や動画の処理に対応するほか、システムプロンプトや関数呼び出しをネイティブにサポートしている。

 提供されるモデルは、モバイルやIoTデバイスでの実行に向けてメモリ効率を最大化した「E2B」(Effective 2B)と「E4B」、パソコン上で高速な推論を実現する「26B MoE」(Mixture of Experts)、ファインチューニングの強力な基盤となる「31B Dense」の4種類。

 小型のE2BとE4Bは音声入力もネイティブに処理でき、大型モデルでは最大25万6000トークンという長大なコンテキストウィンドウを扱える。

 140以上の言語をサポートしており、ベンチマークでも業界をリードする成績を収めている。例えば、「Arena AI」のテキストリーダーボードでは31Bモデルがオープンモデルとして世界第3位、26Bモデルは自身の20倍の規模のモデルより上位の第6位にランクインしている。

 gemma 2 Arena AIベンチマーク(画像:Google)

 利用方法としては、「Google AI Studio」「Kaggle」「Hugging Face」などのプラットフォームからモデルをダウンロードできるほか、「Ollama」や「LM Studio」などのツールを使ってローカル環境で実行可能だ。また、「Vertex AI」「Cloud Run」「Google Kubernetes Engine(GKE)」「Cloud TPU」などのクラウド環境に展開できるという。Cloud RunではBlackwellアーキテクチャのGPUを活用した推論が可能であり、GKEでは新たな「Agent Sandbox」を利用することで、エージェントによるコード生成やツール呼び出しを安全かつ分離された環境で高速に実行できるほか、Sovereign Cloudの活用による厳格なデータ主権要件にも対応している。

 また、Androidの「AICore Developer Preview」を通じて「Gemma 4」のアーリーアクセスが開始された。現在Gemma 4向けに書いたコードは、年内に登場予定の「Gemini Nano 4」搭載端末でも自動的に動作する見込みだ。

 米NVIDIAによると、Gemma 4はNVIDIAのGPU向けに最適化されているという。RTX搭載PCや「DGX Spark」、エッジ向けの「Jetson Orin Nano」などでローカルのAIエージェントを効率的に実行でき、NVIDIAのTensorコアを活用することで高いスループットと低遅延での推論が可能になると説明している。


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