Gemma 4をQwen 3.5と比較してテストした後の最初の印象

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Gemma 4とQwen 3.5の初期比較をいくつか行っています。フロントエンドの生成タスクも含め、ベンチマークの全体像も広く見てみました。

全体的な印象としては、Gemma 4は良いです。明らかに改善されていて、フロントエンドの結果も実際にしっかりしていました。このモデルは魅力的なレイアウトを作れますし、プロンプトの構造にもよく従い、使える出力を提供します。なので、これはGemmaがダメだというケースではありません。

ただし、それでも今回の予備テストではQwen 3.5のほうがより良いと感じてしまいました。フロントエンドのタスクでは両モデルとも健闘しましたが、Qwenは全体的な品質、特に仕上げの丁寧さ（ポリッシュ）、一貫性（コヒーレンス）、デザイン要件の実行において、より安定して優位に見えました。

プロンプトは簡単なものではありません。高度なAIアシスタント向けの英語ランディングページを求められ、Tailwind CSS、ガラスモーフィズム、パララックス効果、スクロールでトリガーされるアニメーション、マイクロインタラクション、そして汎用的に「AIっぽい」見た目ではなく、より強い美的方向性が指定されていました。そうした条件のもとではGemma 4は良い働きをしましたが、それでもQwen 3.5のほうがわずかに先を行っている印象でした。

より広い全体像を見ると、この印象もベンチマークのトレンドと一致しているようです。より大きいモデル層では2つの系統は比較的近いですが、Qwen 3.5は全体としてコアのテキストやコーディングのベンチマークでより強いように見えます。Gemma 4は多言語タスクや、ある種のビジョン関連領域でより競争力があるようですが、それは確かな強みです。一方で、推論、コーディング、そして一般的な出力品質に関しては、現時点ではQwenのほうが強いように私には見えます。

もう一つの実務的なポイントはモデルサイズです。Gemma 4は良いですが、より強力なバリアントはそれも大きくなります。そのため、より限られたローカルのハードウェアでモデルを動かそうとしている人にとっては不便になります。たとえば、VRAMが約8GBのマシンを使っている場合、それが実運用ではずっと重要な要素になります。実際には、いくつかのセットアップにおいてQwenのほうがよりアクセスしやすいと感じます。

つまり、私の最初の印象はシンプルです。Gemma 4は強力なリリースであり、確かな改善ですが、私の初期テストではQwen 3.5のほうが全体としてまだ良いように見えます。そしてフロントエンド生成の品質においても、その優位性は維持されています。