Qwen3.5 vs Gemma 4：ベンチマークと実運用ではどちらが強い？

Reddit r/LocalLLaMA / 2026/4/3

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要点

ユーザーは、古いRTX 2060（6GB VRAM）でGemma 4の2Bをローカル検証したこと、またカスタマープロジェクトでサイズ違いのQwen3.5を集中的に使ってきた経験を報告している。
ユーザーは、Gemma 4 2Bのほうが速く、メモリ使用量も少なく、出力の構造がより良い（Mermaidチャート生成の改善を含む）と主張している。
Gemma 4 2Bはより「エージェント的」であり、実世界での振る舞い全般においてより能力が高いと述べ、モデルサイズが小さいことを考えるとQwen3.5の9Bに近い感覚だとしている。
投稿では、ベンチマーク結果の解釈のされ方に疑問を投げかけており、Qwen3.5が「ベンチ特化（bench-maxed）」されている可能性や、GoogleがGemma 4の実運用での性能を過小評価している可能性を推測している。
全体として、議論は、ベンチマークスコアが、速度、フォーマットの品質、エージェントのような対話といった実務上の結果を必ずしも正確に予測できないことを強調している。

手元の古い rtx2060 6GB VRAM 上で Gemma 4 2B をローカルで実際に試し、以前は顧客プロジェクトで、サイズすべての Qwen3.5 を集中的に使用しました。

Gemma 4 2B についての最初の印象: q3.5 2B よりも、より良く、より速く、より少ないメモリを使用します。よりエージェント的で、mermaid のチャートがより良く、チャットの出力がより良く、出力の構造化もより良いです。

q3.5 はベンチマーク的に出し切っている（ただし実際には競合よりかなり良かったです）か、あるいは Google が控えめに見せているようです。Gemma 4 2B は、私には「」よりも Q3.5 9B のほうに「」といった感じ／体感が近いです。

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