家GoogleのGemma 4がオープンソースとして公開、310億パラメータで最先端モデルと肩を並べる
4月3日午前4時3分、Google DeepMindは新しいオープンソースモデルシリーズ「Gemma4」を正式にリリースしました。今回のリリースは、前バージョンからちょうど1年後のタイミングとなります。Googleはパフォーマンスにおいて「世代を超えた飛躍」を遂げただけでなく、オープンソースへの取り組みにおいても重要な一歩を踏み出しました。それは、ライセンスを独自のプロプライエタリな契約から、広く採用されているApache 2.0へ変更したことです。この変更により、開発者は商用目的でモデルを自由に利用・改変できるようになります。
全ラインナップ：モバイルからワークステーションまでをカバーする4つのモデル
Gemma4は、あらゆるシナリオを網羅する4つの異なるモデルでリリースされました：
31B Dense（フラッグシップ）：310億の完全活性化パラメータを備え、256Kという超長文コンテキストに対応しています。Arena AIのオープンソースリーダーボードで3位にランクインしています。非量子化版は単一のH100 GPU上で実行可能です。
26B A4B MoE（バリューリーダー）：Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを採用し、総パラメータ数は252億ですが、推論ごとにアクティブになるのはそのうち38億のみです。推論速度は40億パラメータモデルに匹敵しながらも、品質は同クラスの競合製品を上回り、リーダーボードで6位を獲得しています。
E4B & E2B（エッジエリート）：モバイルおよび組み込みデバイス向けに最適化されています。Per-Layer Embeddings技術を採用することで、有効パラメータをそれぞれ45億と23億に圧縮しています。E2Bモデルは、特定のデバイスにおいてメモリ使用量を1.5GB未満に抑えることができます。
性能の飛躍：コード処理能力と数学処理能力が大幅に向上
前世代のGemma327Bと比較して、Gemma4は主要なベンチマークで劇的な改善を示しています：
数学競技：AIME2026テストでのスコアが20.8%から89.2%へと急上昇しました。
プログラミング能力：CodeforcesのELOレーティングが110から2150に上昇しました。LiveCodeBenchでは、パフォーマンスが29.1%から80.0%へと向上し、利用可能なオープンソースのプログラミングアシスタントの中でも最も高性能なものの1つとなりました。
総合的な推論能力：大学院レベルの科学問題（GPQA Diamond）における正答率は、42.4%から84.3%へとほぼ倍増しました。
多言語対応：140以上の言語をネイティブでサポートし、MMMLUで88.4%のスコアを達成しました。
主な機能：組み込みの「思考モード」とエージェント機能
Gemma4は単にパラメータ数を増やしただけではありません。その対話ロジックは、フラッグシップモデルであるGeminiと整合しています：
思考モード：回答を返す前に多段階の計画を処理できる内部推論モードを搭載しており、複雑なタスクにおける精度を大幅に向上させます。
ネイティブエージェントサポート：関数呼び出しと構造化されたJSON出力をサポートしています。Googleは同時にオープンソースのAgent Development Kit（ADK）をリリースし、デバイス上のモデルが「インテリジェントエージェント」として機能できるようにしました。
ディープ・マルチモーダル：全バージョンで画像および動画入力をサポートしています。小型モデルであっても、音声認識や翻訳のための追加のオーディオエンコーダーが搭載されています。
業界の視点：オープンソースにおける「勢力再編」
過去1年間、DeepSeek、Qwen、GLMなどの国内オープンソースモデルが急速に進化し、オープンソース分野におけるGoogleの影響力は多少薄れていました。Gemma4のリリースは、「極端なエッジサイドエンジニアリング」と「より徹底したライセンスの開放性」を通じて、Googleが最前線に復帰したことを示しています。
結論：テック大手が「誠意」を語り始めたとき
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