概要
Google DeepMind が 2026年4月にリリースしたオープンソース LLM シリーズ。Apache 2.0 ライセンスで商用利用可能。エッジデバイスからサーバー/ワークステーションまで対応する4サイズ展開で、API 経済の構造に変化をもたらすと注目されている。
ラインナップ
| モデル | パラメータ | 推論時アクティブ | コンテキスト | 用途 |
|---|---|---|---|---|
| E2B（MoE） | 〜8B | 約2B | 128K | スマートフォン・オフライン |
| E4B（MoE） | 〜16B | 約4B | 128K | エッジデバイス |
| 27B Dense | 27B | 27B | 256K | ミッドレンジサーバー |
| 31B Dense | 31B | 31B | 256K | サーバー/ワークステーション |
E2B モデルはスマートフォン上での完全オフライン動作が可能で、API 従量課金に依存しない自律型 AI の基盤となりうる。
主な特徴
- マルチモーダル対応: テキスト、画像、音声（モデルにより異なる）
- Apache 2.0 ライセンス: 商用利用・改変・再配布が自由
- Ollama / llama.cpp 対応: ローカル実行が容易
Gemma 4 31B vs Qwen3.5-27B
ローカル LLM として競合する Qwen3.5-27B（Alibaba）との比較では、推論・マルチモーダル能力は Gemma 4 が優位、コーディング性能・長文コンテキスト（262K トークン）は Qwen3.5 が優位とされる。
API 経済への影響
E2B モデルのスマートフォン上オフライン動作は、SaaS の API 従量課金モデルに依存しないアプリケーション開発を可能にする。Google が API 経済の構造そのものに挑戦しているとも解釈される。
Abliteration（脱獄）モデルの登場
Gemma 4 31B をベースに Abliteration 技術でセーフティを除去した「Gemma-4-31B-JANG_4M-CRACK」が Hugging Face で公開された。知識性能の劣化は MMLU で -2.0% にとどまる一方、有害なリクエストへの対応も可能になっている。AI 安全性の議論において重要な事例となっている。
関連ページ
- ローカルLLM比較（2026年春） — Gemma 4 / Qwen3.5 / BitNet の横断比較
- Ollama — Gemma 4 のローカル実行環境
- BitNet — 同時期のローカル LLM 選択肢
- Qwen — Gemma 4 と競合する Alibaba のオープンソース LLM
ソース記事
- Gemma 4 がAPI経済を破壊する — 2026-04-07
- Gemma 4 31B vs Qwen3.5-27B — 2026-04-07
- Gemma 4 31B の脱獄モデル「CRACK」登場 — 2026-04-06