【2026年最新】Gemma 4 vs Llama 4完全比較｜無料で使う方法

結論: Gemma 4は2026年4月時点で「エッジ〜サーバーまで1シリーズ対応・Apache 2.0完全無料」の最有力オープンモデルです。Llama 4は超長コンテキスト、Mistralはコスト効率、Qwen 3.6は高度コーディングでそれぞれ首位級の強みを持ちます。

この記事の要点:

• Gemma 4 31BはMMULで87.1%・GPQAダイアモンドで84.3%を達成し、オープンモデル世界3位
• Llama 4 Scoutは1,000万トークンのコンテキストウィンドウで文書処理に圧倒的優位
• Apache 2.0ライセンスで商用利用に制約がないのはGemma 4・Mistral（Llama 4は700万MAU超で要申請）

対象読者: 自社プロダクトへのAI組み込み・コスト削減を検討中のエンジニア・CTO・IT部門責任者
読了後にできること: 自社ユースケースに合ったモデルを即日選定してローカルまたはAPI経由で試用できる

「ChatGPTやClaudeは有料だし、データを外部に送りたくない……社内に置けるオープンソースのAIってどれがベスト？」

企業向けAI研修を100社以上行ってきた中で、2026年に入って最も増えた質問がこれです。先日もある製造業の情報システム部長から「Gemma 4が出たと聞いたけど、Llama 4と結局どっちを使えばいいの？」と聞かれました。オープンモデルの選択肢が増えすぎて、どれを選べばいいか分からなくなっているんです。

この記事では、2026年4月時点で注目度の高いGemma 4・Llama 4・Mistral・Qwen 3.6の4モデルを、VRAM要件・ベンチマーク・ライセンス・日本語性能・推論コストの5軸で徹底比較します。コピペで試せるセットアップコマンドつきで、今日すぐ動かせます。

まず5分で動かしてみる — Gemma 4をOllamaでローカル起動

比較の前に実際に触ってみましょう。最も手軽なのはOllamaを使ったローカル起動です。RAM 8GB以上のMacやWindowsPCがあれば今日試せます。

# Step 1: Ollamaをインストール（Mac/Linux/Windows対応）
# https://ollama.com/download からダウンロード

# Step 2: Gemma 4の軽量版を取得（4-bit量子化・E4B）
ollama pull gemma4:e4b

# Step 3: チャット起動
ollama run gemma4:e4b

E4Bは4-bit量子化で約5GBのRAMで動作します。16GBあれば26B-A4B（MoE版）も試せます。

# 26B MoE版（16GB RAM以上推奨）
ollama pull gemma4:26b-a4b

# 31B Dense版（20GB RAM以上推奨）
ollama pull gemma4:31b

事例区分: 公開情報に基づく想定シナリオ
社内に自前でAIを置くことで、月あたりAPI費用をゼロにできます。Ollamaはローカルで動くため、機密データを外部に送らない「完全クローズド」な環境を構築できます。100人規模のチームで月5万円のAPI費用がかかっていた場合、ローカル化で年間60万円削減も現実的です（ハードウェアコスト除く）。

4モデル徹底比較 — スペック・性能・コスト・ライセンス

以下の比較表は2026年4月28日時点の公式発表・公開ベンチマークに基づきます。各モデルの詳細は後続セクションで解説します。

AIエージェントの構築や企業AI戦略の全体像については、AIエージェント導入完全ガイドで体系的にまとめています。

Gemma 4の詳細 — 「パラメータあたり世界最高」の根拠

Gemma 4はGoogleが2026年4月2日に公開したオープンモデルシリーズです。Gemini 3と同じ研究・技術基盤で構築されており、「パラメータあたり最高の知能」をキャッチコピーにしています。

4つのバリアントの使い分け

E2B/E4Bは音声入力にも対応しており、エッジデバイスでの音声AI構築が可能です。31B DenseはMMUL 87.1%、GPQA Diamond 84.3%を達成し、オープンモデルとして世界3位の総合性能（Chatbot Arena基準）を誇ります。

企業にとっての最大メリット：Apache 2.0の完全商用自由

Gemma 4はApache 2.0ライセンスで提供されています。これは「月間アクティブユーザー数に関わらず無制限に商用利用可能」「モデルの改変・配布・派生物作成が自由」を意味します。SaaSプロダクトへの組み込み、社内ツール開発、顧客向けサービスへの利用、すべてが申請不要です。

# Hugging FaceからGemma 4を取得する場合
pip install transformers torch

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "google/gemma-4-31b-it"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto"
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "この契約書の要点を3つ教えてください。\n\n[契約書テキスト]"}
]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=512, do_sample=False)
print(tokenizer.decode(outputs[0][inputs.shape[-1]:], skip_special_tokens=True))
# 不足している情報があれば、最初に質問してから作業を開始してください。

Google AI Studioで無料API利用

ローカル環境が用意できない場合は、Google AI Studio（https://aistudio.google.com）でGemma 4のAPIを無料で利用できます。Gmailアカウントのみで登録でき、クレジットカード不要です。APIキーを取得すればアプリケーションからの呼び出しも可能です。

# Google AI Studio APIでGemma 4を使う
pip install google-generativeai

import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key="YOUR_GOOGLE_AI_STUDIO_API_KEY")
model = genai.GenerativeModel("gemma-4-31b-it")

response = model.generate_content("社内業務マニュアルの要約を作成してください。\n\n[マニュアル内容]")
print(response.text)
# 仮定した点は必ず"仮定"と明記してください。

Llama 4 Scout/Maverick — 超長コンテキストで文書処理に強い

MetaのLlama 4は2025年4月に発表されたMoEアーキテクチャのモデルファミリーです。現在公開されているのはScout（109B総パラメータ、17B active）とMaverick（400B総パラメータ、17B active）の2つです。

Llama 4の最大の強み：1,000万トークンコンテキスト

Llama 4 Scoutのコンテキストウィンドウは1,000万トークンです。これは約3万ページの文書を1回の推論で処理できることを意味します。長大な契約書ライブラリ全体の横断検索、数年分のメールアーカイブの分析、大規模コードベース全体のバグ探索など、他のモデルでは複数回に分けなければならない処理を一発で完結できます。

Llama 4のライセンス注意点

Llama 4はMetaの独自ライセンスを採用しています。月間アクティブユーザー数が700万を超えるサービスへの組み込みにはMetaへの書面申請が必要です。また「Metaが競合と判断する製品・サービスへの使用禁止」条項があるため、AIサービス企業が使用する際は法務確認が推奨されます。スタートアップや中小企業の社内利用であれば実質的な制約はほとんどありません。

VRAM要件がネック

Llama 4 Scoutを自前で動かすにはH100（80GB VRAM）クラスのGPUが必要です。消費者向けGPUでは動作が困難なため、オンプレミスでの自前運用コストは高くなります。Meta AI（https://www.meta.ai）やTogether AI、GroqのクラウドAPIを使う方が現実的です。

# Together AIのAPIでLlama 4 Scoutを使う
pip install together

from together import Together

client = Together(api_key="YOUR_TOGETHER_API_KEY")

response = client.chat.completions.create(
    model="meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct",
    messages=[{"role": "user", "content": "この3,000ページの契約書ライブラリから解約条項を全て抽出してください。"}],
    max_tokens=2048
)
print(response.choices[0].message.content)
# 数字と固有名詞は、根拠（出典/計算式）を添えてください。

Mistral Small 4/Medium 3 — APIコスト最安クラスで実務に使いやすい

フランスのMistral AIは2026年も積極的にモデルを投入しています。注目は「Small 4」と「Medium 3」の2系統です。

Mistral Small 4の際立ったコスト効率

Mistral Small 4は119B総パラメータのMoEモデルですが、推論時に使うのは6B active parametersのみ。LiveCodeBenchでGPT-4o 120Bに匹敵する出力品質を、はるかに低いコストで実現しています。

• API料金: $0.075/100万inputトークン、$0.20/100万outputトークン（2026年4月時点）
• ChatGPT-4oと比較して、同等タスクで最大80〜90%のコスト削減
• 同条件でGPT-4o比20%少ない出力トークン数（つまり出力料金も安い）

Mistral Medium 3 — Claude Sonnet級をより安く

Mistral Medium 3はClaude Sonnet 3.7の90%以上の性能を主要ベンチマークで達成すると発表されています。料金は$0.40/100万input・$2.00/100万outputで、Claude Sonnet 3.7（$3/$15）と比較して大幅に安く設定されています。

# MistralのAPIを使う
pip install mistralai

from mistralai import Mistral

client = Mistral(api_key="YOUR_MISTRAL_API_KEY")

response = client.chat.complete(
    model="mistral-small-latest",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "顧客からのクレームメールに対して、丁寧で解決策を提示した返信メールを書いてください。\n\n[クレームメール内容]"}
    ]
)
print(response.choices[0].message.content)
# 不足している情報があれば、最初に質問してから作業を開始してください。

Qwen 3.6 — コーディングで世界最高水準・中国語最強

Alibaba（アリババ）のQwen（千問）チームが2026年4月に公開したQwen 3.6シリーズは、コーディングベンチマークで圧倒的な強さを見せています。

Qwen 3.6のコーディング性能

Qwen 3.6-27B（Dense版）はSWE-bench Verifiedで77.2%を達成し、同サイズ帯のモデルでは世界トップ水準です。また、Qwen3.6-Max-Preview（2026年4月20日リリース）は6つの主要コーディングベンチマークで同時に1位を獲得しました。

• SWE-bench Pro: 53.5%（Qwen3.5-27Bの51.2%を上回る）
• Terminal-Bench 2.0: 59.3%（Claude 4.5 Opusと同水準）
• コンテキスト: 262K〜1Mトークン（Qwen 3.6 Plus）

Qwen 3.6の注意点

中国企業のモデルであるため、日本企業での採用時にはデータセキュリティポリシーの確認が必要な場合があります。自前でモデルをホストすれば（Ollama経由のオープンウェイト版）、データは外部に送られません。ただしQwen APIを使う場合は中国のAlibaba Cloudを経由するため、機密情報の送信には注意が必要です。

# Ollama経由でQwen 3.6をローカルで動かす
ollama pull qwen3.6:27b

# コーディングタスクに使う
ollama run qwen3.6:27b
>>> Pythonで顧客データのCSVを読み込み、売上上位10社を抽出するスクリプトを書いてください。
# 数字と固有名詞は、根拠（出典/計算式）を添えてください。

用途別おすすめ — どのモデルを選ぶべきか

ここまでの比較を踏まえて、ユースケース別のおすすめモデルをまとめます。

AI導入の全体戦略や費用対効果の考え方については、AI導入戦略完全ガイドもあわせてご覧ください。

【要注意】よくある選び方の失敗パターンと回避策

研修先やコンサル現場でよく目にする失敗パターンをまとめました。特にオープンモデル選定では、スペックシートだけで判断すると後で痛い目を見ることが多いです。

失敗1：「パラメータ数が多い＝性能が高い」と思い込む

❌ 「Llama 4 Scoutは109Bだからgemma 4 31Bより賢いはずだ」
⭕ ベンチマーク（MMLU・GPQA）ではGemma 4 31BがLlama 4 Scoutを上回る場面が多い

なぜ重要か: MoEアーキテクチャでは推論時に使うのは一部のパラメータのみ。Gemma 4 31BはDenseモデルで全パラメータを使うため、31Bという数値以上の「深さ」があります。ユースケースに合ったベンチマークで比較すること。

失敗2：ライセンスを後で確認する

❌ 「とりあえずLlama 4で作って、月間ユーザーが増えてから考えよう」
⭕ 商用プロダクトへの組み込み前にライセンス条件を法務に確認する

なぜ重要か: Llama 4は700万MAU超でMetaへの申請が必要になります。成長中のスタートアップがこの条件に引っかかって移行コストが発生したケースが実際にあります。最初からApache 2.0（Gemma 4・Mistral）を選ぶか、法務確認を前提にLlama 4を使うかを決めること。

失敗3：VRAMを過小見積もりしてサーバーを買ってから気づく

❌ 「Llama 4 ScoutはA100（40GB）で動かせると思っていた」
⭕ Llama 4 Scoutには80GB VRAM（H100クラス）が推奨される

なぜ重要か: GPU調達コストはモデル選定後に覆せません。オンプレミスで動かすモデルは先にVRAM要件を確認し、予算内で動くバリアントを選ぶか、クラウドAPIで小さくスタートすること。

失敗4：日本語性能を英語ベンチマークだけで判断する

❌ 「MMLU 87%だから日本語も優秀なはずだ」
⭕ 日本語タスクで実際に試す（文書要約・メール生成・議事録作成）

なぜ重要か: MMLUは英語の問題集です。Gemma 4は140言語対応と発表されていますが、日本語の出力品質は実際に触れてみないと分かりません。必ず業務に近いプロンプトで事前検証を行うこと。

導入ロードマップ — 今日から30日でオープンモデルを業務に組み込む

100社以上の研修・コンサル経験から、オープンモデルを業務に組み込む際の典型的なロードマップをまとめました。

Day 1〜3: お試しフェーズ

• Google AI Studio（無料）でGemma 4 31Bを試す
• 自社の業務に近いプロンプトを5〜10個試してみる（文書要約・メール生成・コード作成など）
• Ollama経由でGemma 4 E4Bをノートパソコンにインストールして体感を確認

Day 4〜14: 比較検証フェーズ

• 自社ユースケースに近いタスクでGemma 4・Mistral Small 4を並べて評価
• 長文分析が必要ならLlama 4 Scout（Together AIやGroqのAPI）も試す
• コード生成が主ならQwen 3.6-27Bも比較対象に加える
• ライセンス確認（商用プロダクト組み込みの場合は法務へ）

Day 15〜30: 本番移行フェーズ

• 選定したモデルをAPI or オンプレで本番環境に組み込む
• 運用ルール・プロンプトガイドラインを策定（出力確認フローを含む）
• 効果測定KPIを設定（処理時間削減率・API費用削減額など）

参考・出典

• Gemma 4: Byte for byte, the most capable open models — Google Blog（参照日: 2026-04-28）
• Gemma 4 model overview — Google AI for Developers（参照日: 2026-04-28）
• The Llama 4 herd: The beginning of a new era of natively multimodal AI innovation — Meta AI（参照日: 2026-04-28）
• Medium is the new large. — Mistral AI（参照日: 2026-04-28）
• Welcome Gemma 4: Frontier multimodal intelligence on device — Hugging Face Blog（参照日: 2026-04-28）
• Alibaba Qwen Team Releases Qwen3.6-27B — MarkTechPost（参照日: 2026-04-28）
• Gemma 4 vs Llama 4 vs Mistral Small 4: Full Comparison — Digital Applied（参照日: 2026-04-28）

まとめ：今日から始める3つのアクション

2026年4月時点のオープンモデル選定の結論をまとめます。Gemma 4は「コスト・性能・ライセンス」の総合バランスで最もおすすめできるモデルです。ただし、長文処理ならLlama 4、コスト最重視ならMistral、コーディング特化ならQwen 3.6と、ユースケース次第で最適解は変わります。

1. 今日やること: Google AI Studio（無料・登録不要）でGemma 4 31Bを試す → 業務に近いプロンプト3つをコピペして反応を確認
2. 今週中: OllamaでGemma 4 E4Bをノートパソコンにインストールしてローカル環境の感触を掴む → 「ローカルで十分か」「APIが必要か」を判断する
3. 今月中: 本番組み込みのユースケースを決め、Gemma 4 / Mistral / Llama 4から1つ選定して試験運用を開始する → ライセンス確認も忘れずに

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著者: 佐藤傑（さとう・すぐる）
株式会社Uravation代表取締役。早稲田大学法学部在学中に生成AIの可能性に魅了され、X（旧Twitter）で活用法を発信（@SuguruKun_ai、フォロワー約10万人）。100社以上の企業向けAI研修・導入支援を展開。著書『AIエージェント仕事術』（SBクリエイティブ）。SoftBank IT連載7回執筆（NewsPicks最大1,125ピックス）。

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