Gemma 4 26B A4B

Gemma 4 26B A4B は Google DeepMind のオープンウェイトファミリー Gemma 4 の MoE モデルで、2026 年 4 月 2 日に発表、ウェイトは 3 月 11 日から Hugging Face で公開されています。総パラメータ 25.2B ながら 1 トークンあたり 3.8B のみ活性化し、大型モデル級の知識と小型モデル級の速度を Apache 2.0 ライセンスで両立しています。

モデル仕様

主な特徴

• MoE の高速性：1 トークンあたり約 4B パラメータのみ活性化。同規模デンスモデルより高速。
• 256K コンテキスト：長文書や大規模コードベースを 1 プロンプトに。
• 思考モード：難問はネイティブ推論、通常は高速応答。
• マルチモーダル入力：約 550M パラメータのビジョンエンコーダーが画像とテキストを理解。
• オープンでデプロイ可能：Apache 2.0 で無料商用。BF16 は 80GB H100 1 枚、量子化版はコンシューマー GPU で動作。

使用シナリオ

• ローカルコーディングアシスタント：コンシューマー GPU で API 不要の IDE 支援。
• エージェントワークフロー：長コンテキストと思考モード。Android Studio の Agent Mode にも統合。
• 文書・画像理解：長いレポート、スクリーンショット、複合メディア分析。
• 多言語プロダクト：140 以上の言語に対応。

料金とアクセス

ウェイトは Apache 2.0 で無料ダウンロード。Google AI Studio でも 26B MoE を無料で試せます。ホスティング費用以外のトークン課金はなく、自前 GPU のセルフホストか、サードパーティの算力費のみです。

競合との優位性

1. Llama との比較：Llama は同サイズ帯でデンス構成。Gemma 4 は約 4B の活性化で同等品質を実現し、Arena AI テキストリーダーボードでオープン 6 位。
2. Qwen との比較：Qwen にも強力なオープン MoE がありますが、Gemma 4 は Google ネイティブツール（AI Studio、エッジ向け AICore、Android Studio Agent Mode）と 262K 語彙を備えます。
3. エコシステム：Gemma は累計 4 億ダウンロード超、派生モデル 10 万超で、ファインチューンやツールが迅速に登場。

はじめに

1. 無料で試す：Google AI Studio で 26B MoE を選択。
2. ダウンロード：Hugging Face から gemma-4-26b-a4b-it を取得（約 1010 万 DL、1,391 いいね）。
3. デプロイ：80GB H100 1 枚で BF16、またはコンシューマー GPU で量子化版。

よくある質問

商用利用できますか？

はい。Apache 2.0 は商用に寛容です。

必要なハードウェアは？

BF16 は 80GB H100 1 枚。活性化が約 3.8B のため量子化版はコンシューマー GPU でも動作。

順位は？

Arena AI テキストリーダーボードでオープン 6 位。31B は 3 位。

代替案

• Meta Llama 3.2 1B Instruct：はるかに小型のオンデバイス向けデンス Llama。
• Qwen 3.8 27B：同クラスのデンスなオープン競合。
• Qwen 3.8 2.4T A95B：最大性能の大規模オープン MoE。

ヒント

1. 思考モードは難しい推論時のみオンに。
2. ローカルでは量子化版から開始。
3. チャンク分割せず文書全体を投入。256K が受け止めます。