新規モデル · 2026.09.04

Gemma 4の12Bと26B-A4B、自分の機器ならどちらか

Gemma 4は画像と文書を一緒に扱う用途で選びます

Gemma 4はテキスト、画像、音声入力を扱うopen-weightモデル群です。機械の警告灯の写真と取扱説明書を渡して点検手順を尋ねられますが、選んだアプリとモデルファイルが画像入力に対応している必要があります。

製品群にはE2B、E4B、12B、26B-A4B、31Bがあり、最大256Kのcontextに対応します。ここでは12B denseと26B-A4B MoE1を写真と説明書の作業に当てはめ、入力経路とメモリ条件を確認します。

実行条件と要点
  • 12Bはdenseで、26B-A4Bは約26B全体のうちtokenごとに約4BがactiveになるMoEです。
  • 16GBは12B Q4、24GB以上は26B-A4B Q4を検討する出発点です。
  • 公式の12B元重み約24GBとデスクトップ用Q4ファイルは異なる形式です。

写真と説明書を一つの質問にまとめます

機械に警告灯が表示されたら、写真と取扱説明書の該当箇所を一緒に入力し、何の表示が見えるか、説明書がどの点検順を示すか尋ねられます。回答が画像で見える内容と文書の手順を区別しているか確認します。

まず説明書のテキストだけを送り、必要な手順を見つけるか確認します。次に写真を加え、アプリが画像入力をモデルへ渡すか試してください。製品群に画像・音声対応があっても、すべてのサイズ、変換ファイル、実行アプリの組み合わせが入力を扱えるとは限りません。テキストだけを受け取ったような回答なら入力経路を調べます。

ノートPCと小型コンピューターの横にカメラ、マイク、ヘッドホンが置かれた作業台
Gemma 4の小型モデルは、ノートPCや小型デスクトップで文書・画像・音声入力を扱う用途で検討できます。

denseとMoEでは重みと計算量が異なります

12B denseモデルはtoken2計算にモデル全体の経路を使います。約26BのMoEではtokenごとに約4Bがactiveになります。この数値はそのtokenの計算規模であり、ファイル全体の容量ではありません。次のtokenで別の専門家が必要になることがあるため、runtime3は全重みにアクセスできる必要があります。

公式案内の12B元重み約24GBは、デスクトップ向けQ4変換ファイルの容量と同じではありません。保存精度とファイル形式が異なるためです。実ファイルの容量を確認し、実行時にはcontextに応じたKV cache4やruntime用の余裕も見込みます。

生の4bit重みだけと仮定する概算は、parameter数×4÷8です。10進GBでは12Bが6GB、26Bが13GBになりますが、実際のダウンロード容量や実行メモリではありません。block metadataやscale、異なる精度で保存される構成要素、vision入力、runtimeの容量は含まれません。

連続した計算装置と複数の専門モジュールを収めた大型装置を並べた模型
12B denseと26B-A4B MoEは、全重みとtokenごとのactive計算量を分けて比較します。

16GBでは12B Q4を普段のアプリと一緒に試します

16GB級の機器は12B Q4を検討する出発点です。実際に読み込めるかはファイル、runtime、メモリを共有する他のプログラムによって変わります。短い説明書の抜粋と1件のリクエストから始め、普段使うブラウザーや文書アプリを開いた状態でも同じ質問を試してください。Macのunified memory5はCPU6、GPU7、OS、アプリで共有します。

同じ16GBでもディスクリートGPUのVRAM8とMacのunified memoryでは配分が異なります。PCではシステムRAM9は別ですが、画面表示や他のGPU処理がVRAMを使うことがあります。MacではCPUとGPUがunified memoryを共有します。モデルを替える前にruntimeの表示とログで不足しているメモリを確認してください。

薄型ノートPCと大きな通気口のあるデスクトップを作業台に並べた様子
16GB級では12B Q4から、24GB以上では26B-A4B Q4から実際の入力で試せます。

24GB以上では同じ写真で26B-A4Bを比べます

24GB以上は26B-A4B Q4を比較する出発点です。同じ写真と説明書の箇所を両方の候補に送り、画像に見える表示と文書の点検手順をそれぞれ正しく示すか確認します。回答が長いことやモデル名が大きいことだけで優劣を決めず、必要な答えの基準を先に決めてください。

モデルファイルとアプリ、説明書の範囲、画像が入力されたか、各回答がどの根拠を見落としたかを記録します。一方の候補が画像を受け取れていなければ、モデルサイズの比較にはなりません。入力経路をそろえても12Bが重要な条件を繰り返し見落とし、実行環境にメモリの余裕がある場合に大きい候補を検討できます。

このモデルは写真と説明書から情報を探す補助ツールです。機械の診断や修理判断の代わりにはならないため、安全に関わる手順はメーカーの説明書と担当者の判断で確認してください。

用語の注釈

  1. MoE — 複数の専門家サブネットワークから入力に応じて一部を選ぶモデル構造です。総パラメータ数と1トークン処理時に有効な数は異なることがあります。

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  2. トークン — モデルが入力や出力を分けて処理する単位です。

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  3. ランタイム — プログラムの実行時に必要な機能を提供するソフトウェア環境です。ローカルAIではモデル実行エンジンを指すこともあります。

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  4. KVキャッシュ — 過去トークンのAttention用キー・バリューを保存し、後続トークン生成で再利用するメモリです。容量はコンテキスト長やバッチサイズで変わります。

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  5. ユニファイドメモリ — CPUとGPUが同じ物理メモリ領域を共有する構造です。

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  6. CPU — OSや一般的なプログラム命令を実行する中央処理装置です。AIでは前処理やデータ転送などの汎用処理も担います。

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  7. GPU — 多くの計算を並列に処理するプロセッサーです。AIモデルの実行ではモデル計算を担います。

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  8. VRAM — グラフィックカードのGPUが使うメモリです。モデルの重みや計算途中の値を保存します。

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  9. システムRAM — プログラムの実行中にデータを一時保存するシステムメモリです。

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よくある質問

この記事で最初に確認すべきことは何ですか?
Gemma 4はテキスト、画像、音声入力を扱うopen-weightモデル群です。機械の警告灯の写真と取扱説明書を渡して点検手順を尋ねられますが、選んだアプリとモデルファイルが画像入力に対応している必要があります。
必要なメモリはどのくらいですか?
生の4bit重みだけと仮定する概算は、parameter数×4÷8です。10進GBでは12Bが6GB、26Bが13GBになりますが、実際のダウンロード容量や実行メモリではありません。block metadataやscale、異なる精度で保存される構成要素、vision入力、runtimeの容量は含まれません。