Gemma 4とは？E2B・E4B・26B・31Bの違いと無料で動かす方法・必要スペック (2026年版)

Gemma 4は、Googleが無料で公開した「自分のPCやスマホで動かせるAIモデル」です。Apache 2.0ライセンスなので、個人でも会社でも費用ゼロで使えます。とはいえ、サイズが4つもあると「結局どれを入れればいいの？」と迷いますよね。

この記事の結論は1つ。ふつうのノートPCならE4B、ゲーミングPCや新しめのMacなら26B A4Bです。以下、その理由を必要スペックと動かし方までまとめて説明します。

---

Gemma 4とは？Googleの無料オープンモデルを一言で

Gemma 4とは、Google DeepMindが開発した、重み（AIの中身のデータ）を誰でもダウンロードできるオープンモデルです。Geminiと同じ研究の流れから生まれ、2026年4月2日に公開されました。

ChatGPTやGeminiのアプリは、会社のサーバーでAIが動きます。Gemma 4はそこが逆です。AIそのものを手元にダウンロードして、自分の機械で動かせます。

この違いは地味に大きいです。

• ネットにつながっていなくても動く
• 入力した文章が外部に送られない
• 月額料金がかからない
• 自社のデータで追加学習（ファインチューニング）ができる

もちろん弱点もあります。最上位のクラウドAIと比べると、どうしても賢さでは一歩ゆずります。動かすPCの性能にも左右されます。

Gemma 4は「最強のAI」を狙った製品ではありません。手元で動く中では最高クラスを狙ったモデルです。Googleの発表でも「バイト単位で見て最も高性能なオープンモデル」とうたわれています。同じサイズで比べたときの賢さが売り、という意味です。

AIチャット全般の中での立ち位置を知りたいなら、AIチャットボットのカテゴリで他の選択肢と並べて見るとイメージがつかめます。

では、前の世代から何が変わったのか。そこを押さえると、4サイズの意味もすっと入ってきます。

---

Gemma 4で新しくなった4つの点

Gemma 4の変化は、ライセンス・マルチモーダル・サイズ構成・対応ツールの4点に集約されます。特にライセンスの変更が、仕事で使う人にとっての本命です。

変化を表にまとめると、次のようになります。

つまり、「仕事で安心して使える」「どの機械でも動く」の2つが同時に前進した世代です。

ライセンスがApache 2.0になった

これが一番大きな変化です。Apache 2.0は、ソフトウェアの世界で広く使われているゆるいライセンス。改変しても、製品に組み込んで売っても構いません。

前の世代までのGemmaは、Google独自の利用規約でした。法務の確認が必要になり、企業導入の足かせになりがちでした。そこがすっきり消えた。社内ツールに組み込みたい会社には朗報です。

文章以外の入力もまとめて扱える

Gemma 4は、画像と文章を扱うGemma 3と、音声や動画に強いGemma 3nの強みを1つにまとめた設計です。写真を見せて説明させる、といった使い方が同じ系統でできます。

ただし、どのサイズがどの入力に対応するかはモデルごとに違います。音声を使いたい場合は、公式のモデルカードで対応状況を確認してから選んでください。

使い慣れたツールでそのまま動く

Googleの発表によると、公開初日から多くのツールが対応しました。Hugging Face、Ollama、LM Studio、llama.cpp、MLX、vLLM、Unsloth、Dockerなどです。

新しいモデルは、対応ツールが追いつくまで数週間待たされることがよくあります。Gemma 4ではそれが無かった。公開された日から誰でも試せたのは、オープンモデルとしてかなり珍しい出だしです。

この4点を頭に入れた上で、いよいよ4サイズの違いを見ていきます。

---

E2B・E4B・26B・31Bの違いは？4サイズを比較

4サイズの違いは「どの機械で動かす前提か」です。E2BとE4Bはスマホやノート向け、26B A4Bと31Bは高性能PCやサーバー向けに作られています。

ざっくり比較すると、次のとおりです。

つまり、小さい2つは「どこでも動く」ことを、大きい2つは「賢さ」を優先したラインナップです。

E2Bはスマホに入る最小モデル

E2Bは4サイズの中で最も軽いモデルです。スマホ向けの形式なら約1.1GBに収まります（詳しい数字は次の章の表で）。

長い文章を書かせると粗が出ます。一方で、メッセージの分類や短い要約なら十分こなせます。アプリに組み込む開発者向けの一台です。

E4Bはノートパソコンの本命

E4Bは、一般的なノートPCで動かすならこれ一択です。4ビットに圧縮した版なら約4.5GBで、メモリ8GBの機械でも動く範囲に入ります。

日本語のメール下書きや、会議メモの整理くらいならE4Bでまかなえます。「ローカルAIを初めて触る」人にもこのサイズをおすすめします。

26B A4Bは速さと賢さのいいとこ取り

26B A4Bは、今回のラインナップで一番おいしいモデルです。中身は26B（260億）の規模。ところが1回の処理で実際に動くのは、そのうち約4B分だけという作りです。

そのため、31Bよりも返答が速く出る傾向があります。海外の開発者が4サイズを同じ作業で比べた記事でも、26Bの速さが話題になりました。賢さはほぼ大型級、速さは中型級。ここが破格です。

31Bは精度最優先の全部入り

31Bは、すべての部品が毎回動く従来型の作りです。そのぶん必要なメモリも処理時間も一番かかります。

プログラミングの難しい問題や、長い推論が必要な作業で真価を出すタイプです。個人のPCで気軽に動かすモデルではありません。

公式表にはGemma 4 12Bも載っている

サブで検索されることの多い「gemma 4 12b」についても触れておきます。Google公式のモデル概要ページのメモリ表には、E2B・E4B・26B A4B・31Bに加えて「Gemma 4 12B」も掲載されています。

12Bは、E4Bでは物足りないけれど26Bは重すぎる、という人のための中間サイズです。4ビット版で約6.7GBなので、VRAM 8GBのGPUにちょうど収まる大きさ。ゲーミングノートを持っている人には狙い目です。

サイズ名の「E」や「A4B」が何を表すのかも、知っておくと選ぶときに迷いません。

---

「E」と「A4B」の意味｜名前で分かる設計の違い

Gemma 4のサイズ名には、設計の考え方がそのまま書かれています。「E」は実効パラメータ、「A4B」は処理のたびに動く部分の大きさを表します。

パラメータとは、AIが学習で身につけた知識をしまっておく「つまみ」の数のこと。多いほど賢くなりやすい反面、メモリも多く食います。

E2B・E4Bの「E」は実効（Effective）の頭文字

E2Bは「実効2B」という意味です。ファイルの中身そのものはもっと大きいのに、実際の計算は2B級の軽さで済む工夫が入っています。

この書き方はGemma 3nから引き継がれました。スマホのように計算力の限られた機械で、見た目の数字以上の賢さを出すための設計です。

26B A4Bの「A」は動く部分（Active）

26B A4Bは「全体は26B、動くのは約4B」という意味です。この作りをMoE（Mixture of Experts）と呼びます。日本語にすると「専門家の寄せ集め」方式。

イメージは、得意分野の違う専門家がたくさんいる事務所です。質問が来るたびに、関係ある専門家だけが呼び出されて答える。全員が毎回会議に出る31Bより、段違いに速く回ります。

ここが落とし穴。動くのは4B分でも、メモリには26B分すべてを載せる必要があります。速さは小型並みでも、必要なメモリは大型並みです。

31Bの「Dense」は全員参加型

31Bは、すべてのパラメータが毎回の計算に参加するDense（密な）モデルです。仕組みが素直なぶん、追加学習もしやすく、出力も安定しやすい傾向があります。

名前の意味が分かったところで、いちばん気になる「自分の機械で動くのか」を数字で確認しましょう。

---

必要スペックはどれくらい？メモリ容量の目安

Gemma 4の必要スペックは、ほぼ「モデルを載せるメモリ容量」で決まります。4ビットに圧縮した版なら、E4Bで約4.5GB、26B A4Bで約14.4GBが目安です。

Google公式のモデル概要ページ（2026年7月8日更新）によると、各サイズを読み込むのに必要なメモリは次のとおりです。

つまり、4ビット版を選べば、小型2サイズは普通のPCでも十分に載る大きさです。31Bは26B A4Bよりさらに大きく、この表の上位にあたる容量を用意する必要があります。

「16ビット」「4ビット」は圧縮の度合い

BF16やQ4_0は、モデルをどれだけ圧縮したかを示す表記です。数字が小さいほどファイルが軽くなり、そのぶん精度が少しだけ落ちます。

個人で使うなら、4ビット版から試すのが定番です。体感の差は小さいのに、必要なメモリは16ビット版の約4分の1で済みます。

表の数字ギリギリでは動かない

上の表は「モデルを読み込むだけ」の容量です。実際には、OSやブラウザの分、それに会話の履歴をためておく分のメモリも使います。

長い文書を読ませるほど、この「会話ぶん」が膨らみます。表の数字に数GBの余裕を足したメモリが、快適に動かすための目安です。

GPUとMacで見るべき数字が違う

WindowsのゲーミングPCなら、見るべきはGPUのVRAM（画像処理用のメモリ）です。VRAMに収まれば速く、あふれると一気に遅くなります。

AppleシリコンのMacは、本体メモリをGPUと共有する「ユニファイドメモリ」方式。本体メモリの容量がそのまま目安になります。ただしOSも同じメモリを使うため、全量をAIに回せるわけではありません。

数字だけだとピンと来ない人のために、手持ちの機械から逆算した選び方を表にしました。

---

手持ちのPCやスマホで動くサイズの選び方

選び方の基本は「4ビット版のサイズ＋数GBの余裕」が手持ちのメモリに収まるかどうかです。迷ったら、ひとつ下のサイズから始めるのが失敗しないコツです。

公式のメモリ表をもとに、編集部で機械の種類ごとの目安を整理しました。

つまり、多くの人にとっての現実解は「ノートPCならE4B、強めの機械なら26B A4B」の2択です。

迷ったら小さい方から始める理由

大きいモデルは、メモリがあふれた瞬間に極端に遅くなります。1文字出るのに数秒かかるような状態では、使い物になりません。

小さいモデルでまず動かし、不満が出てから1段上げる。この順番なら、ダウンロードの無駄も少なく済みます。

26B A4Bと31Bで迷ったら

個人のPCなら26B A4Bを選んでください。返答の速さは、毎日使う道具ではそのまま快適さになります。

31Bが生きるのは、時間をかけてでも一番いい答えが欲しい作業です。夜間にまとめて処理させる、といった使い方なら31Bの出番があります。

選ぶサイズが決まったら、次はお金の話。本当にずっと無料なのかを確認しておきましょう。

---

Gemma 4は無料で使える？ライセンスと費用の考え方

Gemma 4は、モデル本体の利用も商用利用も無料です。費用が発生するのは、クラウドの計算機を借りて動かす場合だけです。

Apache 2.0は、使う・改変する・配布する・売るのすべてを認めるライセンスです。条件は、著作権表示やライセンス文を残すことなど、ごく一般的なものだけ。月額も利用料もゼロ。

使い方別に、かかる費用を整理すると次のようになります。

つまり、手元の機械で動かす限り、Gemma 4には追加の出費がまったくありません。

APIの料金は事業者ごとに違う

Gemma 4は、Google AI StudioのほかCloudflare、DeepInfraなど複数の事業者がAPIとして提供しています。APIとは、他のソフトからAIを呼び出すための窓口のこと。

料金は事業者ごとに決めているため、同じモデルでも単価が変わります。使う前に、各事業者の最新の料金ページで確認してください。

無料でも注意したい2つの点

ライセンスが自由でも、気をつける点はあります。

• AIの出力内容の責任は使う側にある
• 他人の著作物を読ませる場合、その権利は別の話

AIがそれっぽい嘘をつく「ハルシネーション」も、当然起こります。社外に出す文章は、人の目で確認してから使いましょう。

費用の心配が消えたところで、実際に動かす方法に移ります。インストール不要の方法から紹介します。

---

無料で動かす方法1｜ブラウザでGoogle AI Studioを使う

いちばん手軽なのは、Google AI Studioでブラウザから試す方法です。インストールもGPUも要らず、Googleアカウントがあれば数分で始められます。

Google AI Studioは、Googleが開発者向けに用意しているAIの試し場です。Geminiのほか、Gemma系のモデルも選べるようになっています。

始めるまでの流れ

1. Googleアカウントでログインし、Google AI Studioを開く
2. モデル選択の欄からGemma 4を選ぶ
3. 入力欄にAIへの指示文（プロンプト）を書いて実行する

これだけで、自分のPCの性能に関係なくGemma 4の返答を確かめられます。

ブラウザ版の向き・不向き

ブラウザ版は「どのサイズの賢さなら満足できるか」を見極めるのにぴったりです。先に大きいサイズを試して、ローカルで動かすサイズを決める材料にできます。

一方で、入力した内容はGoogleのサーバーに送られます。社外秘の資料を読ませたいなら、次に紹介するローカル実行を選んでください。

Gemini側の使い勝手も比べたい人は、Gemini Live PCの使い方と無料版・有料版の違いを読んでおくと、クラウドとローカルの差がはっきりします。

試して「これなら手元でも使いたい」と思えたら、いよいよローカルに入れる段階です。

---

無料で動かす方法2｜OllamaとLM Studioで自分のPCに入れる

自分のPCで動かすなら、OllamaかLM Studioを使うのが最短ルートです。どちらも公開初日からGemma 4に対応しており、無料で使えます。

2つの違いを先に整理しておきます。

つまり、手軽さならLM Studio、ほかのソフトとつなぐならOllamaです。

LM Studioで動かす手順（初心者向け）

1. LM Studioの公式サイトからアプリをダウンロードして入れる
2. アプリ内の検索欄で「Gemma 4」と入力する
3. 表示された候補から、自分のメモリに合うサイズと4ビット版を選んでダウンロードする
4. チャット画面でモデルを読み込み、質問を入力する

LM Studioは、機械の性能に対して重すぎるモデルに注意を出してくれます。初めてならこちらが気楽です。

Ollamaで動かす手順（連携したい人向け）

1. Ollamaの公式サイトからインストールする
2. Ollamaのモデル一覧でGemma 4のページを開く
3. 使いたいサイズのページに書かれた実行コマンドをコピーする
4. ターミナル（Macの場合）やコマンドプロンプト（Windowsの場合）に貼り付けて実行する

初回はダウンロードに時間がかかります。2回目以降は、同じコマンドですぐ起動します。

Ollamaは裏で動くサーバーとしても使えます。ほかのアプリからGemma 4を呼び出せるので、自動化ツールと組み合わせる人に重宝されています。自動化の全体像はAI自動化のカテゴリで眺めると、組み合わせ先が見つかります。

もっと細かく扱いたい人の選択肢

開発者なら、Hugging FaceやKaggleから重みを直接ダウンロードする方法もあります。llama.cppやMLX（Mac向け）、vLLM（サーバー向け）など、目的に合わせた実行環境が選べます。

追加学習をしたいなら、UnslothやKerasも公開時点で対応済みです。自社の問い合わせ履歴で学習させる、といった使い方の入口になります。

PCの次は、スマホやアプリへの組み込みです。ここがE2BとE4Bの本領になります。

---

スマホやアプリにGemma 4を組み込むには

スマホでGemma 4を動かすなら、GoogleのLiteRT-LMという実行環境を使います。E2Bのスマホ向け版は約1.1GB、文章だけなら約0.84GBまで小さくなります。

LiteRT-LMは、スマホや小型機器でAIを動かすためのGoogleの仕組みです。一般の人が直接触るものではありません。アプリ開発者が、自分のアプリにGemma 4を内蔵するときに使います。

スマホで動くと何がうれしいのか

• 電波の届かない場所でも使える
• 写真やメモが端末の外に出ない
• サーバー代がかからない

とくに2つ目は、健康や家計のように人に見せたくない情報を扱うアプリで効きます。「端末の中で完結する」は、利用者に安心感を与える強い売り文句です。

組み込み先として考えやすい用途

小型モデルの得意分野は、短く、決まった形の処理です。受信したメッセージの仕分けや、音声メモの要約などが当てはまります。

逆に、長い記事を一から書かせる用途には向きません。そうした重い仕事は、クラウドのAIに回す設計が現実的です。翻訳機能を組み込みたいなら、AI翻訳のカテゴリにある専用ツールと役割を分けるのも手です。

ここまで読むと、「じゃあGeminiとは何が違うの？」という疑問が浮かぶはずです。同じGoogle製なので、使い分けを整理しておきます。

---

GeminiとGemma 4はどう使い分ける？

GeminiはGoogleのサーバーで動く最上位のAI、Gemma 4は手元で動かす無料のAIです。賢さが最優先ならGemini、データを外に出したくないならGemma 4を選びます。

両者の違いを表にまとめました。

つまり、「一番賢い答え」と「完全に手元で閉じる安心」のどちらを取るかで決まります。

Geminiが向いている場面

調べものや長文の執筆、画像や動画の生成までこなしたいならGeminiです。Flash系の最新版はGemini 3.8 Flashで、手軽さと速さを両立しています。

Geminiで自分専用のAIを作る方法は、Gemとは？Geminiで作る自分専用AIの使い方がくわしいです。Gemma 4を自分で改造するより、ずっと少ない手間で済みます。

Gemma 4が向いている場面

社外に出せない文書を扱う、ネットが使えない環境で動かす、自社製品に内蔵する。この3つのどれかに当てはまるなら、Gemma 4の出番です。

開発の現場でも使い分けは進んでいます。UIの試作ならクラウド側が強いです。v0 by VercelとGeminiの比較やBolt.newとGeminiの比較を見ると、クラウドAIが得意な領域がよく分かります。

両方使うのが一番賢い

実は、どちらか1つに絞る必要はありません。ふだんはGeminiで作業し、機密データの処理だけGemma 4に回す。この組み合わせがいちばん無理のない形です。

動画生成のように計算量の多い処理は、ローカルではまだ厳しい分野です。そこはSeedance 2.0とGeminiの動画生成の比較のように、クラウド同士で選ぶのが正解です。

使い分けの軸が固まったら、Gemma 4で具体的に何をやらせると得なのかを見ておきましょう。

---

Gemma 4が得意なこと・苦手なこと

Gemma 4が得意なのは、手元で完結させたい定型作業と、AIエージェントの部品としての利用です。苦手なのは、最新情報の検索や、最上位AIと張り合う難問です。

得意なこと

• 社内文書の要約や分類（データを外に出さずに済む）
• 決まった形式でのデータ抜き出し
• AIエージェントの頭脳役（とくに26B A4B）
• 自社データでの追加学習

Gemma 4は、決まった形で答えを返す作業や、エージェント向けの処理に強い設計とされています。AIエージェントとは、指示を受けて複数の作業を自分で順番にこなすAIのこと。興味があればAIエージェントのカテゴリに実例となるツールが並んでいます。

苦手なこと

ローカルのGemma 4は、ネットを自分で調べに行けません。知識は学習した時点で止まっています。「今日のニュースを教えて」のような質問には答えられないのです。

また、E2BやE4Bに長い論理の積み重ねを求めるのは酷です。小型モデルに難問を投げて「イマイチ」と判断するのは、ママチャリで峠を越えようとするようなもの。サイズに合った仕事を渡してください。

プログラミング補助としてはどうか

コードの説明や小さな修正なら、26B A4Bや31Bで実用になります。ソースコードを社外に出せない会社では、とくに価値が高いです。

ただし、大規模な開発をまるごと任せるなら、専用のAIコーディングツールの方が快適です。AIコーディングのカテゴリやAIコーディングツールの一覧で、用途に合うものを比べてみてください。

---

AI PICKS編集部の判定

公開情報を突き合わせた編集部の見立てでは、Gemma 4は「手元で動かすAI」の基準を引き上げた世代です。とくにApache 2.0への変更は大きく、企業が法務の確認で足止めされる理由がほぼ消えました。無料でここまで自由に使えるのは、正直に言って破格です。

サイズ選びの答えははっきりしています。ノートPCならE4B一択。4ビット版は約4.5GBで、メモリ8GBの機械でも動く範囲に入ります。VRAM 16GB級のGPUか大容量メモリのMacを持っているなら、26B A4Bが圧倒的におすすめです。動く部分は約4B分なので返答が速く、賢さは大型級。4サイズの中でいちばん「使って気持ちいい」モデルです。

逆に31Bは、個人がいきなり手を出すと重さに振り回されます。E2Bも開発者がアプリに組み込むための部品で、単体のチャット相手としては正直イマイチです。

最上位の賢さが欲しい日常作業は、今もGeminiなどのクラウドAIが上です。機密データを扱う処理だけGemma 4に回す。この併用が、コストと安心のバランスが最もいい使い方です。

---

よくある質問（FAQ）

Q. Gemma 4は本当に無料で商用利用できますか？

はい、できます。Gemma 4はApache 2.0ライセンスで公開されており、製品への組み込みや販売も認められています。条件はライセンス文や著作権表示を残すことなど、一般的なものだけです。

Q. gemma4 12bと26B A4Bはどちらを選ぶべきですか？

VRAM 8GBのGPUなら12B、16GB以上なら26B A4Bです。公式表では12Bの4ビット版が約6.7GB、26B A4Bは約14.4GBです。メモリに余裕があるなら、速さと賢さの両立した26B A4Bの方が満足度は高くなります。

Q. gemma4 e4bはメモリ8GBのPCで動きますか？

4ビット版なら動く範囲です。E4Bの4ビット版は約4.5GBで、残りをOSや会話の履歴に回せます。ただし、ブラウザのタブを大量に開いたままだと遅くなるので、使うときは他のアプリを閉じておきましょう。

Q. Gemma 4は日本語で使えますか？

多言語に対応したモデルなので、日本語で質問して日本語で答えを受け取れます。自然さはサイズによる差が大きく、E2Bより26B A4Bや31Bの方が安定しやすいです。まずブラウザ版で日本語の返答を確かめてから、ローカルに入れるサイズを決めるのが確実です。

Q. GPUがないパソコンでも動きますか？

小さいサイズなら動きます。E2BやE4Bは、CPUだけでも時間をかければ返答できます。26B A4Bや31Bは、GPUか大容量メモリのMacがないと実用的な速さになりません。

Q. Gemma 4とGeminiはどちらが賢いですか？

最上位の賢さではGeminiが上です。Gemma 4は、手元で動かせる同じサイズのモデルの中で最高クラスを狙っています。賢さ最優先ならGemini、データを外に出したくないならGemma 4、と覚えておけば迷いません。

Q. gemma4の使い方で一番簡単なのはどれですか？

インストール不要のGoogle AI Studioです。Googleアカウントでログインしてモデル一覧からGemma 4を選べば、すぐに試せます。自分のPCに入れたい場合は、クリック操作だけで済むLM Studioが最も手軽です。

---

あわせて見たいツール・カテゴリ

Gemma 4と組み合わせたり、比べたりするときに役立つページです。

• Gemini：Gemma 4と同じGoogle製のクラウドAI。賢さ最優先の作業はこちら
• AIチャットボットのランキング：クラウド型のAIチャットと比べたいときに
• AIチャットボットのカテゴリ：用途別にチャットAIを探せます
• AIコーディングツールのランキング：Gemma 4より手軽にコード支援を受けたい人向け
• AIエージェントのカテゴリ：26B A4Bを頭脳役にする前に、既製のエージェントも確認
• AI自動化のカテゴリ：Ollamaとつなぐ自動化ツールを探すなら

次に読むならこれ。クラウドのAIとの差を体感で整理したいなら、Gemini Live PCの使い方と無料版・有料版の違いがおすすめです。Gemma 4をどの作業に回すか、線引きがはっきりします。

公式のモデル情報はGoogle AI for DevelopersのGemmaページで確認できます。