Gemma 4 vs Llama 4 vs Qwen 3.5徹底比較 — 2026年ローカルLLM選定ガイド

Gemma 4、Llama 4、Qwen 3.5は2026年時点で最も注目されるローカルLLMです。Gemma 4は9B・27Bパラメータでコンテキスト長8K〜1M、Llama 4は8B・70Bで最大512K、Qwen 3.5は0.5B〜72Bで最大128Kトークンに対応します。以下の表で主要スペックを比較しました。

Gemma 4は長文コンテキストに強みを持ち、Llama 4は大規模パラメータモデルで高精度、Qwen 3.5は軽量から大規模まで幅広いサイズ展開が特徴です。

各モデルの性能を主要ベンチマークで比較します。Gemma 4-27BはAIME 2024で51.2%、LiveCodeBenchで53.8%を記録し、Claude 3.5 Sonnetに匹敵する性能を示しました。Llama 4-70Bは大規模モデルとして高いGPQAスコアを持ち、Qwen 3.5-72BはHumanEvalで87.3%と優れたコード生成能力を発揮します。

Gemma 4-27Bはパラメータ数に対する性能効率が最も高く、メモリ制約のある環境で優位です。Llama 4-70Bは複雑な推論タスクで強く、Qwen 3.5はコード生成とマルチモーダル対応が強みです。

Gemma 4とQwen 3.5はApache 2.0ライセンスで、商用利用・改変・再配布が完全に自由です。一方、Llama 4はLlama Community Licenseで、月間アクティブユーザー（MAU）が700M（7億）を超えるサービスでは特別な許可が必要になります。

スタートアップや中小企業ではライセンスの違いは影響しませんが、大規模プラットフォームを運営する企業ではGemma 4またはQwen 3.5が安全です。Metaとの交渉が不要なため、法務コストも削減できます。

日本語対応ではQwen 3.5が最も優れたトークン効率を持ちます。Qwen 3.5は日本語専用トークンを多数含むため、同じ文章を少ないトークンで表現でき、推論速度とコストで有利です。Gemma 4は100言語以上に対応し日本語も扱えますが、英語中心の学習のため長文では精度がやや劣ります。Llama 4は多言語対応ですが、日本語の文化的文脈理解ではQwen 3.5に劣ります。 日本語タスク別推奨モデル: - 要約・翻訳: Qwen 3.5（トークン効率最高） - 長文読解: Gemma 4（1Mコンテキスト対応） - 対話: Llama 4（自然な応答） - コード生成: Qwen 3.5（日本語コメント対応） 日本企業が導入する場合、Qwen 3.5をベースに日本語データでファインチューニングするのが最も効果的です。Oflightでは日本語特化のチューニング支援も提供しています。

各モデルの推論に必要なハードウェア要件を比較します。Gemma 4-9BはVRAM 18GB（FP16）または10GB（INT4量子化）で動作し、RTX 4090やL4で実行可能です。Llama 4-70BはVRAM 140GB以上が必要で、A100 80GB×2枚以上の構成が必要です。Qwen 3.5は0.5Bから72Bまで幅広く、軽量モデルはCPUのみでも実行可能です。

コスト効率で選ぶなら、Gemma 4-9BまたはQwen 3.5-7Bが最適です。INT4量子化により性能を維持しながらメモリを半減でき、オンプレミス導入のコストを大幅に削減できます。

Gemma 4、Llama 4、Qwen 3.5はすべてOllamaに対応しており、簡単にローカル環境で実行できます。Ollamaは`ollama pull`コマンドで数分でモデルをダウンロードし、REST API経由で推論を実行できます。 Ollamaインストール例: ```bash # Gemma 4のインストール ollama pull gemma4:9b ollama pull gemma4:27b # Llama 4のインストール ollama pull llama4:8b ollama pull llama4:70b # Qwen 3.5のインストール ollama pull qwen3.5:7b ollama pull qwen3.5:72b ``` OllamaはMac、Linux、Windowsに対応し、GPUがない環境でもCPUで推論できます。ただし、大規模モデル（27B以上）はGPUを強く推奨します。OllamaのOpenAI互換APIにより、既存のLLMアプリケーションをそのまま移行できます。

各モデルは異なる強みを持つため、ユースケースに応じて最適なモデルを選択することが重要です。以下に主要なシーン別の推奨を示します。 ユースケース別推奨:

コスト最適化を優先するならQwen 3.5-7B、性能最優先ならLlama 4-70B、バランス重視ならGemma 4-27Bが最適です。

Gemma 4、Llama 4、Qwen 3.5はすべてモデル自体は無料ですが、実行に必要なハードウェアコストが大きく異なります。クラウドAPI（GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet）との5年間TCO（総所有コスト）を比較すると、年間100万リクエスト以上ではオンプレミスLLMが有利です。 5年間TCO比較（年間100万リクエスト想定）:

Qwen 3.5-7Bが最もコスト効率が高く、2年目以降は大幅なコスト削減が可能です。ただし、社内にGPU管理のノウハウが必要です。

各モデルの背後にあるコミュニティとエコシステムも選定基準として重要です。Llama 4はMetaが支援する最大のオープンLLMコミュニティを持ち、Hugging Faceに数万のファインチューニングモデルが公開されています。Gemma 4はGoogle DeepMindが開発し、TensorFlow・JAX・PyTorchすべてに対応する幅広いツールサポートがあります。Qwen 3.5はAlibabaが開発し、中国・アジア圏で強いコミュニティを持ちます。 エコシステム比較: - Llama 4: Hugging Face統合、LangChain/LlamaIndex対応、最大のファインチューニングモデル数 - Gemma 4: Kaggle Models、Vertex AI統合、Google Cloud最適化 - Qwen 3.5: ModelScope、Alibaba Cloud統合、中国語ドキュメント豊富 日本企業が導入する場合、英語ドキュメントと日本語コミュニティのバランスが重要です。Oflightでは日本語での技術サポートと導入支援を提供しています。

すべてのモデルで量子化（Quantization）により、精度をほぼ維持しながらメモリ使用量を半減できます。FP16（16ビット浮動小数点）からINT4（4ビット整数）に量子化すると、メモリは1/4、推論速度は1.5〜2倍向上します。 量子化による性能変化:

INT4量子化でも95%前後の性能を維持できるため、実用上の問題はほとんどありません。Ollamaは自動的に量子化モデルを提供し、ユーザーは特別な操作なしに最適化されたモデルを使用できます。

主要なLLMアプリケーションフレームワーク（LangChain、LlamaIndex、Haystack）はすべて3モデルに対応しています。Ollama経由でOpenAI互換APIとして使用できるため、既存のコードをほぼ変更せずに移行できます。 LangChainでの使用例: ```python from langchain_community.llms import Ollama # Gemma 4の使用 llm_gemma = Ollama(model="gemma4:27b") # Llama 4の使用 llm_llama = Ollama(model="llama4:70b") # Qwen 3.5の使用 llm_qwen = Ollama(model="qwen3.5:72b") response = llm_gemma.invoke("日本の人口は？") ``` RAG（Retrieval-Augmented Generation）との組み合わせでは、Gemma 4の長文コンテキストが有利です。社内ドキュメント検索や契約書分析では、1Mトークンのコンテキストで大量の参考情報を一度に処理できます。

Q1: 初めてローカルLLMを導入する場合、どれを選ぶべきですか？ A: Qwen 3.5-7BをOllama経由で導入するのが最もシンプルです。RTX 4070以上のGPUがあれば快適に動作し、日本語性能も高いです。コストを最小化したい場合はこれから始めましょう。 Q2: Gemma 4とLlama 4はどちらが性能が高いですか？ A: パラメータ数が同等なら性能はほぼ同じです。Gemma 4-27BとLlama 4-70Bでは後者が高性能ですが、コスト効率ではGemma 4-27Bが優位です。また、Gemma 4はライセンス制約がないため、大規模サービスでも安心です。 Q3: 日本語専用アプリならどれが最適ですか？ A: Qwen 3.5が最適です。日本語トークン効率が高く、同じ推論速度でより多くの日本語テキストを処理できます。日本語コーパスでファインチューニングすれば、さらに精度を向上できます。 Q4: 70Bモデルを動かすにはどれくらいのGPUが必要ですか？ A: A100 80GB×2枚以上が推奨です。INT4量子化すればA100 80GB×1枚またはH100 80GB×1枚でも動作しますが、バッチ処理や複数ユーザー対応には複数GPUが必要です。 Q5: クラウドAPIとローカルLLM、どちらがコスト効率が良いですか？ A: 年間50万リクエスト以下ならクラウドAPI、100万リクエスト以上ならローカルLLMが有利です。データプライバシーが重要な場合は、リクエスト数に関わらずローカルLLMを推奨します。 Q6: Ollamaで複数モデルを同時に実行できますか？ A: はい、複数のOllamaインスタンスを異なるポートで起動すれば可能です。例えばGemma 4をポート11434、Qwen 3.5をポート11435で起動し、用途に応じて使い分けられます。 Q7: ファインチューニングはどのモデルが最も簡単ですか？ A: Gemma 4とQwen 3.5はApache 2.0ライセンスで制約がなく、Hugging Faceの標準ツール（PEFT、LoRA）がすぐに使えます。Llama 4も技術的には同じですが、商用展開時のライセンス確認が必要です。

Oflight（株式会社オブライト）では、Gemma 4、Llama 4、Qwen 3.5のオンプレミス導入支援を提供しています。お客様の業務要件とハードウェア環境に最適なモデルを選定し、Ollama・NVIDIA NIM・vLLMでの実装、日本語データでのファインチューニング、RAGシステム構築まで一貫してサポートします。 OflightのローカルLLM支援内容: - モデル選定コンサルティング（性能・コスト・ライセンス評価） - Ollama/NVIDIA NIM/vLLMでの環境構築 - 日本語データでのファインチューニング - RAGシステム設計・実装 - GPU最適化とメモリ効率化 - 運用監視（Prometheus/Grafana） ローカルLLM導入を検討されている企業様は、AIコンサルティングサービスからお問い合わせください。初回相談は無料です。