「LLM Benchmark」のコラム

Gemma 4（E2B / E4B / 26B MoE / 31B Dense）の性能を、同じくオープンウェイトの Llama 4 / Qwen 3.5 / Mistral / DeepSeek と公開ベンチマーク（MMLU-Pro / GPQA / HumanEval / MATH-500 / MT-Bench）で比較。さらに推論速度（tok/s）、メモリ効率（VRAM あたりの精度）、コスト効率（1M トークンあたりの円換算）、日本語性能、function calling 対応、Apache 2.0 / MIT / 商用利用条件まで2026年5月時点の最新情報で整理しました。社内 LLM・エッジ AI・コーディングアシスタント・RAG 用途別の推奨選定マトリクス付き。