Gemma 3とは？Googleの単一GPU動作オープンソースAIモデルの性能・特徴・使い方を解説

Googleがリリースしたオープンソースの軽量AIモデルGemma 3が、開発者コミュニティで大きな注目を集めています。最大モデルでもH100 GPU1枚で動作するというのは、なかなかインパクトのある話ですよね。

ここでは、Gemma 3の特徴や使い方について、実際のユースケースを交えながらまとめてみました。

Gemma 3の基本スペックとモデルサイズ

Gemma 3は、GoogleのGemini 2.0と同じ研究基盤から生まれたオープンソースモデルファミリーです。以下の4つのサイズが用意されています。

Googleのサンダー・ピチャイCEOはXで「同等の性能を得るには、他のモデルでは10倍以上のコンピュートが必要」と述べています。LMArenaのスコアで1338を記録しており、はるかに大きなモデルと互角以上の性能を示しているのは驚きでした。

Gemma 3の大きな進化ポイントは、テキストだけでなく画像や短い動画も処理できるマルチモーダル対応にあります。

さらに、140以上の言語に対応しており、そのうち35言語はすぐに使える状態で提供されています。日本語も含まれているので、国内プロジェクトでも活用しやすいですね。

コンテキストウィンドウも128,000トークンと大幅に拡張されました。DeepSeek V4の100万トークンには及びませんが、実用的な文書要約や大規模データ分析には十分な長さです。

27Bパラメータのモデルが単一GPUで動作する背景には、Google独自の効率化技術があります。

モデルアーキテクチャの最適化が大きいですね。Gemini 2.0の研究で培われた効率的なアテンション機構や、パラメータの量子化技術によって、精度を維持しながらメモリ使用量を大幅に削減しています。

これは開発者にとって非常に大きな意味を持ちます。従来、高性能なLLMを動かすにはマルチGPU環境が必要で、クラウドコストが膨大になりがちでした。Gemma 3ならローカル環境でも十分に動作させることが可能です。

GoogleはGemma 3と同時に、画像安全性分類器「ShieldGemma 2」もリリースしました。コンテンツを以下の3カテゴリに分類してくれます。

プロダクション環境でAIを使う場合、安全性フィルターは不可欠です。ShieldGemma 2がセットで提供されることで、安全性の実装コストを大幅に削減できるようになりました。

Gemma 3はHugging FaceやGoogle AI Studioから利用できます。Ollama経由でローカル実行する場合は、以下のコマンドで起動可能です。

ollama run gemma3:27b

4Bモデルであれば8GBのGPUメモリで動作します。12Bモデルは16GB、27Bモデルは80GBクラスのGPU（H100やA100）が目安になりますね。

オープンソースLLMの主要モデルと比較してみました。

Gemma 3の差別化ポイントは「少ないリソースで高い性能」という効率性にあります。ユースケースに応じた使い分けが重要です。

Gemma 3は、高性能AIモデルを「誰でも手の届く環境」で動かせるようにした、非常に意義のあるリリースだと感じています。

スタートアップや個人開発者にとって、単一GPUで高性能モデルが動くことのインパクトは計り知れません。クラウドコスト削減はもちろん、プライバシーを重視したオンデバイスAIの実現にも直結する技術ですね。参考になれば幸いです。