Gemma 3 4B ITとは? 128Kコンテキストと画像入力の仕様

目次
Gemma 3 4B ITは、Google DeepMindが公開するGemma 3系の指示調整済みモデルだ。4B級の比較的小さなモデルでありながら、最大131,072トークンのコンテキストと画像入力に対応する点が特徴になる。
公式情報から確認できる主な仕様は次のとおりだ。
| 項目 | 仕様 |
|---|---|
| 公開元 | Google DeepMind |
| ベースモデル | google/gemma-3-4b-pt |
| アーキテクチャ | Gemma3ForConditionalGeneration |
| 規模表記 | 4B |
| 最大コンテキスト | 131,072トークン |
| 入力 | テキスト・画像 |
| 言語 | 多言語 |
| 公式配布形式 | safetensors |
| ライセンス | Gemma |
この表はモデル自体の仕様を示すもので、必要VRAMや生成速度まで決めるものではない。
図: 判断材料を1枚に整理。用途ごとの優先順位は本文の条件分岐で確認する。
4Bは公式のモデル規模表記
Gemma 3 4B ITの「4B」は、Googleが示すモデル規模の名称だ。確認済みのProduction Knowledgeには、総パラメータ数を1単位まで示した正確な整数値や、実行時に使われるパラメータ数の別表記はない。
そのため、4Bから正確なパラメータ数を逆算して扱う必要はない。モデル比較では、まず公式名称として4B級であることを押さえれば十分だ。
4Bという規模だけから、必要VRAMやRAMも決められない。実際のメモリ使用量は配布形式、量子化、コンテキスト長、実行環境、GPUとCPUへの配置によって変わる。
最大コンテキストは131,072トークン
最大コンテキスト長は131,072トークン。QwenのYaRN拡張のような追加条件付きの値ではなく、Gemma 3 4B ITの通常の最大値として確認できる。
ただし、最大131Kに対応することと、常に131Kを使うことは別だ。長いコンテキストほどKVキャッシュなどに必要なメモリが増えるため、ローカルでは実際に使う入力長で確認する必要がある。
「131,072トークン対応だからVRAMは○GB必要」と仕様だけから換算することもできない。GPU容量を選ぶ場合は、使う配布物とコンテキストを決めた後に実行時のメモリ条件を見る方が確実だ。
テキストだけでなく画像入力にも対応する
Gemma 3 4B ITは、テキストに加えて画像を扱うマルチモーダルモデルだ。多言語モデルとしても公開されている。
画像入力をローカルで使う場合は、モデル側が画像に対応しているだけでは足りない。利用するアプリやランタイムがGemma 3の画像入力経路を実装しているか、必要な補助ファイルやテンプレートがあるかも確認する必要がある。
多言語対応についても、対応言語の範囲と各言語での品質は同じ意味ではない。日本語を含む具体的な用途では、実際のプロンプトで回答品質を確かめるのがよい。
公式配布はsafetensors
このモデルについて確認できる公式配布形式はsafetensorsだ。
GGUFや別の量子化版を使いたい場合は、同じモデル名だから公式safetensorsと同一条件だとは考えず、配布元、元モデル、量子化方法、ランタイム対応を個別に確認する必要がある。
特にコミュニティGGUFでは、ファイル容量がそのまま必要VRAMになるわけではない。モデル本体以外のメモリも必要になるため、ダウンロード容量と実行時メモリは分けて考えたい。
ライセンスはGemma
ライセンスはGemma。Apache 2.0やMITなどの別ライセンスとして扱うことはできない。
商用利用や再配布を予定している場合は、モデル名だけで可否を判断せず、利用時点のGemmaライセンス条件を確認する必要がある。
配布開始は3月10日、発表記事は3月12日
Gemma 3 4B ITには、2025年3月10日と3月12日という近い日付がある。
| 日付 | 内容 |
|---|---|
| 2025年3月10日 | 配布物の公開日として確認できる日 |
| 2025年3月12日 | Gemma 3の発表記事が公開された日 |
これは矛盾ではなく、異なるイベントの日付だ。「発売日」として一つにまとめるより、配布開始と公式発表を分けて扱う方が正確になる。
ローカルで使う前に決めること
Gemma 3 4B ITを実際に試すなら、仕様表の次に見るべきなのは配布物と実行環境だ。
まずsafetensorsをそのまま使うのか、別の量子化版を使うのかを決める。次に、その形式と画像入力へ対応するランタイムを選び、普段使うコンテキスト長で必要メモリを確認する。
現時点の確認済み情報だけでは、量子化別の必要VRAM、生成速度、特定GPUでの快適さまでは決められない。Gemma 3 4B ITは、4B級・131K・画像入力という基本仕様が明確なモデルだが、PCへの適合性は実際に使う配布物と実行条件まで決めてから判断する必要がある。
まとめ
- Google DeepMindの指示調整済み4Bモデルで、4Bは公式の規模表記
- 最大コンテキストは131,072トークンで、条件付き拡張ではなく通常の対応として確認できる
- 多言語と画像入力を含むマルチモーダル用途に対応する
- 公式配布はsafetensorsで、必要VRAM・量子化別性能・生成速度はこの仕様だけでは決められない
この記事で扱ったデータ
モデル・GPU・実行ソフトの確認済みデータを、記事とは別に確かめられます。