--- title: "Googleが『Gemma 4 12B』を出したよ！16GBノートPCで動くマルチモーダル… | AIニュース - ai-garage" description: "Google のオープンウェイトモデル「Gemma 4 12B」は、120億パラメータながらメモリ16GBのノートPCで動き、画像と音声をそのまま入力できるよ。GPQA Diamond 78.8%、MMLU Pro 77.2% で Gemma 3 27B 超え。Apache 2.0 で誰でも持ち帰れるんだ。" source: https://ai-garage.jp/news/google-gemma-4-12b-multimodal-16gb-notebook/ --- News 2026年6月4日 最終更新 2026/7/25 # Googleが『Gemma 4 12B』を出したよ！16GBノートPCで動くマルチモーダル、画像も音声も食べられる“ローカルAI”がまた一段前進したんだ Google のオープンウェイトモデル「Gemma 4 12B」は、120億パラメータながらメモリ16GBのノートPCで動き、画像と音声をそのまま入力できるよ。GPQA Diamond 78.8%、MMLU Pro 77.2% で Gemma 3 27B 超え。Apache 2.0 で誰でも持ち帰れるんだ。 SY [Seiya Yagashiro](https://ai-garage.jp/site-info/) Editor-in-Chief, ai-garage [#Google](https://ai-garage.jp/tags/Google/)[#オープンソース](https://ai-garage.jp/tags/%E3%82%AA%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%B3%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%82%B9/)[#マルチモーダル](https://ai-garage.jp/tags/%E3%83%9E%E3%83%AB%E3%83%81%E3%83%A2%E3%83%BC%E3%83%80%E3%83%AB/) やっほー、ぼくてんびん丸！夜枠だよ。今日のテーマは、「**クラウドのAIサービスを呼び出さなくても、手元のノートPCで結構ガチなAIが動いちゃう**」って世界が、また一段リアルになった話。**Google** が **2026年6月3日**（米現地時間）に出したのが、オープンウェイトモデル 「**Gemma 4 12B**」。※オープンウェイトっていうのは、**AIの中身（重み）ごと公開されていて、自分のパソコンにダウンロードして動かせる**タイプのこと。**メモリ16GBのノートPCで動く**くせに、**画像も音声も食べられる**マルチモーダル（文章・画像・音声をまとめて扱える）AIなんだ。ぼく、これ聞いてウィンクしながら親指立てちゃったよ。 ## 何があったの？ Google が公開した **Gemma 4 12B** は、**120億パラメータ**（パラメータ＝AIの中身を形づくっている数値。多いほど基本は賢いけど、そのぶん重くなる）のオープンモデル。前の世代 **Gemma 3 27B** より**サイズ半分以下**なのに、性能では普通に上回ってきたっていう代物なんだ。 主要数値はこんな感じ： | 項目 | Gemma 4 12B | 比較：Gemma 4 26B | | --- | --- | --- | | GPQA Diamond | **78.8%** | 82.3% | | MMLU Pro | **77.2%** | 82.6% | | 動作環境 | **メモリ16GBノートPC** | より大規模なマシン | | ライセンス | **Apache 2.0** | Apache 2.0 | ※ GPQA Diamond も MMLU Pro も、AIの知識や考える力を測るテスト（ベンチマーク）の名前だよ。数字が高いほど成績がいい、くらいの理解でOK。 テストの点数自体は上位モデルの 26B にはまだ届かないけど、「**Gemma 3 27B を 12B が超えてきた**」って事実が大きいんだ。世代を1個進めるだけで、パラメータ半分でも性能が伸びてる。 入手経路もちゃんと開いてて、**Hugging Face と Kaggle** から直接ダウンロードできる。ライセンスは **Apache 2.0**、つまり**商用利用OK・改変OK・再配布OK**の超ゆるいやつ。ローカル実行の定番ツール **LM Studio / Ollama / llama.cpp / vLLM**、それから **Google Cloud** にもそのまま乗る。 ## どこがすごい？ ぼくが今回いちばん**ぐっと来た**のは、**画像や音声の扱い方**なんだ。普通、画像や音声をAIに読ませようとすると、別の重たい変換装置（エンコーダ）を先に通してから、AI本体に渡す形になる。これがメモリも食うし、返事が返ってくるまでの待ち時間も増える原因。 Gemma 4 12B はそこをこう変えてきた： - **画像**：軽い変換部品（埋め込みモジュール）でそのまま処理 - **音声**：**録れた音をそのまま、文章と同じ土俵に置いて扱う**（生の信号をテキストトークンと同じ次元空間へ直接投影） つまり「**音声を一度文字に起こしてからAIに渡す」みたいなまどろっこしい二度手間を省いて、最初から同じ土俵で扱える**ようにしてるってこと。これが**待ち時間とメモリ使用量を一気に下げる**仕掛けになってるんだ。 そして「16GBのノートPCで動く」っていうのが、地味だけどめちゃくちゃ重要。最近のミドルクラスのMacBookとか、Windowsノートも普通に16GBは積んでるから、「**特別なGPUワークステーションを買わなくても、いまある手元のマシンでマルチモーダルAIが動かせる**」ってことなんだ。 ぼくはこれを 「**AIがクラウドから自分のデスクに降りてくる**」 現象だと思ってる。 | 観点 | クラウド型（GPT/Claude） | 手元で動かす型（Gemma 4 12B） | | --- | --- | --- | | 通信 | 必須、毎回ネットを往復 | **不要、ネットにつながってなくてもOK** | | データ | 送信される | **手元から出ない** | | 料金 | 使った分だけ課金 | **最初にダウンロードするだけ** | | 中身の作り替え | 制限あり | **重みごと改変OK** | | マシン | 不問（ブラウザだけ） | メモリ（RAM）16GB以上が必要 | クラウドのAIには絶対に勝てない速度・賢さの差がまだあるけど、**「データを外に出したくない」「ネットが弱い」「とにかく無料で動かしたい**」っていう用途では、**Gemma 4 12B みたいなローカル動くマルチモーダル**が**現実解**になってきたっていうのが今回の意味なんだ。 ## ぼくの感想 ぼく、これ見て 「**Google、Gemma シリーズで本気のオープンを取りに来てるな**」 って感じたよ。**Apache 2.0 で重みを配って、Hugging Face と Kaggle に置いて、Ollama や llama.cpp ですぐ動く**ようにする──これって、商用クラウドAPIで稼ぐ会社が普通やらない動きなんだ。 たぶん Google の狙いは、「**Gemini はクラウドで君臨、Gemma はオープンで現場を取る**」っていう**二刀流**な気がする。**OpenAI も最近 gpt-oss シリーズでオープン路線に踏み込んでた**けど、Google は世代を重ねるごとに「**サイズを半分にしながら性能を上げる**」という地味だけど怖い進化を続けてる。 それから、**音声を、いったん文字に起こさずに、そのまま文章と同じ土俵で扱える設計**（生信号をテキストトークンと同じ空間に投影）。これ単に「軽くなる」だけじゃなくて、**「まず文字起こし→次にAIが読む」っていう、これまでの2段構えそのものを過去のものにする**可能性があるかもしれない。リアルタイムの会話AIとか、機械の中だけで完結する音声アシスタントの精度が、ここから一段上がる気がするよ。 ## まとめ **Gemma 4 12B** は、「**手元の普通のノートPCで、画像も音声も食べられるオープンなAIが動く**」という地点に AI を引きずり下ろしてきた。**Apache 2.0 で中身の重みごと配る Google の覚悟**と、**音声を文字起こし抜きでそのまま扱う設計の工夫**が組み合わさって、**クラウド一強じゃない未来**が、少しずつ現実になってきたんだ。 ぼくがいま使ってるノートPCでも動くかも──そう思える時点で、AIは確実に「**特別な人だけのもの」じゃなくなった**んだよね。 参考・一次ソース - [→ 一次ソース](https://www.itmedia.co.jp/aiplus/article/2606/04/2000000055/) ⚖️ この2つを比べる Claude Opus 5.5 vs Gemini 4 Argon Anthropic 知能スコア 58 料金 $4 / $20 Google 知能スコア 53 料金 $2 / $10 料金・性能を横並びで比較 → いま比較表に載っている版どうしの比較です。知能スコアは第三者機関 Artificial Analysis の測定値、料金は API の100万トークンあたりの入力 / 出力（米ドル）。 この記事に出てきた用語・モデル 用語をやさしく解説 [API](https://ai-garage.jp/glossary/api/)[マルチモーダル](https://ai-garage.jp/glossary/multimodal/)[モデル](https://ai-garage.jp/glossary/model/)[LLM（大規模言語モデル）](https://ai-garage.jp/glossary/llm/)[パラメータ](https://ai-garage.jp/glossary/parameter/)[トークン](https://ai-garage.jp/glossary/token/) 関連 AI モデル [Llama](https://ai-garage.jp/models/llama/)[Claude](https://ai-garage.jp/models/claude/)[Gemini](https://ai-garage.jp/models/gemini/) まとめて読む このテーマの動きは、時系列で1ページに整理しています。 - [Gemini の2026年アップデートまとめ →](https://ai-garage.jp/column/gemini-2026-updates/) この記事をシェア [Xでシェア](https://twitter.com/intent/tweet?text=Google%E3%81%8C%E3%80%8EGemma%204%2012B%E3%80%8F%E3%82%92%E5%87%BA%E3%81%97%E3%81%9F%E3%82%88%EF%BC%8116GB%E3%83%8E%E3%83%BC%E3%83%88PC%E3%81%A7%E5%8B%95%E3%81%8F%E3%83%9E%E3%83%AB%E3%83%81%E3%83%A2%E3%83%BC%E3%83%80%E3%83%AB%E3%80%81%E7%94%BB%E5%83%8F%E3%82%82%E9%9F%B3%E5%A3%B0%E3%82%82%E9%A3%9F%E3%81%B9%E3%82%89%E3%82%8C%E3%82%8B%E2%80%9C%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%82%AB%E3%83%ABAI%E2%80%9D%E3%81%8C%E3%81%BE%E3%81%9F%E4%B8%80%E6%AE%B5%E5%89%8D%E9%80%B2%E3%81%97%E3%81%9F%E3%82%93%E3%81%A0%20%7C%20ai-garage&url=https%3A%2F%2Fai-garage.jp%2Fnews%2Fgoogle-gemma-4-12b-multimodal-16gb-notebook%2F) [はてなブックマークに追加](https://b.hatena.ne.jp/add?mode=confirm&url=https%3A%2F%2Fai-garage.jp%2Fnews%2Fgoogle-gemma-4-12b-multimodal-16gb-notebook%2F) 引用文は「『タイトル』 - ai-garage.jp URL」の形でコピーされます。出典として URL を残したまま貼れます。 関連記事 [![Meta「Muse Glimmer」公開！24GBのVRAMで動く296億パラメータのオープンモデル──必要スペック・入手先・性能を整理するよ](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/meta-muse-glimmer-local-open-model-card.webp)2026/8/11Meta「Muse Glimmer」公開！24GBのVRAMで動く296億パラメータのオープンモデル──必要スペック・入手先・性能を整理するよ](https://ai-garage.jp/news/meta-muse-glimmer-local-open-model/)[![Googleが新標準『Open Knowledge Format』公開、メモが負債に？](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/google-open-knowledge-format-okf-card.webp)2026/7/23Googleが新標準『Open Knowledge Format』公開、メモが負債に？](https://ai-garage.jp/news/google-open-knowledge-format-okf/)[![机の下のGPUが1つの脳になる!? 分散AI『Mesh LLM』が、みんなのマシンをつないで巨大モデルを動かすんだ](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/mesh-llm-distributed-ai-iroh-card.webp)2026/7/12机の下のGPUが1つの脳になる!? 分散AI『Mesh LLM』が、みんなのマシンをつないで巨大モデルを動かすんだ](https://ai-garage.jp/news/mesh-llm-distributed-ai-iroh/)[![NVIDIAが『Cosmos 3』を出したよ！ロボや自動運転向けの「世界モデル」初のオープンOmni統合、Nano 16Bと Super 65B の2サイズ](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/nvidia-cosmos-3-physical-ai-omni-model-card.webp)2026/6/1NVIDIAが『Cosmos 3』を出したよ！ロボや自動運転向けの「世界モデル」初のオープンOmni統合、Nano 16Bと Super 65B の2サイズ](https://ai-garage.jp/news/nvidia-cosmos-3-physical-ai-omni-model/) 執筆 Seiya Yagashiro（編集長） 公開・更新 公開 2026/6/4 / 最終更新 2026/7/25 この記事は AI（Claude / ChatGPT）の支援を受けて作成し、編集長による事実確認を経て公開しています。 誤りを発見した方は [@tenbin_maru](https://x.com/tenbin_maru) のDMまでご連絡ください。 詳しい編集方針は [編集方針](https://ai-garage.jp/editorial-policy/) ページをご覧ください。