Gemini 3.1 Pro
Google 製。Workspace 連携と長文処理(1M tokens)で頭ひとつ抜けてる。
◎ 強み
- ◎ Gmail / Docs / Sheets / Slides と連携
- ◎ 画像・動画・音声・PDFの理解が強い
- ◎ 1M tokens の長いコンテキスト
- ◎ Deep Research Max など独自機能
△ 注意点
- △ 回答の口調がやや堅め
VS COMPARISON
3.1 Pro / 2026-02-19
「長ーい資料をまるのみできる大食いさん」
Meta
Llama 4 Maverick (MoE 400B / 17B active, 128 experts) / 2025-04-05
「自前で動かせるオープン系の代表格」
編集部の総合判定
総合性能は拮抗。用途で選ぶのが正解
WHICH ONE
SPECS
| 項目 | Gemini 3.1 Pro | Llama 4 Maverick |
|---|---|---|
| バージョン | 3.1 Pro | Llama 4 Maverick (MoE 400B / 17B active, 128 experts) |
| 公開日 | 2026-02-19 | 2025-04-05 |
| コンテキスト長 | 1049K | 1000K |
| 入力料金 $/1M | $2 安い | — |
| 出力料金 $/1M | $12 安い | — |
| 推論モデル | ✓ あり | — |
| マルチモーダル | ✓ あり | ✓ あり |
| AIコスパ指数 独自指標 | 63 | — |
BENCHMARKS
バーの長さは100%スケール。長い方が勝ち。
コード修正力(SWE-Bench)
知識の広さ(MMLU)
専門知識(GPQA)
数学(AIME)
※ SWE-Bench Verified(実OSSバグ修正)/ MMLU(総合学力)/ GPQA Diamond(博士レベル理系)/ AIME(数学オリンピック予選)
※「—」は未公表(実測0ではありません)。未公表の項目は勝敗のカウント対象外です。
PROS & CONS
Google 製。Workspace 連携と長文処理(1M tokens)で頭ひとつ抜けてる。
◎ 強み
△ 注意点
Meta 製のオープンウェイト LLM。Llama 4 で MoE アーキ + native multimodal + 1M〜10M context へ進化。
◎ 強み
USE CASES
Gemini 3.1 Pro か Llama 4 Maverick を取り上げてるタスク 8件
PRIMARY SOURCES
FAQ
Q. Gemini 3.1 Pro と Llama 4 Maverick、結局どっちがいい?
A. Gemini 3.1 Pro と Llama 4 Maverick の総合性能はほぼ拮抗しています(ベンチ勝ち数 1/0)。用途・料金・使い勝手で選ぶのが正解です。
Q. Gemini 3.1 Pro と Llama 4 Maverick、ベンチマークで強いのはどっち?
A. SWE-Bench・MMLU・GPQA・AIME などの主要ベンチマークでは Gemini 3.1 Pro の勝ち数が多く(1/0)、総合的なベンチ性能では Gemini 3.1 Pro が優勢です。
Q. Gemini 3.1 Pro と Llama 4 Maverick、初心者にはどっちがおすすめ?
A. 初心者へのおすすめ度は Gemini 3.1 Pro の方が高め(5/5 対 2/5)。まず触ってみるなら Gemini 3.1 Pro から始めると迷いにくいです。
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