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VS COMPARISON

Gemini 3.1 Pro vs Llama 4 Maverick

編集部の総合判定

総合性能は拮抗。用途で選ぶのが正解

ベンチ勝ち:Gemini 3.1 Pro 1 / Llama 4 Maverick 0 料金で安い項目:Gemini 3.1 Pro 2 / Llama 4 Maverick 0

WHICH ONE

こんな人はどっち?

こんな人は Gemini 3.1 Pro

  • API 料金を抑えたい人(入力$2/出力$12)
  • AI をはじめて使う人
  • じっくり考える推論タスクを頼みたい人

こんな人は Llama 4 Maverick

  • 「中身(重み)が公開されている」を重視する人

SPECS

仕様の比較

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

ベンチマーク差分

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)

Gemini 3.1 Pro
80.6%
Llama 4 Maverick

知識の広さ(MMLU)

Gemini 3.1 Pro
91% 勝ち
Llama 4 Maverick
80.5%

専門知識(GPQA)

Gemini 3.1 Pro
94.3%
Llama 4 Maverick

数学(AIME)

Gemini 3.1 Pro
95%
Llama 4 Maverick

※ 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

強み・弱み

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
公式サイト →

Llama 4 Maverick

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

  • 中身(重み)が公開されている
  • 自分の PC・サーバーで動かせる
  • 派生モデル・改造モデルが豊富
  • Llama 4 で native multimodal(テキスト + 画像)に対応
  • Scout は 10M tokens 長コンテキスト
公式サイト →

FAQ

よくある質問

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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