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VS COMPARISON

Llama 4 Maverick vs Gemini 4 Argon

編集部の総合判定

総合知能(AA Index)は Gemini 4 Argon 53 対 Llama 4 Maverick 10。現時点では Gemini 4 Argon が明確に優位

ベンチ勝ち:Llama 4 Maverick 0 / Gemini 4 Argon 1 料金で安い項目:Llama 4 Maverick 0 / Gemini 4 Argon 2 データ最終更新:2026-10-17(編集部集計)

世代差に注意:Gemini 4 Argon は Llama 4 Maverick より約17か月新しい世代(2026年9月公開 vs 2025年4月公開)

WHICH ONE

こんな人はどっち?

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
  • ✓ 「自分の PC・サーバーで動かせる」を重視する人

こんな人は Gemini 4 Argon

  • ✓ API 料金を抑えたい人(入力$2/出力$10)
  • ✓ 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

SPECS

仕様の比較

項目 Llama 4 Maverick Gemini 4 Argon
バージョン Llama 4 Maverick (MoE 400B / 17B active, 128 experts) 4 Argon
公開日 2025-04-05 2026-09-30
コンテキスト長 1000K 1049K
入力料金 $/1M — $2 安い
出力料金 $/1M — $10 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 — 69

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。

総合知能(AA Intelligence Index)

Llama 4 Maverick
10
Gemini 4 Argon
53 勝ち

知識の広さ(MMLU)

Llama 4 Maverick
80.5%
Gemini 4 Argon
—

※ AA Intelligence Index(第三者機関 Artificial Analysis の統合知能指標)/ 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)/ HLE(Humanity's Last Exam・最難関試験)

※「—」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。公式が個別ベンチを公表していないモデルも、AA Intelligence Index は第三者測定のため横並びで比較できます。

X VOICE

Xの評判はどう?

ベンチマークとは別の軸として、直近7日(2026-10-12 〜 2026-10-19)の X上の日本語の声をサンプル分析。てんびん丸総研調べ。

Llama 4 Maverick

X評判スコア — /100(n=0)

ポジ 0 / ネガ 0 / 中立 0 (判定材料が少なくスコアは保留)

Gemini 4 Argon

X評判スコア 68 /100(n=23)

ポジ 15 / ネガ 7 / 中立 1

👍 コード生成が優秀

👍 性能が大幅向上

👎 微妙な点が多い

👎 制限が厳しい

※ Grok(x_search)で過去7日の日本語Xポストを、モデルごとに3つの角度(感想・活用報告・他モデル比較)から検索してサンプル収集し、ポジ・ネガ・中立をLLM分類した傾向値。全数調査ではなく、角度間の重複除外も完全ではありません。評判スコア=ポジ÷(ポジ+ネガ)×100(判定5件未満は「—」)。 全モデルの一覧と推移は てんびん丸総研へ。

EDITOR'S NOTE

編集部メモ

数値の背景と、いまの提供状況・注意点

Llama 4 Maverick

Meta 公式 Llama 4 系の旗艦。MoE 128 experts、native multimodal、1M context、Knowledge cutoff 2024-08。 公式公表ベンチは MMLU Pro 80.5、LiveCodeBench 43.4、MMMU 73.4、MathVista 73.7、ChartQA 90、DocVQA 94.4。 SWE-Bench / GPQA / AIME / HLE は Meta から公式公表なし(同列比較困難)。Llama 4 Scout(10M context、17B/109B MoE)も同時リリース。 第三者機関 Artificial Analysis の Intelligence Index は 10(v4.3.2・2026-09-23 確認)。ただし AA はこの値を推定値(estimated)として表示しており、全体の順位には入れていない(2026-09-08 の v4.3 では 9)。 オープンウェイト(Llama 4 Community License、月7億 MAU 超は別ライセンス必要)。 本表の100万トークンは公式モデルカードの Context length(同時公開の Scout は 10M)。入力と出力の内訳は公表されていない(2026-08-18 確認)。

Gemini 4 Argon

Google の Gemini でいちばん上のモデル。2026年9月30日(米国時間)に発表され、発表時は Google の Fairwind Program に入ったサイバー防御の組織だけへの限定提供だったが、2026年10月13日(米国時間)に一般提供が始まった(本表の公開日は発表日)。 API のモデル名は gemini-4-argon(Stable)で、使えるのは Gemini API の有料ティアだけ(無料枠なし)。Gemini アプリと Google 検索の AI モードでは Google AI Pro・Google AI Ultra の加入者が使える。 料金は2026年11月30日までが 入力 $2 / 出力 $10(キャッシュ入力 $0.10)、2026年12月1日から 入力 $4 / 出力 $20(キャッシュ入力 $0.20)(本表とコスパ指数は、いま実際に請求される11月30日までの価格で算出しています)。3.1 Pro と違い、20万トークンを超える依頼の割増料金はない。 本表の 1,048,576 トークンは入力と出力で共有する1つの枠で、Gemini 3.8 Flash などの「入力に使える上限」とは数え方が違う。 1回の出力は通常 65,536 トークンまでで、long decode(長い出力のモード)を使うと最大 1,048,576 トークンまで書ける。 入力はテキスト・画像・動画・音声・PDF、出力はテキストのみで、考える量(thinking level)は low / medium / high の3段階(2026-10-14 に公式モデルページで確認)。 第三者測定は Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 で 53(High 設定・216モデル中8位・2026-10-14 確認)。 この評価一式で書いた出力は 110M トークン(全モデルの中央値は 85M)で、1課題あたりの費用は $1.99。 Google が公表した比較表と評価方法の資料には SWE-bench Verified・MMLU・GPQA・AIME・HLE が出てこないため、これらの欄は空欄です(名前の似た別のテストの値では埋めていません。たとえば資料にある Agent's Last Exam は HLE とは別のテスト。3.1 Pro の値も持ち込んでいません)。 Google の公式比較表では、実務系の Vals Index が 68.9%(Vals AI の測定)、長いプログラム修正の DeepSWE v1.1 が 77.9%、コマンド操作の Terminal-Bench 4.0 が 57.4%(この2つは Google 自身の測定)。 前の行の Gemini 3.1 Pro(2026年2月19日公開・入力 $2 / 出力 $12、20万トークン超は $4 / $18・SWE-bench Verified 80.6%・GPQA 94.3%・MMLU 91・AIME 95・知能スコア 30)は、Gemini アプリでは 4 Argon と並んで引き続き選べ(報道)、API のモデル名も gemini-3.1-pro-preview のままで終了日の告知はない(2026-10-14 確認)。

PROS & CONS

強み・弱み

Llama 4 Maverick

オープンウェイト LLM の代名詞——ただし Meta の開発は Muse 系へ移り、オープン版も2026年8月公開の Muse Glimmer が担う。Llama 4 が事実上の最終世代。

◎ 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

△ 注意点

  • △ Meta のフロンティアは閉源の Muse Spark 系(1.3 まで更新)へ移行済みで、Llama ブランドの後継は依然として未発表
  • △ ただし Meta は 2026-08-10 に別系統のオープンモデル Muse Glimmer(約296億パラメータ・Apache 2.0)を公開し、重みを配る路線に部分的に戻った。圧縮された配布版なら 24GB の VRAM でも動く(圧縮しない場合は55GB超が必要)
  • △ ネットに出回る「Llama 5 リリース」記事は誤情報なので注意(2026-10 時点で Llama 5 は存在しない)
  • △ 単独ブランドサイト llama.com は Meta の開発者ポータル(developer.meta.com)に統合された
公式サイト →

Gemini 4 Argon

Google 製。Gmail / Docs との連携と、100万トークンの長文+画像・動画・音声の読み取りが持ち味。最上位は 2026-10-13 に一般公開された Gemini 4 Argon(Gemini アプリは AI Pro・Ultra、API は有料ティア)、速くて安い Flash 系の最新は 3.8 Flash。

◎ 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(API と、Gemini アプリの AI Pro・Ultra。アプリの無料は3万2千、AI Plus は12万8千トークン)
  • ◎ 動画理解の「agentic」処理(2026-09-01 米国時間に Gemini API で提供開始。対象は 3.7 Flash / 3.6 Flash / 3.5 Flash-Lite で、2026-09-04 時点の公式ドキュメントでは 3.8 Flash も対応):長い動画で使うトークンを最大88%減らせ、追加料金なしの通常トークン課金。設定は processing を agentic にするだけ
  • ◎ 文字起こし専用モデル Gemini 3.5 Transcribe(85以上の言語を自動判別・日本語 ja-JP 対応)
  • ◎ 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 →

PRIMARY SOURCES

一次ソース

FAQ

よくある質問

Q. Llama 4 Maverick と Gemini 4 Argon、結局どっちがいい?

A. 第三者測定の AA Intelligence Index は Gemini 4 Argon が 53、Llama 4 Maverick が 10 と明確な差があり、現時点の総合性能では Gemini 4 Argon が優位です。なお、Gemini 4 Argon は Llama 4 Maverick より約17か月新しい世代(2026年9月公開 vs 2025年4月公開)です。料金や使い勝手も含めた選び方は「こんな人はどっち?」の欄を参考にしてください。

Q. Llama 4 Maverick と Gemini 4 Argon、ベンチマークで強いのはどっち?

A. 両モデルが共通で公表している指標は1項目と少ないため、全モデルを第三者が同一条件で測定している AA Intelligence Index(Llama 4 Maverick 10/Gemini 4 Argon 53)を軸に判断するのがおすすめです。AA Intelligence Index・SWE-Bench・MMLU・GPQA・AIME などの比較可能な指標では Gemini 4 Argon の勝ち数が多く(1/0)、総合的なベンチ性能では Gemini 4 Argon が優勢です。

Q. Llama 4 Maverick と Gemini 4 Argon、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 4 Argon の方が高め(5/5 対 2/5)。まず触ってみるなら Gemini 4 Argon から始めると迷いにくいです。

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