Google DeepMindとGemini

モデルと提供内容 #

どんな組織か

このハブは、ホスト型モデルを選ぼうとしている人、クリーンなライセンスのオープンウェイトモデルが欲しい人、そしてTPUのクレジットを持っている人のためのページです。Google Brainは2017年にTransformerの論文を、2018年にBERTを発表し、DeepMind（2014年買収、ロンドン）はAlphaGoとAlphaFoldを発表しました。両者は2023年にGoogle DeepMindとして統合され、同年12月に最初のGeminiモデルが出荷されました。オープンウェイトのラインであるGemmaは2024年2月に続きました。

Googleの立ち位置は、すべての層を自社で持っている点で特異です。研究所、モデル、サービング製品（Gemini APIとVertex AI）、フレームワーク（JAX）、そしてチップ（TPU）です。また、オープンモデルを寛容なライセンスに移した唯一の大手研究所でもあります。2026年4月にリリースされたGemma 4はApache-2.0で、Gemma 1から3nは独自の規約でした。

ツールとAPI

入口は2つあります。aistudio.google.comのAI Studioは、ブラウザのプレイグラウンドとAPIキーを1分で提供し、pip install google-genaiでSDKがインストールできます（古いgoogle-generativeaiパッケージは非推奨です）。Vertex AIはGoogle Cloud経由の経路で、IAM、データレジデンシー、そしてClaudeやオープンモデルも販売するモデルガーデンが付きます。モデルはGoogleのインフラ上でのみ動作しますが、GemmaはPyTorch、JAX、llama.cpp、Ollamaが動くところならどこでも動きます。

# needs-api
import os
from google import genai

client = genai.Client(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-4-hydrogen",
    contents="In one sentence, what does a learning rate control?",
)
print(response.text)

本稿執筆時点の料金（100万トークンあたり、Gemini APIの料金ページより）: Gemini 4 Carbon（Googleが最も高性能な推論モデルと説明）とGemini 4 Argonは入力2 USD・出力10 USDで、2026年12月1日に4と20に上がります。Gemini 4 Hydrogenは1.50と7.50で無料ティアがあります。Gemini 3.8 Flashは0.75と3.75で、2027年1月1日に倍になり、Gemini 2.5 Flash-Liteは0.10と0.40です。Gemini 4のすべてのモデルが1 Mトークンのコンテキストウィンドウと65 kの出力を持ちます。リリース日とパラメータ数はモデルページに記載がありません。料金ページには、Gemini 2.5 Proへのリクエストが2026年12月1日にGemini 3.8 Flashへ転送されることも記されており、モデルIDを固定すべき理由の最も明快な例です。

Gemma 4はモデルカードによれば5つのサイズがあります。E2B（エンベディング込みで合計5.1 B、実効2.3 B、128 kコンテキスト、テキスト・画像・音声）、E4B（合計8 B、実効4.5 B、128 k）、12 B（256 k）、26B A4B（合計25.2 B、アクティブ3.8 B、256 k）、31 B密モデル（256 k）です。すべてApache-2.0で、Hugging FaceとKaggleにあります。つまずきやすい点: Geminiの無料ティアはレート制限が低く、GoogleのAPI規約によれば、無料ティアで送られたプロンプトは製品改善に使われることがある一方、有料ティアのプロンプトは使われません。Vertex AIとAI Studioは、同じモデルでも認証、クォータ、場合によっては料金が異なります。

移行メモ

OpenAIやAnthropicから: google-genai SDKは独自の形（contents、config、GenerateContentConfig）を持ち、システムプロンプトはsystem_instructionです。Gemini APIはチャット補完向けにOpenAI互換エンドポイントも公開しており、単純なケースはカバーしますが、すべての機能に対応しているわけではありません。Geminiが最も異なるのはマルチモーダル入力です。音声、動画、PDFが画像だけでなく第一級のコンテンツパーツとして扱われ、秒単位またはページ単位の料金がかかります。

Gemmaと他のオープンモデルの間: Gemma 4の重みは標準的なsafetensorsなので、Transformers、vLLM、llama.cpp（GGUF）、MLXへの変換がすべて存在します。トークナイザはLlamaのものと異なるため、アダプタは移植できません。以前のGemmaのチェックポイントにはGemma Terms of Useが付いており、ホスト型アクセスを配布として扱い、利用ポリシーを含むため、Gemma 4がApache-2.0だからといってGemma 3のファインチューニングがApache-2.0になるわけではありません。

TPUでの学習はJAXかPyTorch/XLAを意味します。JAXハブとフレームワークのリファレンスを参照してください。

注意点

予定された値上げは料金ページに数か月前から掲載されており、多くのベンダーよりましですが、値上げであることに変わりはありません。Gemini 4と3.8 Flashの料金は明記された日に倍になります。廃止されたモデルが別のモデルに自動転送されると、エラーなしに挙動が変わります。

無料ティアのデータ利用がプライバシー面での主な落とし穴で、コンシューマー向けのGeminiアプリには独自の設定があります。Vertex AIの料金は、同じモデルIDとリージョンでもAI Studioと異なることがあります。クォータはプロジェクトごと・モデルごとで、超過すると429が返されますが、SDKはこれを黙って再試行するため、レイテンシの増大のように見えます。

Gemma 4は寛容なライセンスのオープンウェイトですが、学習データとコードは公開されていないため、OSIの意味でのオープンソースではありません。GemmaとGeminiのページのベンチマーク数値はベンダーの公表値です。Googleはモデルのバージョンをスケジュールに沿って廃止し、非推奨になったIDは動かなくなるので、本番で気づくのではなく廃止表を追跡してください。