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2026年4月3日

Gemma 4 は現在までで最も知的なオープンモデルで、高度な推論とエージェント型ワークフロー向けに設計

Google DeepMind

2026年6月4日

米Googleがオープンなマルチモーダルモデル「Gemma 4 12B」を発表した。エンコーダー不要の統合アーキテクチャを採用し、メモリ16GBのノートPCで動作可能。上位モデルに迫る性能を発揮するという。

ITmedia AI+

2026年6月4日

Googleは新たなオープンソースAIモデル「Gemma 4 12B」をリリースしました。約120億のパラメータを備え、Apache 2.0ライセンスの下で公開される同モデルは、16GBのメモリを搭載した一般的なノートパソコンでの完全なローカル実行が可能です。 従来のマルチモーダルAIとは異なり、エンコーダレスのUnified アーキテクチャを採用することで、音声と映像データを言語モデルの基盤に直接入力できる仕様となっています。この設計により、データ変換に伴うオーバーヘッドを大幅に削減しながら、複数の形式のコンテンツ分析を実現します。 HuggingFaceやKaggleを通じて無料でダウンロード可能であり、企業から個人開発者まで幅広いユーザーが活用できます。手軽にアクセス可能な高性能AIの提供により、エッジデバイスやオンプレミス環境でのAI導入がより身近になると考えられます。 （VentureBeat AI）

VentureBeat AI

2026年6月4日

Googleが新しいローカルLLM「Gemma 4 12B」をリリースしました。26B版に迫る性能で、VRAM 16GBで動作するとされています。

GIZMODO Japan

2026年6月4日

なんか出てた。メモリがそんなにないし…

はてなブックマーク IT

2026年6月4日

米Google DeepMindは6月3日（現地時間）、「Gemma 4 12B」を発表した。オープンモデル「Gemma 4」ファミリーの新顔で、他のモデルにはない特徴をもつ。

窓の杜

2026年6月4日

米Googleは6月3日（現地時間）、マルチモーダルのオープンウェイトモデル「Gemma 4 12B」を発表した。メモリ16GBのノートPCでも動作可能で、ベンチマークはより大型の「Gemma 4

Yahoo!ニュース IT

2026年6月4日

Googleは6月3日(米国時間)、メモリ16GBでも動作し、より大規模な上位モデルにも匹敵する性能を実現したLLM「Gemma 4 12B」を公開した。Apache 2.0ライセンスでHuggin

Yahoo!ニュース IT

2026年6月4日

Googleは6月3日(米国時間)、メモリ16GBでも動作し、より大規模な上位モデルにも匹敵する性能を実現したLLM「Gemma 4 12B」を公開した。Apache 2.0ライセンスでHugging FaceおよびKaggleで公開しており、無償で入手できる。

PC Watch

2026年6月4日

Google DeepMindは3日、マルチモーダルAIモデル「Gemma 4 12B」を発表した。ノートPC上で動作するエージェント型マルチモーダルAIを想定したモデルで、16GBのVRAMまたはユ

Yahoo!ニュース IT

2026年6月4日

米グーグル（Google）は現地時間3日、最新のAIモデル「Gemma 4 12B」を発表した。ノートパソコンでのオンデバイス動作に向けて設計されており、ネイティブオーディオ入力を搭載した初のミドルサイズモデルとなる。LM StudioやOllamaなどで試用できる。

ケータイ Watch

2026年6月4日

米グーグル（Google）は現地時間3日、最新のAIモデル「Gemma 4 12B」を発表した。ノートパソコンでのオンデバイス動作に向けて設計されており、ネイティブオーディオ入力を搭載した初のミドル

Yahoo!ニュース IT

2026年6月4日

Google DeepMindが、ノートPCでの利用を想定したマルチモーダルAIモデル「Gemma 4 12B」を公開しました。Hugging FaceやKaggleからダウンロードでき、Apache

Yahoo!ニュース IT

2026年6月4日

米Google DeepMindは6月3日（現地時間）、「Gemma 4 12B」を発表した。オープンモデル「Gemma 4」ファミリーの新顔で、他のモデルにはない特徴をもつ。 　「Gemma 4

Yahoo!ニュース IT

2026年6月5日

gihyo.jpのニュース記事として取り上げていなかったもののなかから、直近（2026年6月3日〜5日頃）に発表・公開されたAI関連の興味深いニュースの概要を簡単にまとめてみました。

gihyo.jp

2026年6月8日

米Google DeepMindは6月5日（現地時間）、オープンモデル「Gemma 4」ファミリーの「Quantization-Aware Training」（QAT）チェックポイントを公開した。

窓の杜

2026年6月8日

Google DeepMindは6月5日、大規模言語モデル「Gemma 4」のメモリ要件を削減しつつ、性能を最大化する「QAT(Quantization-Aware Training)」最適化チェックポイントをリリースした。Hugging Faceなどから無料でダウンロードして利用できる。

PC Watch

2026年6月8日

米Google DeepMindは6月5日（現地時間）、オープンモデル「Gemma 4」ファミリーの「Quantization-Aware Training」（QAT）チェックポイントを公開した。メ

Yahoo!ニュース IT

2026年6月9日

Googleは、エンコーダフリーのマルチモーダルモデル「Gemma 4 12B」を発表しました。このモデルは、画像や音声といった多様なデータ形式を、単一かつ統一されたアプローチで効率的に処理する能力を持つ点が特徴です。 従来のマルチモーダルAIモデルでは、異なる種類のデータを処理するためにそれぞれ専用のエンコーダを必要とすることが一般的でした。しかし、Gemma 4 12Bはエンコーダを必要としない設計を採用しており、これによりモデルの複雑さを軽減し、より柔軟なデータ統合を実現すると期待されています。 Google DeepMindの研究チームは、この革新的なモデルが、より高度なAIアプリケーションの開発に大きく貢献する可能性を強調しています。特に、複雑なマルチモーダル情報を理解し、処理する必要がある分野での応用が期待されます。 引用元: Google DeepMind

Google DeepMind

2026年6月9日

Gemma 4 12Bは、AIモデルの新しい世代であり、テキスト、画像、動画、音声など、さまざまな種類のデータを理解し、処理するように設計されています。

Google DeepMind

2026年6月10日

はじめに 2026年6月5日、Googleが QAT(Quantization-Aware Training) という手法で最適化したGemma4として Gemma4 QAT モデルをリリースしました。QATモデルはモバイル向けからハイスペックPC向けまで5つのサイズが用意されています。

Zenn

2026年6月11日

Gemmaモデルを基盤とした新しいテキスト生成モデル「DiffusionGemma」は、標準的なTransformerベースのモデルよりも4倍速いテキスト生成を実現します。これは、拡散モデルのアーキテクチャをテキスト生成に適用することで達成され、特に長いテキストの生成において顕著なパフォーマンス向上が見られます。

Google DeepMind

2026年6月11日

Google DeepMindは、テキスト生成技術の新たな進歩として「DiffusionGemma」を発表しました。この新技術は、同社が開発したオープンモデル「Gemma」を基盤としており、既存のテキスト生成モデルと比較して最大で4倍の速度向上を実現していると報告されています。 テキスト生成の高速化は、コンテンツ作成の現場に大きな変革をもたらす可能性を秘めています。例えば、リアルタイムでの情報生成や、大量の文章を迅速に作成する必要があるタスクにおいて、その効率が飛躍的に向上することが期待されます。DiffusionGemmaの導入により、開発者やクリエイターは、より短時間で質の高いコンテンツを生み出すことができるようになり、多様なアプリケーションでの活用が視野に入ります。 Google DeepMindは、この技術がAIを活用したサービスやツールの可能性をさらに広げるものと位置付けています。 引用元: Google DeepMind

Google DeepMind

2026年6月13日

I'd had my internet fail a few times recently leaving me stranded without a coding agent, and so when I saw the "Gemma 4 now runs 2x faster with MTP"…

はてなブックマーク IT

2026年6月13日

何を試したのか https://deepmind.google/models/gemma/diffusiongemma/ DiffusionGemmaは、通常の自己回帰型LLMのように左から1トークンずつ文章を伸ばすのではなく、いったんランダムなトークンで満たしたキャンバスを…

Zenn

2026年6月14日

はじめに 先日、Claude Fable 5が突然使えなくなりました。 使い始めたばかりのモデルが、こちらの設定ミスではなく外部要因で急に使えなくなる。これはなかなか衝撃でした。 普段の作業ではクラウドの生成AIサービスにかなり頼っています。

Zenn

2026年6月14日

Gemma4 めちゃくちゃ安いですね・・・！！ そこそこ日本語が使えて、ツールコールもできるなら、AI エージェントとして RAG を組んだら面白いんじゃないか？ と思い、Amazon Bedrock AgentCore + S3 Vectors を使って RAG を構築してみました。

はてなブックマーク IT

2026年6月16日

本日、Amazon BedrockでGemma 4ファミリーが利用可能になったことを発表します。Google DeepMindが開発し、Apache 2.0ライセンスでリリースされたGemma 4は、幅広いデプロイメントシナリオでパラメータあたりの知能を重視して設計された、オープンウェイトモデルのファミリーです。

AWS Machine Learning Blog

2026年6月19日

科学論文の急速な増加により、系統的文献レビュー（SLR）における手動での研究スクリーニングは、ますますリソースを消費し、非効率的で、一貫性のないものになっています。EQ-5Dデータのような健康関連QOLの結果を明確に報告している研究の分類には、高度な臨床解釈が必要であり、人間のレビュアーにとって課題となります。本研究では、発表された抄録のみに基づいてPubMed生物医学データベースにおけるEQ-5D検出を自動化するために、GoogleのGeminiおよびGemma大規模言語モデル（LLM）の使用を調査します。少量のプロンプティング、重み付けアンサンブル集約、ソフトスタッキングメタ分類器を統合したマルチフェーズフレームワークを提案します。9つのLLMを、2人の専門家がEQ-5D報告に関して手動でラベル付けしたPubMed研究のデータセットで評価しました。gemini-2.5-pro、gemma-3-12b、gemma-3-27bの重み付けアンサンブルは、個々の結果を上回る0.74の重み付けF1スコアと0.74の精度を達成しました。

arXiv cs.CL

2026年6月25日

メカニズム解釈可能性の中心的な目標は制御可能性です。つまり、モデルの活性化において行動がどこで表現されているかがわかれば、それを変更できるはずです。これは、行動を検知する方向とそれを制御する方向が同じか、それに近いという隠れた前提に基づいています。これを幾何学的に検証します。行動を最もよく検知する方向と、それを最もよく引き起こす方向との角度はどれくらいでしょうか？ 検知が制御を意味する場合、コサインは1に近くなります。そうでない場合、それは検知と介入のギャップを定量化します。Gemma 2-2B-itでは、出力フォーマット（クリーンなJSON対Markdownフェンシング）は両方の役割を1つの軸に収縮させます。幻覚（ハルシネーション）はそうではありません。モデルは偽のエンティティを完璧な線形分離可能性（レイヤー5からAUC = 1.000）で検知しますが、その方向は拒否を引き起こす方向からcos = 0.12（約83度）の位置にあり、「検知は制御である」が要求するcos = 1からはかけ離れた、小さく再現可能な整合性を示します。

arXiv cs.CL