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Gemma 3 27B と Gemma 4 31B の違い — 必要メモリと動く機種で比べる(2026年10月)

Gemmaの27Bと31B、世代違いの比較。当サイトは品質のベンチマークを取っていないため、ここで比べるのは必要メモリ、動く機種、生成速度の3点です。どちらが賢いかではなく、どちらが手元のPCで動くかを判断するためのページです。

編集部の見立て

世代を一つ進めると、ライセンスの条件が入れ替わります。Gemma 3 27BはGemma独自ライセンス、2026年7月のGemma 4 31BはApache 2.0。組織の配布物に組み込む前提なら、ここだけで決まる場合もあります。引き換えに必要量は17.4GBから19.5GBへ2.1GB増え、RTX 4090の推定は41.6tok/sから37.3tok/sへ落ちる。

画像入力と、直近1024トークンだけを見る注意の層(スライディングウィンドウ)は両方に共通で、動く機種はどちらも58のままです。

基本スペック

項目Gemma 3 27BGemma 4 31B
開発元GoogleGoogle
公開2025-032026-07
パラメータ27.01B(dense型)30.7B(dense型)
最大コンテキスト131,072262,144
ライセンスgemmaapache-2.0
4bitのファイル15GB(4bit(Q4_K_M))17GB(4bit(Q4_K_M))
KVキャッシュ(8k)1.0GB1.4GB
必要メモリ合計17GB19GB
動く最小のGPUVRAM 20GB〜VRAM 20GB〜
動く最小のMac32GB〜32GB〜
4bitで動く機種数58 / 14258 / 142

メモリの差: Gemma 3 27Bのほうが約2.1GB軽く済みます。この差のぶん、Gemma 3 27Bだけが動く機種が出てきます。

代表的な機種での比較

同じ機種で両方を動かしたときの必要メモリと推定速度です。速度はメモリ帯域幅からの計算値で、実測ではありません。

機種Gemma 3 27BGemma 4 31B
GeForce RTX 5070 Ti
896 GB/s
4bitでは収まらない4bitでは収まらない
GeForce RTX 4090
1008 GB/s
快適 17GB・約42 tok/s補正済み快適 19GB・約37 tok/s補正済み
Apple M4 Pro(48GB)
273 GB/s
実用 17GB・約13 tok/s補正済み実用 19GB・約12 tok/s補正済み
Apple M4 Max(128GB)
546 GB/s
快適 17GB・約23 tok/s補正済み快適 19GB・約20 tok/s補正済み
一般的なデスクトップ/ノートPC(DDR5-5600・GPUなし)(メモリ64GB)
89.6 GB/s
遅い 17GB・約2.4 tok/s推定遅い 19GB・約2.1 tok/s推定

量子化別のサイズ比較

量子化Gemma 3 27BGemma 4 31B
2bit(Q2_K)9.8GB—
2bit(IQ2_M)8.8GB10GB
3bit(IQ3_M)12GB—
3bit(Q3_K_M)13GB14GB
4bit(IQ4_XS)14GB15GB
4bit(Q4_K_M)15GB17GB
5bit(Q5_K_M)18GB20GB
6bit(Q6_K)21GB23GB
8bit(Q8_0)27GB30GB

コンテキスト長を伸ばしたときの違い

長い文書を渡す使い方では、KVキャッシュの増え方で差が出ます。構造が違うと同じサイズのモデルでも差が出ます。

コンテキストGemma 3 27BGemma 4 31B
4,09617GB19GB
8,19217GB19GB
32,76819GB21GB
131,07227GB29GB

構造の違いが、どこに出るか

Gemma 3 27BはGoogleが2025年3月に公開した27.01Bで、10層が全域注意、52層が窓1,024のスライディングウィンドウ。全パラメータを毎回読むdense型です。対するGemma 4 31BはGoogleの30.7Bで、10層が全域注意、50層が窓1,024のスライディングウィンドウ。dense型。

同じ型なので、速度の差はおおむねファイルサイズの差に沿います。

判定が分かれる機種

当サイト収録の142機種で、4bit標準の量子化を前提にメモリに収まるかどうかを計算すると、両方収まるのが58機種、Gemma 3 27Bだけ収まるのが0機種、Gemma 4 31Bだけ収まるのが0機種です。どの機種でも結論は変わりません。選ぶ基準はメモリではなく、用途と速度になります。

長い文書を読ませると順位が変わるか

必要メモリは、モデルのファイルサイズだけでは決まりません。コンテキスト長を伸ばすとKVキャッシュが上乗せされ、その増え方は層の構造で変わります。4bit標準の量子化で計算すると次のようになります。

コンテキストGemma 3 27BGemma 4 31B差
8,19217GB19GB2.1GB
32,76819GB21GB2.1GB
131,07227GB29GB2.1GB

どのコンテキスト長でも順位は変わらず、Gemma 3 27Bのほうが軽いままです。8,192トークンで2.1GBだった差は、131,072トークンでは2.1GBまで縮まります。

KVキャッシュはfp16での計算です。q8_0などに量子化すれば、表のKVぶんはおおむね半分になります。両モデルとも同じ比率で減るため、順位そのものは変わりません。

メモリ予算ごとの選び方

使える容量が決まっているとき、それぞれ収まる量子化のうち、いちばん精度の高いものを選ぶとどうなるかです。実効容量はOSとドライバのぶんを引いて計算しています。

使える容量Gemma 3 27BGemma 4 31B
12GB2bit(IQ2_M)
必要11GB
収まらない
16GB3bit(Q3_K_M)
必要14GB
2bit(IQ2_M)
必要12GB
24GB6bit(Q6_K)
必要23GB
5bit(Q5_K_M)
必要23GB
32GB8bit(Q8_0)
必要29GB
6bit(Q6_K)
必要26GB
48GB8bit(Q8_0)
必要29GB
8bit(Q8_0)
必要33GB
64GB8bit(Q8_0)
必要29GB
8bit(Q8_0)
必要33GB
128GB8bit(Q8_0)
必要29GB
8bit(Q8_0)
必要33GB

両方が収まるようになるのは16GBからです。それより下の容量だと、選択肢は実質ひとつに絞られます。12GBの帯で選べるのはGemma 3 27Bだけで、ここが入口になります。

量子化のビット数が下がるほど、回答の細部は崩れていきます。同じ容量で片方が4bit、もう片方が2bitにしかならないなら、比較の土俵に乗っているのは4bitで入るほうだけ。そう考えたほうが実態に合います。それぞれのファイルサイズはGemma 3 27BとGemma 4 31Bのページに量子化別で載せています。

選び分けの目安

Gemma 3 27Bを選ぶ場面

VRAM 24GB向け。日本語品質は最上位クラス

  • メモリに余裕がない(2.1GB少なく済む)
  • 必要メモリ 17GB・4bitで動く機種 58件

Gemma 4 31Bを選ぶ場面

2026年のGoogle製で、dense型の上位。VRAM 24GB向け

  • 長いコンテキストを使う
  • より新しく公開されたモデルを試したい(2026-07公開)
  • 必要メモリ 19GB・4bitで動く機種 58件

回答の品質そのものは、用途と日本語の相性で変わります。当サイトはベンチマークを実施していないため、品質の優劣は主張しません。両方とも手元のPCで動くなら、実際に同じ質問を投げて比べるのが確実です。

迷ったときの決め方

容量ごとに見ると差がはっきりします。16GBではGemma 3 27BがQ3_K_M(14.4GB)まで、Gemma 4 31BはIQ2_M(12.2GB)まで落とさないと入りません。24GBならQ6_KとQ5_K_M、32GBではQ8_0とQ6_Kで、新しい側はいつも一段低い量子化になります。

Q8_0を狙うなら48GB級の容量が要る計算です。判断はこうなります。16GBや24GBの機材でGemma 3 27Bがすでに動いているなら、乗り換えで得るのはライセンスと文脈上限262,144トークンで、量子化は一段落ちる。48GB以上を積んでいるなら、新しい側へ素直に移って構いません。

よくある質問

Gemma 3 27BとGemma 4 31B、必要なメモリはどちらが少ない?

Gemma 3 27Bが約17GB、Gemma 4 31Bが約19GBで、差は約2.1GBです(どちらも4bit相当・コンテキスト8,192トークン込み)。

どちらが速く動きますか?

Gemma 3 27Bはdense型、Gemma 4 31Bはdense型です。GeForce RTX 4090で計算するとGemma 3 27Bが約42 tok/s、Gemma 4 31Bが約37 tok/sで、Gemma 3 27Bのほうが速くなります。読み出す量は重みだけでなくKVキャッシュも含むため、アクティブパラメータが小さいほうが必ず速いとは限りません。

VRAM 16GBのGPUで両方動きますか?

Gemma 3 27Bは4bitではVRAMに収まりません。Gemma 4 31Bは4bitではVRAMに収まりません。

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