Llama vs Gemini

MetaのオープンモデルとGoogleのAI

LlamaはMetaのオープンウェイトAIモデルファミリーです。ダウンロードして独自のハードウェアで実行したり、プロダクトに組み込んだりできます。GeminiはGoogleのクローズドAIモデルファミリーであり、GoogleのGeminiアプリや各種サービスで使われているほか、GoogleのAPIを通じて開発者に提供されています。また、GoogleにはLlamaに近いオープンウェイトファミリーのGemmaもあります。このページでは、2026年10月時点におけるこれら3つの視点を比較します。

当サイトではLlamaモデルのみを実行しています。GeminiおよびGemmaは当チャットではご利用いただけません。

ひと目でわかるLlamaとGeminiの比較

価格は2026年10月時点のOpenRouter掲載価格です。

Gemini：Googleのクローズドモデル

Googleは継続的にGemini 3.xモデルをリリースしています。OpenRouterでは、2026年9月のGemini 3.8 FlashがGoogleで最もインテリジェントなFlashモデル、2026年2月のGemini 3.1 Pro Previewが最先端の推論モデル、そしてGemini 3.5 Flash Liteが高効率な選択肢として記載されています。テキスト、画像、動画、音声、ファイルに対応し、コンテキストウィンドウは1,048,576トークンとされています。これらはGoogleのアプリやAPI経由で利用し、ウェイトは公開されていません。

Llama 4と比較すると、Geminiの現行モデルははるかに新しく、特に動画や音声など、より多様な入力形式を処理できます。高度な推論、調査、マルチモーダル処理においては、通常Geminiの方が強力な選択肢となります。一方、Llamaの強みはオープン性とコントロール性にあります。どこでも実行可能で、ファインチューニングも自由に行え、データを自身のマシン内にとどめておくことができます。

Gemma 4：Googleのオープンな選択肢

オープンモデルを選ぶ場合、より公平な比較対象となるのは、Googleが2026年4月2日にリリースしたGemma 4とLlama 4の比較です。Googleの発表によると、Gemma 4には4つのサイズがあります。Effective 2B（E2B）、Effective 4B（E4B）、推論時に38億パラメータをアクティブにする26B MoE（Mixture-of-Experts）モデル、そして31B denseモデルです。すべて画像と動画を処理でき、2つの小型モデルは音声入力にも対応しています。Googleによると、このファミリーは140以上の言語でトレーニングされ、小型モデルで128K、大型モデルで最大256Kのコンテキストを提供し、Apache 2.0ライセンスでリリースされています。

Gemma 4はLlama 4より1年新しく、サイズも大幅に小型化されています。Googleによると、26Bおよび31Bモデルは非量子化の状態で1枚の80GB H100 GPUに収まり、量子化バージョンは民生用グラフィックカードでも動作します。一方、E2BとE4Bモデルはスマートフォンや小型デバイス向けに構築されています。Llama 4 ScoutとMaverickは全体として規模が大きく、より高性能なハードウェアが必要です。オンデバイス用途において、Gemma 4の小型モデルはMetaの旧世代であるLlama 3.2 1Bおよび3Bと競合します。

ライセンス

Geminiはウェイトが公開されていないため、ウェイト用のライセンスはありません。利用時はGoogleの利用規約に同意することになります。Gemma 4は条件が少ない標準的なオープンソースライセンスであるApache 2.0を採用しています。Llama 4はMetaのコミュニティライセンスを採用しており、商用利用は可能ですが、利用規定の遵守、「Built with Llama」のクレジット表記、命名規則、月間アクティブユーザー数7億人の上限、マルチモーダルモデルに対するEU圏での制限が適用されます。詳細は当サイトのライセンスガイドをご確認ください。

プライバシーとコスト

Geminiを利用する場合、プロンプトはGoogleの利用規約に基づきGoogleのサーバーに送信されます。LlamaやGemmaであれば、すべてをローカル環境で実行できるため、データがコンピュータの外部に出ることはありません。詳細はLlamaをローカルで実行する方法をご覧ください。当サイトのオンラインLlamaチャットでは、メッセージは当社のサーバーおよび推論プロバイダーを経由しますが、メッセージ本文は保存されず、履歴はお使いのブラウザ内にのみ保持されます。

開発者にとって、Llama 4 Maverickの100万トークンあたり入力$0.1875／出力$0.6525という価格は、Gemini 3.8 Flashの$0.825／$4.125やGemini 3.1 Pro Previewの$2／$12と比べてはるかに安価です。Gemini 3.5 Flash Liteは$0.30／$2.50となっています（2026年10月時点のOpenRouter掲載価格）。自身のハードウェア上でオープンモデルを動かす場合は、トークンごとのコストはかかりません。

実際の選び方

まずはデータの送信先をどう管理すべきか検討してください。プロンプトを社内や手元のハードウェアにとどめる必要がある場合、選択肢はLlamaかGemmaとなり、Geminiは除外されます。ホスト型サービスでも問題ない場合は、実際のタスクをいくつか使ってGeminiの最新モデルとLlama 4を比較し、トークン単価の差を考慮してください。スマートフォンや小型デバイス向けには、Gemma 4のE2BおよびE4Bモデル、またはMetaのLlama 3.2 1Bおよび3Bを検討するとよいでしょう。そして、高性能なモデルと無料で気軽にチャットしたいだけなら、アカウント不要の当サイトのLlamaチャットをお試しください。

Llamaが適しているケース

• 自身でホスト、検証、ファインチューニングが可能なオープンウェイトを求めている場合
• 日常的なテキストや画像の処理において、APIコストを低く抑えたい場合
• Llama向けの豊富なツール群や派生ファインチューンモデルのエコシステムを活用したい場合
• 当サイトのように、アカウント登録なしで使える無料オンラインチャットを利用したい場合

Llama 4 Maverickとチャットする

Geminiが適しているケース

• 高度な推論やリサーチ作業のために、最新のフロンティアモデルを必要としている場合
• 1回のリクエストで動画、音声、長大なドキュメントを扱いたい場合
• すでにGoogleのアプリや各種サービスを広く活用している場合
• モデルを自身で運用するよりも、マネージドなホスト型サービスを好む場合

Googleのオープンモデルをお探しの場合は、特にスマートフォンや比較的小型のGPU向けとしてGemma 4をご検討ください。その他の比較については、Llama vs ChatGPTやLlama vs Qwenをご覧ください。

よくある質問

Geminiはオープンソースですか？

いいえ。Geminiのウェイトは公開されていません。GoogleのオープンウェイトファミリーはGemmaであり、こちらはApache 2.0ライセンスを採用しています。

GeminiはLlamaより優れていますか？

Geminiの現行モデルの方が新しく、より多くの入力形式に対応しています。一方、Llamaはオープンでトークン単価が安く、自身のハードウェア上で実行できる利点があります。

Llama.OnlineのチャットでGeminiは使えますか？

いいえ。当チャットで稼働しているのはLlamaモデルのみです。GeminiおよびGemmaはご利用いただけません。

GeminiとGemmaの違いは何ですか？

GeminiはGoogleの各種製品やAPIで利用されるクローズドモデルファミリーです。Gemmaは自身でダウンロードして実行できる、Googleのオープンウェイトモデルファミリーです。