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FASTVLM VS GEMMA 4 / GEMMA 3N

FastVLM vs Gemma 4 / Gemma 3n

Gemma 4(2026年4月)と Gemma 3n(2025年)は Google のスマートフォン・ノート PC 向け汎用マルチモーダルモデルで、FastVLM は視覚優先のモデルです。スコアよりも範囲の違いが重要で、Gemma は音声、長いコンテキスト、エージェントツールに対応し、FastVLM は高速な高解像度画像理解に集中しています。

比較一覧
項目FastVLMGemma 4 (E2B / E4B)Gemma 3n (E2B / E4B)
開発元 · 公開Apple · 2025年Google · 2026年4月2日Google · 2025年
オンデバイスサイズ0.5B · 1.5B · 7BE2B · E4B(ワークステーション向けに 12B、26B-A4B、31B)E2B · E4B(実効パラメータ)
モダリティ画像 + テキスト画像、フレームとしての動画、テキスト。E2B/E4B は音声も画像、音声、テキスト
コンテキスト長短いプロンプト向け。長文脈モデルではない128K トークン(E2B/E4B、Google)32K トークン(Google)
ブラウザ0.5B は Transformers.js(本サイト)ランタイム依存(LiteRT / MediaPipe 系の導入)ランタイム依存(Google AI Edge)
MLX / Apple Silicon公式 MLX アプリコミュニティの mlx-vlm 変換コミュニティの mlx-vlm 変換
ライセンスApple ML Research ライセンスGemma 利用規約Gemma 利用規約

確認日 2026-09-17

選択の要約

  • 音声、長い文書、動画を画像と併用するアシスタントには Gemma。
  • 仕事全体が「この高解像度画像を見て素早く答える」なら、特に Apple アプリ内では FastVLM。
  • どちらのベンダーも相互比較を公開していないため、モダリティとランタイム適合を決め手にしてください。

FastVLM を選ぶ場合

  • 高解像度の画像のみの入力
  • ベンダーランタイム不要のブラウザデモ
  • Apple 優先の導入

Gemma を選ぶ場合

  • 音声や動画の入力
  • 長いコンテキストとツールを使うエージェント
  • Google AI Edge の Android・クロスプラットフォームランタイム

表の読み方

Gemma のサイズは「実効」パラメータ数(E2B は密な 2.3B 相当のメモリ)で、マルチモーダルベンチマークは Google の環境、FastVLM の数値は Apple の環境によるものです。表は文書化された機能を記録しており、計測した品質ではありません。

よくある質問

Gemma 4 は Transformers.js で動きますか?

現行の Transformers.js モデル一覧を確認してください。Google のブラウザ・スマートフォン向け参照経路は独自の AI Edge ランタイムです。FastVLM-0.5B はここで試せる ONNX ビルドがあります。