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VS COMPARISON

Llama 4 Maverick vs Gemini 3.5 Flash

編集部の総合判定

共通の公表ベンチマークがなく、数値では直接比較できない。料金と用途で選ぶのが正解

ベンチ勝ち:Llama 4 Maverick 0 / Gemini 3.5 Flash 0 料金で安い項目:Llama 4 Maverick 0 / Gemini 3.5 Flash 2

WHICH ONE

こんな人はどっち?

こんな人は Llama 4 Maverick

  • 「中身(重み)が公開されている」を重視する人

こんな人は Gemini 3.5 Flash

  • API 料金を抑えたい人(入力$1.5/出力$9)
  • AI をはじめて使う人
  • じっくり考える推論タスクを頼みたい人

SPECS

仕様の比較

項目 Llama 4 Maverick Gemini 3.5 Flash
バージョン Llama 4 Maverick (MoE 400B / 17B active, 128 experts) 3.5 Flash
公開日 2025-04-05 2026-05-19
コンテキスト長 1000K 1049K
入力料金 $/1M $1.5 安い
出力料金 $/1M $9 安い
推論モデル ✓ あり
マルチモーダル ✓ あり ✓ あり
AIコスパ指数 独自指標 70

BENCHMARKS

ベンチマーク差分

バーの長さは100%スケール。長い方が勝ち。

知識の広さ(MMLU)

Llama 4 Maverick
80.5%
Gemini 3.5 Flash

※ SWE-Bench Verified(実OSSバグ修正)/ MMLU(総合学力)/ GPQA Diamond(博士レベル理系)/ AIME(数学オリンピック予選)

※「—」は未公表(実測0ではありません)。未公表の項目は勝敗のカウント対象外です。

PROS & CONS

強み・弱み

Llama 4 Maverick

Meta 製のオープンウェイト LLM。Llama 4 で MoE アーキ + native multimodal + 1M〜10M context へ進化。

◎ 強み

  • 中身(重み)が公開されている
  • 自分の PC・サーバーで動かせる
  • 派生モデル・改造モデルが豊富
  • Llama 4 で native multimodal(テキスト + 画像)に対応
  • Scout は 10M tokens 長コンテキスト
公式サイト →

Gemini 3.5 Flash

Google 製。Workspace 連携と長文処理(1M tokens)で頭ひとつ抜けてる。

◎ 強み

  • Gmail / Docs / Sheets / Slides と連携
  • 画像・動画・音声・PDFの理解が強い
  • 1M tokens の長いコンテキスト
  • Deep Research Max など独自機能

△ 注意点

  • 回答の口調がやや堅め
公式サイト →

FAQ

よくある質問

Q. Llama 4 Maverick と Gemini 3.5 Flash、結局どっちがいい?

A. 両モデルに共通する公表ベンチマークがないため、数値での優劣は付けられません(未公表は実測0ではありません)。料金と、下の強み・注意点の欄で用途に合うほうを選ぶのがおすすめです。

Q. Llama 4 Maverick と Gemini 3.5 Flash、ベンチマークで強いのはどっち?

A. 共通の公表ベンチマークがないため、数値での直接比較はできません。各モデルが公表しているベンチマークは系統が異なるため、それぞれの一次ソースを参照してください。

Q. Llama 4 Maverick と Gemini 3.5 Flash、初心者にはどっちがおすすめ?

A. 初心者へのおすすめ度は Gemini 3.5 Flash の方が高め(5/5 対 2/5)。まず触ってみるなら Gemini 3.5 Flash から始めると迷いにくいです。

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