大規模言語モデルを質問応答、マルチモーダルタスク、AI駆動アプリケーションに使用する場合、GLM 4.5V（Zhipu AI製）と**Gemma 3 27B**（Google DeepMind製）は、主要なオープンソースの選択肢として際立っています。これらはアーキテクチャ、ハードウェア要件、性能、デプロイの柔軟性において大きく異なります。これらの違いを理解することで、最先端の精度、コスト効率の良いデプロイ、多言語対応のいずれを必要とするか、ニーズに合ったモデルを選択できます。記事の末尾に結論をまとめていますので、そちらもご確認ください！
GLM 4.5V VS Gemma 3 27B: アーキテクチャ比較
| 機能 | GLM 4.5V (Zhipu GLM-4.5 Vision) | Gemma 3 (27B) |
|---|---|---|
| 開発元 | Zhipu AI | Google DeepMind |
| アーキテクチャ | Mixture-of-Experts (MoE)トランスフォーマー 総パラメータ数106B、入力ごとにアクティブ化されるのは約12Bのみ |
Denseトランスフォーマー 27Bパラメータ、すべての入力で全パラメータがアクティブ化される |
| マルチモーダル機能 | ビジョン・言語モデル（VLM）：画像＋テキストを入力として受け付け、テキストを出力 | マルチモーダル：画像＋テキストを入力として受け付け、テキストを出力 |
| パラメータ数 | 1060億（スパース、クエリごとに約12B） | 270億（dense、すべてアクティブ） |
| コンテキストウィンドウ | 128Kトークン | 128Kトークン（4B/12B/27Bモデル） |
| エキスパートメカニズム | MoE：異なるタスク向けの専門サブネットワーク（「エキスパート」）をゲーティングネットワークがルーティング | エキスパートメカニズムなし：標準のdenseトランスフォーマー |
| 推論/応答モード | 「エージェントネイティブ」アーキテクチャ：複雑な推論を行うハイブリッドシンキングモードと即時応答モード | 標準トランスフォーマー推論 |
| 関数呼び出し/ツール | 組み込み関数呼び出し：自律的にコード/Webツールを使用可能 | 明示的な組み込み関数呼び出しなし |
| 多言語対応 | 多言語対応（対応数は非公開） | 140以上の言語にネイティブ対応 |
| 学習データ | 完全には非公開（大規模マルチモーダルデータを重視していると明記） | 14兆トークン（テキスト、コード、数学、数百万枚の画像） |
| 最適化の重点 | スパース性、効率性、大規模な知識、マルチモーダル推論、ツール利用 | ポータビリティ、汎用性、長コンテキスト、多言語対応、単一アクセラレータでのデプロイ |
| オープンソース | はい | はい |
| 一般的な用途 | 複雑な推論、マルチモーダル理解、自律的ツール利用（コード、検索）、長文書分析 | 多言語/マルチモーダルチャット、テキスト・画像理解、長コンテキスト処理、軽量デプロイ |
GLM 4.5Vはスパース性（MoE）、エキスパートの専門化、効率的なコンピューティング、ツール利用に重点を置いており、複雑なマルチモーダル推論や長コンテキストタスクに適しています。Gemma 3 27Bはdenseでポータブル、多言語対応のアーキテクチャを特徴とし、幅広いデプロイ環境で効率的に活用できるよう設計されています。
GLM 4.5V VS Gemma 3 27B: ベンチマーク比較
From Hugging Face
Gemma-3 27BはVQA、STEM推論、OCR、コード、動画理解など、ほぼすべての主要タスクでトップクラスのモデル（特にGLM-4.5VやQwen2.5-VL）に遅れを取っています。
小型モデルであるGLM-4.1VやKimi-VL-2506と比較しても、Gemma-3が上位に立つことは稀で、特に高度なマルチモーダルタスクでは後れを取ることが多くなっています。
主な理由は、Gemma-3がエキスパートの専門化を持たないdenseトランスフォーマーアーキテクチャを採用しているため、困難なマルチモーダルタスクや推論ベンチマークで競争力が低いためです。
GLM 4.5V VS Gemma 3 27B: ハードウェア比較
GLM-4.5Vモデル：
- モデルパラメータ： 1060億（Mixture of Experts、推論時にアクティブ化されるのは約120億）
- 推論ハードウェア要件：
- 推奨：NVIDIA H100 GPU 8基（FP16精度）
- 代替構成：
- H100 GPU 4基（Air/量子化版、FP16）
- H100 GPU 2基（FP8量子化）
- 推論VRAM要件（FP16）：
- フルモデル：80GB VRAM搭載のH100 GPU約16基
- Air版：
- H100 GPU 4基（FP16）
- H100 GPU 2基（8ビット/FP8）
- 1000億パラメータを超えるdenseモデルと比較してVRAM要件は低いものの、依然として大きなリソースが必要です。
Gemma 3 27Bモデル：
- モデルパラメータ： 270億（Dense）
- 推論ハードウェア要件：
- 48GB VRAM搭載の単一GPU（FP16精度）
- 4ビット量子化に対応したコンシューマー向けGPU
- 推論VRAM要件（FP16）：
- 48GB VRAM搭載の単一GPU（FP16）
- 量子化技術により、Gemma 3 27BモデルのVRAM要件はBF16で54GBからint4で14.1GBに削減可能で、NVIDIA RTX 3090などのコンシューマーGPUでの実行が可能です。
GLM 4.5V VS Gemma 3 27B: 長所・短所
| 項目 | GLM 4.5V 長所 | GLM 4.5V 短所 | Gemma 3 27B 長所 | Gemma 3 27B 短所 |
|---|---|---|---|---|
| 性能 | ベンチマークで最先端、GPT-4に匹敵する性能 - 推論、コーディング、理解力に優れる |
非常に高いハードウェア要件 | サイズの割に優れた性能、コスト効率が良い | 最も困難なタスクでは非常に大規模なモデル（GLM-4.5/GPT-4など）に性能が及ばない |
| アーキテクチャ | Mixture-of-Experts：専門化、トークンごとの推論が高速 | 設計が複雑で、ファインチューニングやデバッグが難しい | Denseモデルで使いやすくデプロイが容易 | MoE/エキスパート機構がなく、非常に多様なドメインでの効率性が低い |
| コンテキスト長 | 128Kの長コンテキストに対応し、長文書や長い会話に適している | 128Kのコンテキストウィンドウを持ち、長文書や長い会話に最適 | ||
| マルチモーダル機能 | ネイティブのビジョン＋言語対応、マルチモーダルタスクに強い | 画像/テキストにネイティブ対応、追加設定なしでマルチモーダル利用可能 | ||
| ツール利用/推論 | 組み込みツール利用、「シンキングモード」を搭載し、エージェントや複雑なQAに適している | ゲーティングが失敗した場合に専門性のミスマッチが発生する可能性あり | 関数呼び出しに対応、OpenAI APIと互換性あり | エージェント機能が少なく、ツール利用には外部のオーケストレーションが必要 |
GLM 4.5V VS Gemma 3 27B: QAに適したモデルはどちらか？
Novita AI: よりコスト効率が高く安定したGLM 4.5V APIプロバイダー
Novita AIのGLM-4.5V APIは65.5Kのコンテキストに対応し、入力は$0.60/1Kトークン、出力は$1.80/1Kトークンで、関数呼び出しや構造化出力に対応しています。
Novita AIのGemma 3 27B APIは32Kのコンテキストに対応し、入力は$0.119/1Kトークン、出力は$0.2/1Kトークンで、構造化出力に対応しています。
ステップ1：ログインしてモデルライブラリにアクセス
アカウントにログインし、モデルライブラリボタンをクリックしてください。
ステップ2：モデルを選択
利用可能なモデルを閲覧し、ニーズに合ったモデルを選択してください。
ステップ3：無料トライアルを開始
選択したモデルの機能を探索するために、無料トライアルを開始してください。
ステップ4：APIキーを取得
APIでの認証には、新しいAPIキーを提供します。「設定」ページに移動すると、画像の指示に従ってAPIキーをコピーできます。
ステップ5：APIをインストール
プログラミング言語に応じたパッケージマネージャーを使用してAPIをインストールしてください。
インストール後、開発環境に必要なライブラリをインポートします。APIキーでAPIを初期化することで、Novita AI LLMとの連携を開始できます。以下はPythonユーザー向けのチャット補完APIの使用例です。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/openai",
api_key="session_rDfpD7GWNXFvnoIbmYNFkVlStqevDItFJac__3tAuw3ZiENHe3wm498Kv9rZEc5JhZgEJ7c9To5Y3EmZZewMbw==",
)
model = "zai-org/glm-4.5v"
stream = True # or False
max_tokens = 32768
system_content = "Be a helpful assistant"
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
MCPとGLMを使用したシンプルな画像認識ツールの構築
GLMの機能を活用して、視覚認識と推論の統合を実証するシンプルな画像認識ツールを構築したい場合は、Novita AIがサポートするMCP機能を使用できます。以下にサンプルコードを示します：
import os
import sys
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
import requests
import uvicorn
from starlette.applications import Starlette
from starlette.routing import Mount
base_url = "https://api.novita.ai/v3"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {os.environ['NOVITA_API_KEY']}"
}
mcp = FastMCP("Novita_API")
@mcp.tool()
def list_models() -> str:
"""
List all available models from the Novita API.
"""
url = base_url + "/openai/models"
response = requests.request("GET", url, headers=headers)
data = response.json()["data"]
text = ""
for i, model in enumerate(data, start=1):
text += f"Model id: {model['id']}\
"
text += f"Model description: {model['description']}\
"
text += f"Model type: {model['model_type']}\
\
"
return text
@mcp.tool()
def get_model(model_id: str, message) -> str:
"""
Provide a model ID and a message to get a response from the Novita API.
"""
url = base_url + "/openai/chat/completions"
payload = {
"model": model_id,
"messages": [
{
"content": message,
"role": "user",
}
],
"max_tokens": 200,
"response_format": {
"type": "text",
},
}
response = requests.request("POST", url, json=payload, headers=headers)
content = response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
return content
@mcp.tool()
def vision_chat(model_id: str, image_url: str, question: str) -> str:
"""
Use GLM-4.1V-9B-Thinking to answer a question about an image.
"""
url = base_url + "/openai/chat/completions"
payload = {
"model": model_id,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": image_url,
}
},
{
"type": "text",
"text": question,
}
]
}
],
"max_tokens": 500
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
if __name__ == "__main__":
# Run using stdio transport
mcp.run(transport="stdio")
GLM 4.5Vは、複雑な推論、大規模マルチモーダル理解、長文書QA、エージェントスタイルのツール利用に最高性能を必要とし、高性能なマルチGPUサーバーを利用できる場合に最適です。Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャにより、最も困難なタスクで優位性を持ちます。
Gemma 3 27Bは実用性の高さで際立っています：単一GPUやコンシューマー向けハードウェアでのデプロイが容易で、140以上の言語に対応し、サイズの割に優れた性能を発揮し、ほとんどの日常的なアプリケーションでコスト効率が良いです。
ほとんどの企業、研究開発、本番環境のQA/チャットボットシステムでは、Gemma 3 27Bは「十分な性能」を持ち、管理がはるかに容易です。最も困難なクエリで最高クラスの精度を必要とする場合がまれで、ハードウェア費用を正当化できる場合にのみGLM 4.5Vへの移行を検討してください。それ以外の場合は、効率性と汎用性の点でGemmaが最適な選択肢です。
Should I upgrade from Gemma 3 27B to GLM 4.5V?
高度に複雑なマルチホップQAや高度なマルチモーダルタスクに真に最高性能を必要とし、大幅に多くのコンピューティングリソースへの投資をいとわない場合のみアップグレードしてください。ほとんどのユーザーとほとんどのアプリケーションでは、Gemma 3 27Bはすでに十分な性能を持っています。
What’s the main difference in architecture?
GLM 4.5Vは*Mixture-of-Experts（MoE）*アーキテクチャを採用しており、異なるタスク向けの専門サブネットワークをアクティブ化することで、最も困難な問題で高い精度を実現しています。Gemma 3 27Bは従来のdenseトランスフォーマーであり、シンプルでポータブルですが、専門化が少ないため効率性が低くなっています。
Where is GLM 4.5V a better fit?
エキスパートレベルのQA、複雑な推論、大規模なビジョン・言語アプリケーションに可能な限り高い精度を必要とし、かつそれをサポートするハードウェアを所有している場合です。
Novita AIは、AIの野望を実現するオールインワンのクラウドプラットフォームです。統合API、サーバーレス、GPUインスタンス——必要なコスト効率の良いツールをすべて提供します。インフラの管理を不要にし、無料で始めて、AIのビジョンを現実にしましょう。
