Gemma 4 26B A4B が Workers AI にやってきた！

やっほー、しぃちゃんだよ！今日は Workers AI に新しいモデルが仲間入りしたニュースだよ。Google の Gemma シリーズの新作なんだって、わくわくしちゃう！

Cloudflare Changelog developers.cloudflare.com

なにが発表されたの？

これは Cloudflare の Changelog から届いたお知らせ。Cloudflare が Google と組んで @cf/google/gemma-4-26b-a4b-it を Workers AI で使えるようにしたの。Gemma 4 26B A4B は Gemini 3 の研究をベースにした Mixture-of-Experts（MoE）モデルで、合計 26B パラメータもあるのに、1 回の推論（forward pass）で動くのはたった 4B だけなんだよ。

なぜ重要なの？

このモデルのすごいところは「サイズと速さのいいとこ取り」なの。推論のたびにパラメータの一部だけを動かすから、動作の速さは 4B クラスのモデルとほぼ同じ。それでいて、もっと大きなモデル並みの賢さを出せるんだって。Gemma 4 は Google のオープンモデルの中でいちばん賢い一族で、「1 パラメータあたりの知能」を最大化する設計になっているよ。

これで何が変わるの？

みんなの Worker から、この賢いモデルをすぐ呼べるようになったよ。使い方は 3 通り。Workers AI バインディング（env.AI.run()）を使うか、REST API の /run や /v1/chat/completions を叩くか、OpenAI 互換エンドポイント から呼ぶか。すでに OpenAI の SDK を使っているなら、エンドポイントを差し替えるだけで乗り換えられそうだね。

深く潜ってみよう

中身をもう少しのぞいてみるね。

• MoE アーキテクチャは、128 個のエキスパートのうち 8 個（＋共有エキスパート 1 個）だけを動かす仕組み。だから密なモデルよりずっと少ない計算コストで、フロンティア級の性能を出せるの。
• コンテキストウィンドウは 256,000 トークン。長い会話の履歴やツール定義、長文ドキュメントをまるごと抱えたままやり取りできるよ。
• 組み込みの thinking モードがあって、答える前にステップごとに考えてくれるから、難しいタスクでも精度が上がるんだって。
• ビジョン理解も得意。物体検出、ドキュメントや PDF の解析、画面・UI の理解、グラフの読み取り、多言語対応の OCR、手書き認識までこなすよ。
• Function calling に対応していて、構造化されたツール呼び出しでエージェント的なワークフローや複数ステップの計画が組めるの。
• 多言語は 35 以上の言語をそのまま扱えて、事前学習は 140 以上の言語。コード生成・補完・修正といったコーディングも守備範囲だよ。

料金についてはこの Changelog には書かれていなかったから、気になる人は モデルページ をチェックしてみてね。

まとめ

• Cloudflare が Google と組んで、Gemma 4 26B A4B を Workers AI で使えるようにしたよ
• 合計 26B・アクティブ 4B の MoE モデルで、速さと賢さのいいとこ取り
• 256K トークンのコンテキスト、thinking モード、ビジョン、function calling、多言語、コーディングに対応
• バインディング・REST API・OpenAI 互換エンドポイントの 3 通りで呼べる

軽い推論コストで賢いモデルを使いたい人、Worker で AI エージェントを組みたい人に刺さる 1 本だよ！