Amazon Bedrock、Gemma 4モデルの提供を開始

AWS は 2026年6月15日、Google DeepMindのGemma 4ファミリーをAmazon Bedrockで利用可能にしたと発表しました。対象はGemma 4 31B、Gemma 4 26B-A4B、Gemma 4 E2Bの3種類で、テキストと画像入力、推論 モード、native function callingを備えたオープン-weightモデルとして提供されます。

要点

• Amazon BedrockでGemma 4 31B、Gemma 4 26B-A4B、Gemma 4 E2Bが利用可能になりました。
• 31Bと26B-A4Bは256K トークン コンテキスト、E2Bは128K トークン コンテキストと説明されています。
• 3モデルはいずれもテキスト/画像入力、推論 モード、native function callingに対応します。
• bedrock-mantle エンドポイントから、OpenAI互換のChat Completions APIとResponses APIでアクセスできます。
• Standard、Priority、Flexのサービス tierが示され、既存SDKからベース URLとモデル IDを切り替える導線が説明されています。

今回のブログ記事で語られていること

今回の発表は、Gemma 4を自前でホストせず、Amazon Bedrockの管理された推論基盤から使えるようにするものです。Gemma 4はApache 2.0ライセンスのオープン-weightモデルファミリーで、AWSは今回、31Bのdense モデル、26B-A4BのMixture-of-Experts モデル、E2Bの小型モデルという3つの手順-tuned variantsをBedrock上に載せています。用途によって、推論品質、コスト、レイテンシ、長いコンテキスト、画像入力、function callingを比較しやすくなる更新です。

実務で大きいのは、オープン-weightモデルを使いたいが、自社でGPU基盤、スケーリング、セキュリティ、モデル配布を管理したくないチームに選択肢が増えることです。AWSは、推論がAWS運用インフラ上で行われ、プロンプトや補完はモデル学習に使われず、第三者と共有されないと説明しています。オープン-weightモデルの透明性や評価可能性を取り込みつつ、Bedrockの運用・セキュリティ面に寄せられる点が読みどころです。

モデル選択では、31Bは推論やコーディングを含む重めの処理、26B-A4BはMoEにより大きな知識容量と4B級に近いコスト・レイテンシのバランス、E2Bは低レイテンシや低コストのマルチモーダル分類に向くと説明されています。すべての用途で最大モデルを選べばよいわけではありません。長い文書、画像を含む入力、ツール呼び出し、対話的な応答時間、同時実行、予算を見ながら、複数モデルを評価する必要があります。

アクセス方法としては、bedrock-mantle エンドポイントが使われます。エンドポイント URLは https://bedrock-mantle.{リージョン}.api.aws/openai/v1 とされ、Chat Completions APIとResponses APIを提供します。AWSは、OpenAI Python/TypeScript SDKと同じインターフェースで使えるため、既存のSDK利用チームはベース URLとモデル IDの変更で試しやすいと説明しています。ただし、既存アプリから差し替える場合でも、認証、IAM、モデル ID、推論 itemの扱い、ログ、エラー処理は必ず検証が必要です。

特に推論 モードには注意が必要です。Gemma 4では推論を有効にすると、最終回答とは別に推論 itemが返ると説明されています。マルチターン会話では、過去ターンの推論 itemを次の入力履歴へ戻さず、final answerだけを戻すよう案内されています。推論を監査ログに残すか、ユーザーに見せるか、保持期間をどうするかは、アプリケーション設計上の論点になります。

今回のブログ記事が関係する人

Amazon Bedrock でオープンモデルを評価している生成AI基盤チーム、アプリ開発者、モデル選定担当に関係します。Gemma 系モデルを既存の推論経路に入れる場合、性能だけでなく、推論コスト、利用条件、既存プロンプトとの相性を確認する必要があります。

実務で確認したいポイント

• 31B、26B-A4B、E2Bを、品質、レイテンシ、コスト、コンテキスト長、画像入力、function callingの観点で比較する。
• bedrock-mantle エンドポイント、モデル ID、IAM権限、Amazon Bedrock API keyの扱いを検証する。
• Responses APIで推論 itemを扱う場合、次ターンへ戻す履歴から除外する処理を確認する。
• OpenAI互換SDKを使う場合でも、ストリーミング、エラー、ツール calling、ログ形式の差分をテストする。
• オープン-weightモデルをBedrock経由で使う理由が、透明性、運用負荷、セキュリティ、コストのどれにあるかを明確にする。

結局、今回のブログ記事をどう読むべきか

Gemma 4 on Amazon Bedrockは、Googleのオープン-weightモデルをAWSの管理された推論基盤で使う選択肢を広げる更新です。モデルそのものの性能だけでなく、Bedrock上での権限、推論、ツール calling、長文・画像入力、SDK互換性を含めて評価する必要があります。オープン モデルを本番候補に入れたいAWS利用チームにとって、検証リストに加えるべき発表です。