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title: "Gemini 3のパラメータ数は非公開｜開発元Google DeepMindとモデルカードの公開範囲"
url: "https://www.issoh.co.jp/tech/details/9937/"
published: 2025-11-21
updated: 2026-09-25
categories: ["Gemini"]
publisher: "株式会社一創"
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# Gemini 3のパラメータ数は非公開｜開発元Google DeepMindとモデルカードの公開範囲

Gemini 3のパラメータ数を、Googleは公表していません。2025年11月18日の発表ブログにも、Google DeepMindが出したモデルカードにも数字はなく、書かれているのは「sparse mixture-of-experts（MoE）構造」「入力100万トークン・出力6.4万トークン」「知識カットオフ2025年1月」といった仕様です。この記事では、Gemini 3を誰がどんな体制で作ったのかと、モデル規模について一次情報で確認できる範囲を整理します。料金・ラインアップ・使い方を含む全体像は[Gemini 3とは？Google最新AIモデルの特徴・ラインアップ・料金と3.1への進化](/tech/details/10092/)にまとめています。

## まとめ：Gemini 3の開発元とパラメータ数の要点

- **開発元**：Google DeepMind。2023年4月にGoogle BrainとDeepMindを統合して発足した組織で、CEOはDemis Hassabis氏。Gemini 3は2025年11月18日にSundar Pichai氏・Hassabis氏・Koray Kavukcuoglu氏の連名で発表されました。
- **パラメータ数**：非公開。モデルカードは「sparse MoE」と構造だけを記載し、総パラメータ数も1トークンあたりの有効パラメータ数も書いていません。ネット上の「1兆」「7兆」はGoogleの一次情報に出典がない推定です。
- **Googleが数字を出したGemini**：Gemini 1.0 Nano-1（1.8B）とNano-2（3.25B）が中心。Pro・Ultra以降の主力モデルは一貫して非公開で、数字を知りたいならオープンモデルのGemmaを見ることになります。
- **規模の代わりに見る指標**：入出力トークン上限、知識カットオフ、提供チャネル、ベンチマーク。Gemini APIのmodels.getでもパラメータ数は返りません。
- **Gemini 3 Proの現在**：API ID `gemini-3-pro-preview` のGemini 3 Pro Previewは2026年3月9日に停止し、同じIDは現在 `gemini-3.1-pro-preview` を指します。3.1 Pro・3 Flash・3.5 Flashなどの後続モデルも、モデルカード上は「Gemini 3 Proファミリー」です。

## Gemini 3を開発したGoogle DeepMindの体制

### Google BrainとDeepMindの統合（2023年4月20日）

Google DeepMindは、2023年4月20日にSundar Pichai氏が発表した組織再編で生まれました。Google社内の研究チームGoogle Brain（2011年にX（旧Google X）で始動）と、2010年創業の研究所DeepMindを1つにまとめ、DeepMind共同創業者のDemis Hassabis氏をCEOに据えています。

この発表でPichai氏は、Jeff Dean氏がChief Scientistとして率いるAI関連の最重要プロジェクトの第1弾を「a series of powerful, multimodal AI models」と書いています。同年12月6日のGemini 1.0発表ブログでは、Gemini 1.0が「Google DeepMindを発足させたときに描いた構想の最初の実現」と位置づけられました。技術報告（arXiv:2312.11805）の著者表記は「Gemini Team, Google」で、Rohan Anil氏ほか計1,350名が名を連ねています。特定の研究者の作品ではなく、Google全体の大規模チームで作られているモデルです。

### Gemini 3の発表者と提供チャネル

Gemini 3の発表ブログ「A new era of intelligence with Gemini 3」（2025年11月18日）の署名は、Sundar Pichai氏（Google・Alphabet CEO）、Demis Hassabis氏（Google DeepMind CEO）、Koray Kavukcuoglu氏（Google DeepMind CTO兼GoogleのChief AI Architect）の3名です。本文の後半は「on behalf of the Gemini team」として書かれています。

発表日から、Geminiアプリ、Google検索のAIモード（Google AI Pro／Ultra加入者向け）、AI Studio、Vertex AI、Gemini Enterprise、Gemini CLI、新しいエージェント開発環境Google Antigravityで使えるようになりました。GoogleはこのときGeminiを初めて検索に発表当日から載せたと書いています。モデルカードの配布先一覧もGeminiアプリ、Google Cloud／Vertex AI（現Gemini Enterprise Agent Platform）、Google AI Studio、Gemini API、Google AIモード、Google Antigravityの6つです。

### 「Geminiはどこの会社・どこの国のAIか」への答え

提供元はGoogle（米国のGoogle LLC、親会社はAlphabet）です。研究開発を担うのはGoogle DeepMindで、組織としてはGoogleの一部門にあたります。同じ「Gemini」という名前の暗号資産取引所（Gemini Trust Company）はGoogleと無関係なので、検索するときは混同に注意してください。OpenAIやAnthropicとの成り立ち・資本関係の違いは[OpenAI・Google DeepMind・Anthropicの違いと関係｜成り立ち・モデル体系・安全性方針を比較【2026年8月版】](/column/details/3088/)で比較しています。

## Gemini 3のパラメータ数とモデルカードの公開範囲

### モデルカードに書かれている仕様

Google DeepMindが公開している「Gemini 3 Pro Model Card」（Model Release: November 2025、Last Updated: May 2026）のうち、モデル規模に関わる記載は次のとおりです。パラメータ数の欄はありません。

| 項目        | モデルカードの記載                |
| --------- | ------------------------ |
| アーキテクチャ   | sparse MoEのTransformer   |
| 入力        | テキスト・画像・音声・動画、最大100万トークン |
| 出力        | テキスト、最大6.4万トークン（64K）     |
| 知識カットオフ   | 2025年1月                  |
| 学習ハードウェア  | Google TPU（TPU Pod）      |
| 学習ソフトウェア  | JAX、ML Pathways          |
| 既存モデルとの関係 | 既存モデルの改変・ファインチューニングではない  |
| パラメータ数    | 記載なし                     |

学習データについても「公開Webの文書、テキスト、コード、画像、音声、動画を含む大規模で多様なデータ」という種類の説明だけで、トークン数やデータ量の数字は出していません。

### sparse MoEにおける総パラメータ数と有効パラメータ数の違い

モデルカードはsparse MoEを「入力トークンごとにパラメータの一部（エキスパート）だけを動かし、モデル全体の容量と1トークンあたりの計算・提供コストを切り離す仕組み」と説明しています。この構造では、重みの総数（総パラメータ数）と、1トークンの処理で実際に使う数（有効パラメータ数）が大きく違います。

そのため、仮に数字が出ても「総数か有効数か」を確かめないと比較に使えません。オープンモデルではこの区別が明記されていて、Gemma 4の「26B A4B」はモデルカード上で総パラメータ25.2B・有効パラメータ3.8B（「A」はactive parametersの意味）です。Gemini 3について両方の数字が非公開である以上、「GPT系より大きい／小さい」といった規模の比較は成り立ちません。

### 「1兆」「7兆」パラメータ説の出どころ

日本語の解説記事や検索結果の要約では、Gemini 3のパラメータ数を「1兆」「7兆」とする数字が見つかります。発表ブログ、モデルカード、Gemini APIのドキュメントのいずれにもこれらの数字はなく、Googleが出した値ではありません。本記事の旧版にあった「DeepMindによると従来モデル比で数倍のパラメータを持つ」という記述も、同じ理由で出典を示せないため削除しました。

規模を根拠に導入判断をしたい場合、推定値を社内資料に書くより、下の「規模の代わりに比較できる指標」を使うほうが検証できます。

## Googleがパラメータ数を公表したGeminiの世代

Geminiシリーズで数字が公表されているのは、端末で動かす小型モデルに限られます。主力モデルは初代から一貫して非公開です。

| 世代・モデル               | 公表されたパラメータ数        | 出典             |
| -------------------- | ------------------ | -------------- |
| Gemini 1.0 Nano-1    | 1.8B               | Gemini 1.0技術報告 |
| Gemini 1.0 Nano-2    | 3.25B              | Gemini 1.0技術報告 |
| Gemini 1.0 Pro／Ultra | 非公開                | 同上（数値なし）       |
| Gemini 1.5 Flash-8B  | 1桁B（10億単位）と記述      | Gemini 1.5技術報告 |
| Gemini 2.5 Pro／Flash | 非公開（sparse MoEと記載） | Gemini 2.5技術報告 |
| Gemini 3 Pro以降       | 非公開                | モデルカード         |

### Nano-1とNano-2だけが数字を持つ理由

Gemini 1.0技術報告（arXiv:2312.11805）は、Nanoを「端末上で動かすための最も効率的なモデル」と位置づけ、「1.8B（Nano-1）と3.25B（Nano-2）の2版を、低メモリ端末と高メモリ端末向けに学習した」と書いています。大きなGeminiモデルから蒸留し、4bit量子化して配布する前提です。メモリ容量が限られる端末に載せる以上、サイズは端末メーカーやアプリ開発者が知る必要のある仕様で、隠す意味が薄かったと読めます。

Gemini 1.5 Flash-8Bも名前に「8B」を含みますが、Gemini 1.5技術報告（arXiv:2403.05530）の記述は「single-digit billion parameter models（10億単位で1桁のモデル）の領域」という言い方で、8Bちょうどとは書いていません。

### パラメータ数が公開されたGemma 4の構成

Google DeepMindが重みを公開しているGemmaは、パラメータ規模がモデル名に入っています（E2Bの「E」は有効パラメータ、26B A4Bの「A」はアクティブパラメータの意味）。Gemma 4はE2B・E4B・12B・26B A4B（MoE）・31B（Dense）の構成で、コンテキスト長はE2B・E4Bが128K、それ以外が256Kです。ローカル実行に必要なVRAMを見積もるなど、パラメータ数が実務上必要な用途ではGeminiではなくGemmaが対象になります。構成ごとの必要スペックは[Gemma 4とは｜モデル一覧・必要スペック(VRAM)・量子化(GGUF/AWQ)・ローカル実行を解説【2026年版】](/tech/details/11651/)で扱っています。

## Gemini 3 Proを起点にしたモデルの系譜

モデルカードの「Model dependencies」は、Gemini 3 Proを既存モデルの改変ではない新しい基盤と位置づけ、後続モデルはGemini 3 Proを土台にしていると書いています。同じ欄に並ぶファミリーはGemini 3 Pro Image、Gemini 3 Flash、Gemini 3.1 Pro、Gemini 3.1 Flash Image、Gemini 3.1 Flash-Lite、Gemini 3.1 Flash Live、Gemini 3.5 Flashです。版番号が3.1や3.5に上がっても、モデルカード上は「Gemini 3 Proファミリー」に属します。

### API IDの移行状況（2026年9月時点）

Gemini APIの非推奨ページと変更履歴によると、発表時のGemini 3 Pro Previewはすでに停止し、IDは後継を指すように切り替わっています。

| モデルID                  | リリース       | 停止日        | 移行先                    |
| ---------------------- | ---------- | ---------- | ---------------------- |
| gemini-3-pro-preview   | 2025-11-18 | 2026-03-09 | gemini-3.1-pro-preview |
| gemini-3-flash-preview | 2025-12-17 | 未発表        | gemini-3.6-flash       |
| gemini-3.1-pro-preview | 2026-02-19 | 未発表        | －                      |
| gemini-3.8-flash       | 2026-09-02 | 未発表        | －                      |

同ページは新規プロジェクト向けに3.5 Flash-Liteと3.8 Flashを案内しています。Pro系の現行は3.1 Proで、仕様と料金は[Gemini 3.1 Proとは｜料金・有料プラン(Plus/Pro/Ultra)・API単価とスペックを解説【2026年2月リリース】](/tech/details/11077/)で確認できます。

### Pro系とFlash系で独立した版番号

Flash系は3.5、3.6、3.7、3.8と3週間〜2か月おきに上がっている一方、Pro系は3.1のままです。3.8 Flashは3.1 Proより新しいモデルですが、Pro系の上位版ではありません。番号の大小で新旧や性能を比べず、系統（Pro／Flash／Flash-Lite）をそろえてから比較してください。Flash系の直近の差分は[Gemini 3.7 Flashとは？3.6 Flashとの差分・thinking\_levelの制約と切り替え手順【2026年8月】](/tech/details/16901/)にあります。

## パラメータ数の代わりに比較できる指標

パラメータ数が非公開のモデルを比較するときは、Googleが数字で出している項目を使います。Gemini 3 Proの発表時に公表された値は次のとおりです。

- LMArena：1501 Elo（発表時点で首位）
- Humanity’s Last Exam：37.5%（ツール不使用）
- GPQA Diamond：91.9%
- SWE-bench Verified：76.2%

これらはベンダー自身の測定で、比較対象や条件は発表時点のものです。自社の用途に合うかは、同じプロンプトを候補モデルに投げて比べるほうが確実です。

### APIでモデルの上限値を確認する方法

Gemini APIのmodels.getは、モデルごとの入力・出力トークン上限や思考（thinking）対応の有無を返します。公式リファレンスのリクエスト例を、モデル名だけ3.1 Pro Previewに置き換えると次の形です。

```
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.1-pro-preview?key=$GEMINI_API_KEY"
```

返るModelリソースの定義は次のとおりで、パラメータ数を示すフィールドはありません。

```
{
  "name": string,
  "baseModelId": string,
  "version": string,
  "displayName": string,
  "description": string,
  "inputTokenLimit": integer,
  "outputTokenLimit": integer,
  "supportedGenerationMethods": [ string ],
  "thinking": boolean,
  "temperature": number,
  "maxTemperature": number,
  "topP": number,
  "topK": integer
}
```

社内資料でモデルの「大きさ」を示す必要がある場合は、この `inputTokenLimit`／`outputTokenLimit` と知識カットオフを記載し、パラメータ数の欄は「非公開」と書くのが検証可能な書き方です。

## よくある質問

### Gemini 3のパラメータ数はいくつですか？

公表されていません。モデルカードにあるのはsparse MoE構造であることと、入力100万・出力6.4万トークンなどの仕様です。「1兆」「7兆」といった数字はGoogleの一次情報に出典がありません。

### Geminiはどこの会社が開発したAIですか？

Googleです。開発はGoogleの研究部門Google DeepMindが担い、2023年4月にGoogle BrainとDeepMindが統合して発足しました。CEOはDemis Hassabis氏です。

### Gemini 3はいつ公開されましたか？

2025年11月18日です。同日からGeminiアプリ、AI Studio、Vertex AI、検索のAIモード（Google AI Pro／Ultra加入者向け）などで使えるようになり、Deep Thinkモードは12月4日にGoogle AI Ultra加入者向けにGeminiアプリで提供が始まりました。

### Gemini 3 Pro Previewはまだ使えますか？

Gemini 3 Pro Previewのモデル自体は2026年3月9日に停止しました。Gemini APIの変更履歴によると、`gemini-3-pro-preview` というIDは停止後 `gemini-3.1-pro-preview` を指すため、IDを書き換えていないアプリは3.1 Proの応答を受け取っています。挙動の差を検証済みでない場合は、IDを明示的に `gemini-3.1-pro-preview` へ変更してください。

### GeminiとGemmaは何が違いますか？

Geminiは重みを公開しないAPI・アプリ提供のモデルで、パラメータ数も非公開です。Gemmaは同じGoogle DeepMindが重みを公開するオープンモデルで、E2B・31Bのようにサイズが名前に入っています。

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出典: [Gemini 3のパラメータ数は非公開｜開発元Google DeepMindとモデルカードの公開範囲](<https://www.issoh.co.jp/tech/details/9937/>)（株式会社一創）