先日のGoogle I/O 2025で発表された、GeminiとGemmaの新しいモデルをPythonとGoogle Colab環境を使用し、API経由（無料枠内）で実行してみました。

注意事項

本記事の実行結果は特定の時点でのプレビュー版の性能です
正式リリース時には性能や回答品質が変更される可能性があります
API使用量は無料枠の制限にご注意ください

今回使用するモデルは以下の2つです。

gemini-2.5-flash-preview-05-20
gemma-3n-e4b-it

公式のモデル情報は以下のリンクで確認できます。

Gemini 2.5 Flash Preview: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models?hl=ja#gemini-2.5-flash-preview
Gemma 3n: https://ai.google.dev/gemma/docs/gemma-3n

実行のための準備作業

Python環境はGoogle Colabを使用します。
Google AI Python SDKのインストールを行います。
```
!pip install -q google-generativeai
```
APIキーの取得と格納を行います。
- キーは Google AI Studio の画面上部にある【Get API key】ボタンをクリックして生成します。
- 取得したキーはGoogle Colabの左側のサイドバーにある鍵のアイコン (🔑) の【シークレット】を開き、【Gemini API キー】のプルダウンからインポートを行います。
- 追加されたキーを【ノートブックからアクセス】のチェックをONにします。

Google AI StudioのGetAPIkeyボタンをクリック

Google ColabのKeyの格納を行うシークレット設定

Key情報のインポート

チェックを有効化

Pythonコードと実行結果

それでは、実際にPythonコードを使ってモデルを試してみます。普通に実行するだけでなく、スピードなども表示してみるようにしました。こっちのほうが時間がかかっている🙄

google_io_2025.ipynb

処理結果は以下のようになりました。

実行結果

Google Generative AI モデル比較テスト
プロンプト: "真空中でもなぜ熱は伝わるのでしょうか？簡潔に説明してください。"
テスト対象モデル数: 2
開始時刻: 2025-05-23 04:38:13

1/2 番目のモデルをテスト中...

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LLMモデル: gemini-2.5-flash-preview-05-20
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生成開始時刻: 2025-05-23 04:38:13
生成中...

生成結果:
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真空中でも熱が伝わるのは、**熱放射（ねつほうしゃ）**によるものです。

*   熱の伝わり方には「伝導」「対流」「放射」の3種類がありますが、真空中には物質がないため、「伝導」や「対流」は起こりません。
*   しかし、**熱放射（赤外線などの電磁波）は物質を介さずにエネルギーを直接空間に放出します。**この電磁波が真空中を伝わり、別の物体に吸収されることで熱として伝わるのです。

太陽の熱が地球に届くのも、この熱放射によるものです。
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生成統計:
   生成時間: 6.11 秒
   完了時刻: 2025-05-23 04:38:19
   プロンプトトークン数: 17
   生成トークン数: 135
   総トークン数: 1005
   生成文字数: 221 文字
   生成単語数: 6 語
   生成速度: 36.2 文字/秒
   ステータス: 成功
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2/2 番目のモデルをテスト中...

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LLMモデル: gemma-3n-e4b-it
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生成開始時刻: 2025-05-23 04:38:19
生成中...

生成結果:
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真空中でも熱が伝わるのは、**熱が物質の振動によって生じるエネルギーであり、その振動が波として伝わる**ためです。

*   **物質（固体、液体、気体）**：分子や原子が振動している。
*   **真空**：物質がないが、振動はエネルギーとして伝わる。
*   **伝播**：振動が近傍の分子を振動させ、その振動が連鎖的に伝わる。これが熱の伝わり方。

熱伝導の仕組みは、物質の有無に関わらず、エネルギーの振動として伝わることに起因します。
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生成統計:
   生成時間: 2.24 秒
   完了時刻: 2025-05-23 04:38:21
   プロンプトトークン数: 17
   生成トークン数: 132
   総トークン数: 149
   生成文字数: 221 文字
   生成単語数: 8 語
   生成速度: 98.8 文字/秒
   ステータス: 成功
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全体テスト結果
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成功: 2 モデル
失敗: 0 モデル
総実行時間: 8.35 秒
平均実行時間: 4.17 秒/モデル
完了時刻: 2025-05-23 04:38:21
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感想としてはgemma-3n-e4b-itは生成スピードがかなり速いなという印象です。