Llama（Meta）

概要

Llamaシリーズ は Meta が開発するオープンウェイト大規模言語モデルファミリーです。2023年の初代 Llama 以降、オープンソースコミュニティで最も広く使われているモデルの一つとなりました。2026年4月に登場した Llama 4 シリーズは、初のネイティブマルチモーダル MoE（Mixture of Experts）オープンモデルとして注目を集めています。

最新モデル: Llama 4

2026年4月5日に Meta が Llama 4 Scout と Llama 4 Maverick を発表しました。両モデルとも MoE アーキテクチャを採用し、30兆トークン以上で事前学習されています（Llama 3 の2倍）。

2つのバリアント

モデル	アクティブパラメータ	エキスパート数	総パラメータ	コンテキスト長
Llama 4 Scout	17B	16	109B	10Mトークン（業界最長級）
Llama 4 Maverick	17B	128	400B	1Mトークン

主な特徴

1. 業界最長級のコンテキスト（Llama 4 Scout）

Scout は 10Mトークンという業界最長級のコンテキストウィンドウを実現。H100 1台（Int4量子化時）で動作可能で、オープンモデルとしては驚異的な長文処理が可能です。

2. ネイティブマルチモーダル MoE（オープンモデル初）

Llama 4 は、オープンウェイトモデルとして初めてネイティブマルチモーダル MoE アーキテクチャを採用。テキスト・画像・コード・多言語を統合的に扱えます。

3. Maverick のマルチモーダル性能

Llama 4 Maverick は、マルチモーダルベンチマーク（コーディング・推論・多言語・長文・画像）で GPT-4o や Gemini 2.0 を上回ると Meta は主張しています。H100 1台で動作。

4. オープンウェイト（商用利用可）

Llama 4 Community License で商用利用可能。自前ホスティング・ファインチューニング・カスタマイズが自由にできます。

5. 豊富なホスティング選択肢

• AWS Bedrock
• Azure AI Foundry
• Google Cloud Vertex AI
• Groq（超高速推論）
• Fireworks AI
• Together AI

活用例

• オンプレ/プライベート LLM: 機密データを外部に出さずに自社で運用
• 長文処理: 10Mコンテキストを活かして大規模ドキュメント・コードベース解析
• カスタムファインチューニング: 業種特化モデルの構築
• 多言語アプリケーション: 多言語対応を自前で構築
• コスト削減: API 料金を避けて自前ホスティング

強み

• ✅ 10Mトークンコンテキスト（Scout、業界最長級）
• ✅ MoEアーキテクチャで効率的（17B activeで400B totalの性能）
• ✅ ネイティブマルチモーダル（オープンモデル初）
• ✅ 商用利用可能（Llama Community License）
• ✅ H100 1台で動作可能（Scout は Int4量子化時）
• ✅ 豊富なホスティング選択肢

弱み

• ❌ 自前ホスティングが必要（運用コスト・インフラ知識が必要）
• ❌ GPT-5.4 や Claude 4.6 と比べると最上位性能ではやや劣る
• ❌ 日本語最適化は限定的（英語・コードが中心）
• ❌ 商用利用はライセンスの制約あり（MAU 7億以上は別途ライセンス）

公式情報

• 公式サイト: https://llama.com
• Meta AI: https://ai.meta.com
• ダウンロード: https://llama.com/llama-downloads
• Hugging Face: https://huggingface.co/meta-llama