【Llama 3.2/3.3/4比較】オープンソースAIの実用化。サイズと性能から選ぶ最適なモデル

Llamaシリーズの全体像

Metaが提供するLlamaシリーズは、PC上でローカル実行可能なオープンソースの大規模言語モデル（LLM）です。PCのハードウェア環境に応じて、軽量から高性能まで幅広いモデルが提供されています。Ollama公式サイトの情報に基づき、各モデルの特徴を詳しく解説します。

Llama 3.2：軽量PC向けモデル

Llama 3.2は、リソースが限られたPC環境での利用を想定した軽量モデルです。

• モデルサイズ： 1Bパラメータ（約1.3GB）と3Bパラメータ（約2.0GB）の2種類
• コンテキストウィンドウ： 128Kトークン（約400ページ分のテキストを処理可能）
• 対応言語： 英語、ドイツ語、フランス語、イタリア語、ポルトガル語、ヒンディー語、スペイン語、タイ語の8言語
• ハードウェア要件： 標準的なPCで実行可能。GPUがなくても動作しますが、GPUがあるとより快適に動作します。
• 用途： リソースが限られたPC環境での動作に適しています。個人情報管理、多言語知識検索、ローカル環境でのリライトタスクなど、基本的なタスクに想定されています。

軽量PC向けのモデルとして、個人利用や基本的な用途に適した選択肢です。

Llama 3.3：実用的な高性能モデル

Llama 3.3は、70B（700億）パラメータを持つ実用的な高性能モデルです。

• モデルサイズ： 70Bパラメータ（約43GB）
• コンテキストウィンドウ： 128Kトークン（約400ページ分のテキストを処理可能）
• 対応言語： 英語、ドイツ語、フランス語、イタリア語、ポルトガル語、ヒンディー語、スペイン語、タイ語の8言語
• パラメータ数： 70B（700億）パラメータ。Llama 3.1の405B（4050億）パラメータモデルと比較して、モデルサイズを約1/6に削減しています。
• ハードウェア要件： 標準的なPC（VRAM 24GB以上のGPU推奨）で実行可能
• 用途： 高度なタスクや長文処理、コーディング、推論、数学、一般知識タスクなどに想定されています。サイズとパラメータ数のバランスが取れており、企業や開発者にとって実用的な選択肢とされています。

標準的なPCで実行可能でありながら、405Bモデルと比較してサイズを大幅に削減した効率的なモデルです。

Llama 4：マルチモーダル対応の最新高性能モデル

Llama 4は、2025年4月に発表されたマルチモーダル対応の最新モデルです。テキストと画像の両方を入力として処理できます。

• Llama 4 Scout：
  • 109B（1,090億）パラメータのMoE（Mixture of Experts）モデルで、17B（170億）のアクティブパラメータを持つ
  • モデルサイズ：約67GB
  • コンテキストウィンドウ：最大10M（1,000万）トークン
• Llama 4 Maverick（128x17b）：
  • 400B（4,000億）パラメータのMoEモデルで、17Bのアクティブパラメータを持つ
  • モデルサイズ：約245GB
  • コンテキストウィンドウ：最大1M（100万）トークン
• 対応言語： アラビア語、英語、フランス語、ドイツ語、ヒンディー語、インドネシア語、イタリア語、ポルトガル語、スペイン語、タガログ語、タイ語、ベトナム語の12言語
• 特徴： マルチモーダル対応により、テキストと画像の両方を入力として処理できます。画像理解タスク（MMMU、MathVista、ChartQA、DocVQAなど）に対応しています。
• ハードウェア要件： 特にMaverickは245GBと大規模で、高性能なハードウェア（NVIDIA H100 GPUなど）が必要です。

Llama 4は、マルチモーダル対応や超長コンテキスト（最大10Mトークン）などの高度な機能を提供しますが、運用には相応のリソースが必要となります。

なぜ「ローカル実行」が重要なのか

従来のAI利用方法では、OpenAIやGoogleなどのAPIにデータを送信して処理していました。しかし、Llama 3.3は自社のPCやサーバーで直接実行できるため、以下のメリットがあります。

• プライバシー保護： 機密情報や個人情報を含むデータを外部に送信する必要がありません。自社内で完結するため、データ漏洩のリスクを大幅に低減できます。
• コスト削減： APIの利用料金がかかりません。初期投資（ハードウェア）後は、追加の利用料金なしで利用し続けられます。
• カスタマイズ性： 自社のデータでファインチューニング（追加学習）が可能です。業界特有の用語や、社内の知識を反映した専用モデルを作成できます。
• オフライン利用： インターネット接続がなくても動作します。災害時や通信環境が不安定な場所でも利用可能です。

オープンソースAIの実用化がもたらす変化

Llama 3.3は、商用利用可能なオープンソースライセンス（Llama 3.3 Community License）で提供されています。これは、企業が以下のような活用を可能にします。

• ベンダーロックインの回避： 特定のベンダーに依存せず、自社でコントロールできるAIシステムを構築できます。
• データ主権の確保： データがどこに送信されるか、どのように処理されるかを自社で管理できます。GDPRなどの規制への対応も容易です。
• コスト予測可能性： APIの価格変動に影響されません。長期的なコスト計画を立てやすくなります。
• 競争優位の創出： 自社のデータでカスタマイズしたモデルは、他社では得られない独自の価値を提供できます。

モデル選択のガイドライン

用途やハードウェア環境に応じて、適切なモデルを選択することが重要です。以下、実用性の観点からの推奨です。

• Llama 3.2（1B/3B）を選ぶ場合： リソースが限られたPC環境、基本的なタスク（指示理解、要約、プロンプト書き換えなど）に適しています。個人利用や軽量な用途に最適です。
• Llama 3.3（70B）を選ぶ場合： 標準的なPC（VRAM 24GB以上のGPU推奨）での実用的な運用、高度なタスク（コーディング、推論、数学、一般知識タスクなど）に想定されています。サイズとパラメータ数のバランスが取れており、企業や開発者にとって実用的な選択肢とされています。
• Llama 4を選ぶ場合： マルチモーダル対応（画像理解）や超長コンテキスト（最大10Mトークン）が必要な場合に適しています。ただし、特にMaverick（245GB）は高性能なハードウェア（NVIDIA H100 GPUなど）が必要で、運用コストが高くなります。

コストと性能のバランスを考えると、多くのユーザーにとってLlama 3系統（特に3.3）が現実的で実用性が高い選択といえるでしょう。

実際に使うには

Llamaシリーズを利用する最も簡単な方法は、Ollamaを経由することです。Ollamaは、オープンソースAIモデルを簡単にローカル環境で実行できるツールです。インストール後、コマンド一つでモデルをダウンロードして実行できます。

• Llama 3.2： ollama run llama3.2 または ollama run llama3.2:3b（3Bモデルの場合）
• Llama 3.3： ollama run llama3.3（モデルサイズ：約43GB）
• Llama 4 Scout： ollama run llama4:scout（モデルサイズ：約67GB）
• Llama 4 Maverick： ollama run llama4:128x17b（モデルサイズ：約245GB）

各モデルのハードウェア要件は異なります。Llama 3.2は標準的なPCで実行可能、Llama 3.3は標準的なPC（VRAM 24GB以上のGPU推奨）、Llama 4 Maverickは高性能なPC（NVIDIA H100 GPUなど）が必要です。

なぜ「ローカル実行」が重要なのか

従来のAI利用方法では、OpenAIやGoogleなどのAPIにデータを送信して処理していました。しかし、Llamaシリーズは自社のPCやサーバーで直接実行できるため、以下のメリットがあります。

• プライバシー保護： 機密情報や個人情報を含むデータを外部に送信する必要がありません。自社内で完結するため、データ漏洩のリスクを大幅に低減できます。
• コスト削減： APIの利用料金がかかりません。初期投資（ハードウェア）後は、追加の利用料金なしで利用し続けられます。
• カスタマイズ性： 自社のデータでファインチューニング（追加学習）が可能です。業界特有の用語や、社内の知識を反映した専用モデルを作成できます。
• オフライン利用： インターネット接続がなくても動作します。災害時や通信環境が不安定な場所でも利用可能です。

オープンソースAIの実用化がもたらす変化

Llamaシリーズは、商用利用可能なオープンソースライセンス（Llama Community License）で提供されています。これは、企業が以下のような活用を可能にします。

• ベンダーロックインの回避： 特定のベンダーに依存せず、自社でコントロールできるAIシステムを構築できます。
• データ主権の確保： データがどこに送信されるか、どのように処理されるかを自社で管理できます。GDPRなどの規制への対応も容易です。
• コスト予測可能性： APIの価格変動に影響されません。長期的なコスト計画を立てやすくなります。
• 競争優位の創出： 自社のデータでカスタマイズしたモデルは、他社では得られない独自の価値を提供できます。

オープンソースAIの未来

Llamaシリーズの登場は、オープンソースAIモデルの実用化を大きく前進させました。軽量なLlama 3.2から高性能なLlama 4まで、用途に応じた選択肢が揃うことで、企業や開発者は、高性能なAIを低コストで、かつプライバシーを保護しながら利用できるようになりました。これにより、AI技術の民主化が進み、より多くの組織がAIの恩恵を受けられるようになると期待されます。

オープンソースAIは、単に「無料で使えるAI」ではなく、「自分たちでコントロールできるAI」としての価値を持っています。データの主権、コストの予測可能性、カスタマイズ性——これらは、長期的なAI戦略を考える上で重要な要素です。特に、Llama 3.3のように、高性能でありながら実用的なサイズのモデルが登場したことで、オープンソースAIの実用化が加速しています。