Llama
数千もの独立プロジェクトを支えるオープンウェイト・ファミリー。
Olyaのプロフィール
- 特徴
- Llamaはサービスではなく、重みをダウンロードできるモデル群だ。MetaのAPIを介さず、自分のハードウェアやプロバイダーで自分で動かす。「オープン」という言葉には注意がいる。これはオープンウェイトであって厳密な意味のオープンソースではなく、月間7億ユーザーを超える利用者にはライセンスが別途の合意を求める。単一のベンチマークではなく、この入手しやすさこそが、ファインチューニングと独立系プロジェクトの事実上の標準にした。
- 強み
- 最新世代のLlama 4 ScoutとMaverick(2025年4月)はmixture-of-experts構成で、総パラメータ1090億・4000億に対しトークンごとの有効パラメータは170億。控えめな計算コストで高い出力を得られ、Scoutは量子化すればH100 GPU一枚に収まる。両者はネイティブにマルチモーダル(テキストと画像)で、Scoutは最大1000万トークンのコンテキスト窓を掲げる。周囲には現存する最大級のエコシステムがあり、ローカルツール、最適化版、あらゆる用途を網羅するコミュニティが揃う。
- 使うべきとき
- 制御を求めるときに効いてくる。データを社内に留め、オンプレミスや自己ホストで実行し、単一ベンダーに縛られない構成だ。特定ドメインへのファインチューニングや、呼び出しごとに課金せずに製品を作りたい場合の自然な選択になる。モデルを覗いて手を加えられるので、学習目的にも向く。
- 避けるべきとき
- インフラを抱えたくないなら、閉じた既製のAPIのほうが早く結果に届く。巨大なコンテキスト窓は見出し用の数字で、長文での実効性能は自分のケースで試すべきで、前提にしてはいけない。そしてMetaのオープンへの姿勢も見ておきたい。2026年に新しいLlamaは出ず、同社は重みを閉じたモデルへ舵を切った。今後の道筋は見た目ほど定まっていない。