Llama 3.1の答え合わせ｜オープンソースの意味とその後

Llama 3.1とは：2024年7月の発表内容

Metaは2024年7月23日、AIモデルの新しい世代「Llama 3.1」を公開しました。8B・70B・405Bの3つの大きさがあり、いちばん大きい405B（4050億パラメータ）を、Metaは「最初の最先端級のオープンソースAIモデル」と紹介しました。私たちは同じ月に、この発表を日本語で記事にしました。

当時の発表の要点は次のとおりです。

1. 性能：Metaは150を超えるベンチマークと人による評価を行い、405BはGPT-4o、Claude 3.5 Sonnetと競える水準だと説明しました。モデルカードの値では、405B InstructのMMLU（CoT）は88.6です。
2. 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言語です。日本語は、公式の対応言語に入っていません。
3. ライセンスの変更：モデルの出力を、ほかのモデルの改良に使えるようになりました。合成データの生成や「蒸留」（大きなモデルの答えで小さなモデルを育てること）がねらいです。
4. パートナー：AWS、NVIDIA、Databricks、Groq、Dell、Azure、Google Cloud、Snowflakeなど25社以上が、初日からサービスを用意しました。

学習の規模について、報道は約1万6000個のNVIDIA H100を使ったと伝えています。Metaのモデルカードによると、学習に使った計算量は全体で3930万GPU時間で、うち405Bが3084万GPU時間です。

ヒカリちゃんのまとめLlama 3.1は、重みを公開した大きなモデルとして、たしかに大きな出来事でした。ただ、日本語が公式の対応言語に入っていなかった点は、覚えておいてくださいね。

その後の年表：Llama 4からMuseへ

2024年7月から2026年10月までの、Metaのオープンウェイト（重みを公開する）モデルをめぐる主な動きです。

流れをひと言でいうと、Metaは「Llamaを公開し続ける会社」から、「独自モデルを主役にしつつ、別の名前で重みも出す会社」に変わりました。MetaはLlama 4の次に、Llamaの名前では新しい世代を出していません。2026年10月26日の時点で、私たちが確認できたLlamaの最新は2025年のLlama 4です。

ヒカリちゃんのまとめLlamaの次に出てきたのはLlama 5ではなく、Museという新しい名前の家族でした。重みの公開は続いていますが、主役は重みを公開しない独自のモデルに移っています。

2024年の記事の答え合わせ

2024年7月の記事に書いたことを、いまの時点の公式資料と照らして確かめます。

いちばんの見落としは、「オープンソース」をMetaの言葉のまま書いたことです。

見出しにも本文にも、Metaの説明をそのまま使いました。けれど、その言葉が何を約束するのかは、確かめていませんでした。次の章で整理します。

ヒカリちゃんのまとめ数字の部分はおおむね当たっていました。外れたのは、言語の一覧と「オープンソース」という呼び方、そしてLlamaの未来の見通しでした。

Llamaは「オープンソース」なのか：ライセンスの制限

「オープンソース」は、決まった意味を持つ言葉です。OSIの「オープンソースの定義」は、誰に対しても、どんな分野でも制限なく使えることを求めています。AI向けの定義1.0は、さらに4つの自由を挙げています。使う、調べる、変える、共有する、の4つです。そして、学習データの情報、学習と実行のコード、そして重みを、OSIの認める条件で公開することを求めます。

OSIは2025年2月、Llamaのライセンスはオープンソースではないと、あらためて書きました。理由は、特定の人や使い道を差別したり、分野を制限したりしているからです。新しい版では、EUの人を使えなくする制限も加わった、と指摘しています。

Llama 3.1のライセンス本文から、仕事で使うときに関わる条件を拾います。

多くの小さな会社にとって、7億人の条件は関係しません。実際に気をつけるのは、表記の義務と、名前の付け方、そして利用規定です。

Llama 4のライセンスは別の文書です。月間ユーザー7億人を超える企業が別途ライセンスを必要とする点や、「Built with Llama」の表示は、Llama 4でも続きます。加えて、画像も扱うマルチモーダルのモデルでは、EUに拠点のある企業や個人に対する権利が限られます。日本の会社には直接関係しませんが、EUの取引先に納めるシステムでは影響するかもしれません。

ライセンスは、モデルの使い方を決めるものです。モデルが書いた文章や画像が、他人の著作物に似てしまう可能性は、ライセンスとは別の問題として残ります。社外に出す文章は、必ず人が確かめてください。契約や大きな案件に使うときは、専門家に相談すると安全です。

ヒカリちゃんのまとめLlamaは、重みは公開されていても、OSIの定義でいう「オープンソース」ではありません。使う前にライセンスの条件を読むことが、いちばん大事です。

Llamaなどオープンウェイトのモデルの使い方

いま日本で試すなら、方法は大きく2つあります。自分のパソコンで動かす方法と、クラウドのサービス経由で使う方法です。

自分のパソコンで動かす

手順や必要なメモリの目安は、Windows 98の実験の記事にまとめています。ここでは、Llama 3.1に絞って補います。Ollamaのライブラリでは、次の3つの大きさが配られています。

題名になった405Bは、手元で動かすものではありません。仕事で試すなら、まず8Bです。ただし、Llama 3.1は日本語が公式の対応言語に入っていません。日本語の文章を扱うなら、日本語を強化した「Llama 3.1 Swallow」（8Bと70B）も選べます。ライセンスはLlama 3.1のものを引き継ぎ、指示に従う版（Instruct）にはGemmaの利用条件も関わります。

Llamaにこだわらない場合

いまは、商用で使いやすいライセンスのモデルが増えました。事実は、Windows 98の記事に載せたものと同じです。

画面を見ながら試すなら、無料で仕事でも使えるLM Studioが向いています。コマンドで動かすならOllamaです。どちらも2026年10月26日に公式ページを確かめました。

Metaの最新モデルを試す場合

Muse Spark Openは、Hugging Faceで重みが配られています。Metaのページは、2台のApple M5 Ultra搭載Mac Studio（それぞれ最大512GBのメモリ）で動かす例を挙げています。TechCrunchはEngadgetを引いて、手元で動かすには最低でも1テラバイトのメモリが要ると伝えています。個人や小さな会社が自分のパソコンで動かすモデルではありません。Metaは、Amazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden、Microsoft Foundry Modelsや、Together AI、OpenRouterなどのAPIで使えると案内しています。Muse Glimmerは、ノートパソコンで動かすことをねらった小型版です。

ヒカリちゃんのまとめまずは小さなモデルをLM StudioかOllamaで試すのが、いちばん手軽です。大きなモデルは、クラウドのサービス経由で使う前提で考えてくださいね。

「オープン」という言葉の読み方：仕事で選ぶときの確認点

Llama 3.1の発表から2年あまりで、Metaは「オープン」の中身を変え続けました。名前はLlamaからMuseに、ライセンスはLlamaのものからMuseのものに変わっています。AIモデルを仕事に取り入れるときは、「オープンと書いてある」ではなく、次の4点を自分で確かめるようにしています。

1. ライセンスの名前を見る。Apache 2.0やMITのように広く知られたものか、会社が独自に作ったものか。独自のものは、条件を全部読む。
2. 重みを手元に保存する。ダウンロードした版は、提供元が方針を変えても使い続けられる。ただし、そのライセンスの条件は守る。
3. 日本語で試す。公式の対応言語に日本語がないモデルもある。自分の文章で、品質を確かめる。
4. 乗り換えられる形にしておく。特定のモデル名に業務を寄せすぎず、別のモデルに替えられるようにしておく。

クラウドのAIとの使い分けは、ChatGPTのモデルの違いの記事が参考になります。

ヒカリちゃんのまとめ「オープン」と書かれていても、中身は会社によって違います。ライセンスと日本語の品質を、自分の目で確かめてから選んでくださいね。