Llama 3.3 70B vs Llama 4

前世代の集大成と、次世代の幕開け

2024年12月6日にMetaからリリースされたLlama 3.3 70Bは、Llama 3世代の最終モデルでした。一方、2025年4月5日に登場したLlama 4は、ScoutとMaverickの2つのモデルで新世代を切り開きました。その進化は、バージョン番号の差以上のものです。Llama 4ではアーキテクチャの刷新、画像認識への対応、コンテキスト長の大幅な拡張、学習データの更新が行われました。それでもなおLlama 3.3 70Bは広く活用されており、当サイトのチャットでも利用可能な4つのモデルの1つです。両モデルの違いを詳しく見ていきましょう。

ひと目でわかるLlama 3.3とLlama 4の比較

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Dense型とMixture of Experts（MoE）の違い

Llama 3.3 70BはDense型モデルであり、すべてのトークンの処理に700億個のパラメータ全体が稼働します。対してLlama 4はMixture of Experts（MoE）を採用しています。モデル内に多数のエキスパートサブネットワークを備え、各トークンの処理にはその一部（約170億パラメータ）のみを使用します。その結果、Llama 4はLlama 3.3よりも1トークンあたりの計算負荷を抑えながら、全体としてはるかに多くの知識（Scoutで1,090億、Maverickで4,000億パラメータ）を保持できます。Metaは、MaverickについてLlama 3.3 70Bよりも高品質でありながら、運用コストを抑えられるモデルとして発表しました。

ユーザー視点では、Llama 4のほうがより豊かな回答が得られやすく、プロバイダーにとっても効率的に運用できるモデルと言えます。

画像認識、言語、知識

実用面で最も明確な違いは画像への対応です。Llama 3.3 70Bはテキストのみを読み取ります。一方、Llama 4の2つのモデルはネイティブで画像に対応しており、写真、グラフ、スクリーンショット、ドキュメントなどについて質問できます。当サイトのチャットでは、Llama 3.3の選択中に画像を添付すると、自動的にMaverickへ切り替わります。

また、Llama 4では公式対応言語が従来の8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）から、アラビア語、インドネシア語、タガログ語、ベトナム語を加えた12言語へと拡大しました。さらに学習データも2024年8月までカバーしており、Llama 3.3の2023年12月よりも8か月新しくなっています。なお、当サイトのチャットではどちらのモデルもウェブ検索には対応していません。

Llama 3.3が現在も選ばれる理由

Llama 3.3 70Bは2024年末から提供されている、成熟した信頼性の高いテキスト専用モデルです。そのため、多くのアプリ、プロンプト、ガイドがこのモデルを前提に設計されています。ライセンス面でも利点があります。マルチモーダルモデルではないため、Llama 4のマルチモーダルモデルに適用されるEU関連の利用制限が該当しません。また、Dense型モデルとして全700億パラメータが常に稼働するため、必要なメモリや挙動の予測が立てやすいというメリットもあります。

API価格も手頃です。OpenRouterでは100万トークンあたり入力$0.10、出力$0.32となっており、Scoutとほぼ同等で、Maverick（$0.1875 / $0.6525、2026年10月時点のOpenRouter掲載価格）の約半額です。Metaの運用コストに関する説明とは異なり、このプロバイダーでは現状Maverickのほうが割高となっています。

ローカル環境での実行

70BのDense型モデルを動かすには高性能なワークステーションが必要です。Ollamaでは同等のLlama 3.1 70Bのサイズが43 GBとされています。Llama 4 Scoutのダウンロードサイズは67 GB、Maverickは245 GBです。Metaによると、ScoutはInt4量子化を適用することで1台のH100 GPUに収まります。一般的な家庭用ハードウェアでこれらを動かすのは容易ではありません。軽量なモデルをお探しの場合は、Llama 3.1 8Bが適しています。詳しくはLlamaをローカルで動かすをご覧ください。

ライセンス要件はどちらもほぼ同じです。Llama 3.3にはLlama 3.3 Community Licenseが、Llama 4にはLlama 4 Community Licenseが適用されます。いずれも商用利用が認められており、「Built with Llama」のクレジット表記とMetaの利用規定の遵守が求められます。詳細はライセンスガイドをご確認ください。

実際に並べて比較してみる

当サイトのチャットでは3つのモデルすべてを利用できるため、同じ質問を入力して比較するのが最もわかりやすい方法です。違いを実感しやすいプロンプトの例を挙げます：

• 好みの文体での文章作成タスク： 短いメールや商品説明などを作成させ、トーンや言葉遣いを比較します。
• 解説タスク： 住宅ローンの仕組みやMoE（Mixture of Experts）モデルの概要などを質問し、説明のわかりやすさや構成力を比べます。
• Llama 4で新たに追加された言語での質問： ベトナム語やインドネシア語などで質問してみます。Llama 4は公式対応していますが、Llama 3.3は公式には非対応です。
• 写真やスクリーンショットの送信： 画像に応答できるのはLlama 4のみです。Llama 3.3選択時は自動的にMaverickに切り替わります。
• 2024年の出来事についての質問： 2024年春のニュースなどを尋ねてみます。Llama 4の学習データには含まれますが、Llama 3.3には含まれていません（それ以降の出来事はどちらも未学習です）。

メニューからモデルを選んで質問し、切り替えてもう一度尋ねてみてください。チャット履歴はお使いのブラウザ内にのみ保存され、メッセージ本文がサーバーに保存されることはありません。

Llama 3.3がおすすめな場合

• テキスト処理のみを行う場合
• マルチモーダルモデル向けのEU利用制限を避けたい場合
• 自社インフラでの運用にあたり、挙動が把握しやすいDense型モデルを好む場合
• 既存のアプリやプロンプトがLlama 3.3をベースに構築されている場合

Llama 3.3 70Bとチャットする

Llama 4がおすすめな場合

• 画像について質問したい場合
• 新たに追加された4言語のいずれかを利用したい場合
• より新しい学習データを活用したい場合
• APIや独自ハードウェアで超長文のコンテキストを処理したい場合

Llama 4 Maverickとチャットする

Llama 4内部での比較については、MaverickとScoutの比較をご覧ください。シリーズ全体の詳細については、Llamaの歴史や、Llama 3.3 70BおよびLlama 4 Maverickの各モデルページをご確認いただけます。

よくある質問（FAQ）

Llama 4はLlama 3.3よりも優れていますか？

多くのタスクにおいて優れています。Llama 4はより新しく、画像認識に対応し、サポート言語も豊富です。一方で、Llama 3.3も依然として信頼性の高いテキストモデルです。

Llama 3.3 8Bは存在しますか？

MetaのLlama 3.3モデルカードには70Bモデルのみが記載されています。小型モデルをお探しの場合は、Llama 3.1 8Bをご利用ください。

当サイトのチャット内でモデルを切り替えることはできますか？

はい、可能です。モデルメニューから、Llama 3.3 70B、Llama 4 Scout、Llama 4 Maverickの3つをいつでも切り替えられます。

Llama 3.3はLlama 4よりも新しい出来事を知っていますか？

いいえ。Llama 3.3の学習データは2023年12月まで、Llama 4は2024年8月までとなっています。