Llama vs Qwen

MetaのLlamaとAlibabaのQwen

LlamaはMetaが提供するオープンウェイトAIモデルファミリーです。QwenはAlibabaのモデルファミリーです。どちらもHugging Faceでダウンロード可能なモデルを公開しており、自身のハードウェアでAIを動かしたい開発者に広く利用されています。しかし、両ファミリーは2025年以降異なる道を歩んでいます。Metaの最新Llamaリリースは依然として2025年4月のLlama 4であるのに対し、Qwenはオープンウェイトモデルやホスト型サービス専任モデルなど、新しい世代を次々とリリースし続けています。

このページでは、2026年10月時点の情報を基に両者を比較します。なお、当サイトではLlamaモデルのみを提供しており、チャットでQwenモデルをご利用いただくことはできません。

LlamaとQwenの簡易比較

価格は2026年10月時点のOpenRouter定価です。

オープンモデル：Llama 4とQwen3.6

Qwenの最新オープンウェイトモデルは、2026年4月にApache 2.0ライセンスで公開されたQwen3.6-35B-A3BとQwen3.6-27Bです。Qwen3.6-27Bのモデルカードによると、ビジョンエンコーダーを備えた270億パラメータの言語モデルであり、ネイティブで262,144トークン（約100万トークンまで拡張可能）のコンテキストに対応し、コーディングやエージェントタスクに強みを持っています。モデルカードの例には画像や動画の入力も含まれています。デフォルトでは回答前に思考プロセスを挟みますが、開発者はこれを無効にして直接回答させることも可能です。

Llama 4 ScoutとMaverickはMoE（Mixture-of-Experts）モデルで、それぞれ170億のアクティブパラメータ（総パラメータ数は1,090億および4,000億）を備えています。テキストと画像の読み取りに対応し、公式に12言語をサポート、2024年8月までのデータでトレーニングされています。Qwen3.6より1年古く、思考モードは搭載されていません。

実用上の大きな違いはサイズです。Qwen3.6-27BはLlama 4 Scoutよりもダウンロードサイズが大幅に小さいため一般的なハードウェアに収まりやすく、設計も新しいです。Llama 4、特にMaverickは総容量で勝っていますが、自前で動かすには高性能なハードウェアが必要です。

ホスト型モデル：Qwen3.7

Alibabaの最新Qwen3.7モデルはAPI経由で提供されています。OpenRouterでは、テキストやエージェント処理向けのフラッグシップであるQwen3.7 Max、より低価格で画像入力にも対応したQwen3.7 Plus、そしてテキスト・画像・動画を受け付ける低価格モデルのQwen3.7 Flashが用意されています。3モデルすべて100万トークンのコンテキストウィンドウに対応しています。なお、Qwen3.7のダウンロード可能なウェイトは確認されていません。Metaにはこれらに対抗する新しいホスト型Llamaモデルはありません（Meta公式のLlama APIプレビューは2026年7月に終了し、より新しいモデルはMuseと呼ばれており、こちらも当サイトのチャットには含まれていません）。

ライセンス

Qwen3.6オープンモデルに適用されているApache 2.0は、著作権表示などを保持する以外にほぼ制限のない標準的なオープンソースライセンスであり、商用利用が可能です。Llama 4 Community Licenseも商用利用を認めていますが、利用規定の遵守、「Built with Llama」の表記義務、ファインチューニングされたモデルの命名規則、月間アクティブユーザー7億人の上限、マルチモーダルモデルに関するEU向けの利用制限などが課されます。詳細は分かりやすいライセンスガイドをご覧ください。法的な管理コストを最小限に抑えたい企業にとっては、Qwenのオープンモデルの方が扱いやすいと言えます。

対応言語

Llama 4は公式に12言語（英語、アラビア語、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）をサポートしています。Qwenも多様な言語で広く利用されています。どの言語をお使いの場合でも、最も確実な検証方法は、同じ実際のタスクを両方のモデルに与えて回答を比較することです。当サイトのチャットなら、無料でLlamaをお試しいただけます。

コスト

ホスト型モデルの利用において、100万トークンあたり入力$0.03／出力$0.13のQwen3.7 Flashは、高い性能を持つモデルの中でも最安水準です。Llama 4 Scout（入力$0.10／出力$0.30）とMaverick（入力$0.1875／出力$0.6525）は、Qwen3.7 Flashと、入力$0.32／出力$1.28のQwen3.7 Plusの中間に位置します（2026年10月のOpenRouter定価）。なお、思考モードは回答ごとに追加のトークンを消費するため、実際のコストに影響します。両ファミリーのオープンモデルを自身のハードウェアで動かす場合は、トークンごとのコストはかかりません。

実際の選び方

実際に必要としているタスクをいくつか選び、両方のファミリーで実行してみてください。セルフホストを予定しているなら、Qwen3.6-27BとLlama 4 Scoutをご自身のハードウェアで比較し、それぞれに必要なメモリ量を確認しましょう。APIを利用する場合は、思考モードによる追加トークンの発生も考慮しながら、Llama 4とQwen3.7 Flash／Plusを品質と1回あたりの回答コストで比較してください。また、製品の配布形態に合わせてライセンス条件も確認しておきましょう。

Llamaが向いているケース

• 思考フェーズを挟まず、迅速かつダイレクトな回答が欲しい場合
• OllamaやLM StudioなどのツールでMetaの実績あるエコシステムを活用したい場合
• Llama 4がサポートする12言語のいずれかで作業する場合
• 今すぐオンラインで無料チャットを試したい場合（当サイトですぐにご利用いただけます）

チャットでLlama 4 Maverickを試す

Qwenが向いているケース

• Apache 2.0ライセンスで利用できる、より新しいオープンウェイトモデルを求めている場合
• 画像認識に対応したより軽量なモデル、または動画を扱えるモデルが必要な場合
• 難易度の高い問題に対して思考モードを活用したい場合
• Qwen3.7 Flashを使ってAPIコストを極めて低く抑えたい場合

Llama vs DeepSeekやLlama vs Mistralの比較、またはLlama 4 Scoutの詳細もぜひご覧ください。

よくある質問

Qwenはオープンソースですか？

Qwen3.6オープンモデルはApache 2.0を採用しています。より新しいQwen3.7モデルはAPI経由で提供されており、ダウンロード可能なウェイトは公開されていません。

LlamaとQwenはどちらが新しいですか？

Qwenです。オープン版のQwen3.6は2026年4月、ホスト型のQwen3.7は2026年半ばのリリースですが、Llama 4は2025年4月にリリースされたモデルです。

Llama.OnlineのチャットでQwenを使えますか？

いいえ。当サイトのチャットではLlamaモデルのみを運用しています。Qwenはご利用いただけません。

個人のPCで動かすならどちらが適していますか？

Qwen3.6-27BはLlama 4 Scoutよりもはるかに軽量なため、幅広いPC環境に適しています。Llamaモデルの中から選ぶのであれば、ローカル環境ではLlama 3.1 8Bが扱いやすくおすすめです。