用途に合ったLlamaモデルの選び方

当チャットでは、MetaのLlamaモデルを4種類ご利用いただけます。これらは単に同じモデルのサイズ違いというわけではありません。2つの世代にまたがり、設計構造や対応する入力形式が異なり、学習データの知識期限（カットオフ日）も異なります。このガイドでは、各モデルの特徴を比較し、用途に合わせた選び方をわかりやすく解説します。モデルはいつでも切り替え可能ですので、気軽にお試しください。

4つのモデルの概要

情報源：Hugging Face上のMeta公式モデルカードおよびOpenRouterのモデル一覧（2026年10月確認）。Llama 4の対応言語はアラビア語、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、ベトナム語です。Llama 3.3および3.1の対応言語は英語、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、タイ語です。その他の言語も多くの場合機能しますが、誤りが生じる可能性が高くなります。

実際の使い分けにおけるポイント

画像認識

画像を入力できるのは2つのLlama 4モデルのみです。Llama 3.3 70BまたはLlama 3.1 8Bを選択中に写真を添付すると、自動的にLlama 4 Maverickに切り替わります。画像は1回のメッセージにつき1枚添付できます。

コンテキスト長

コンテキスト長とは、モデルが一度に処理できるテキストの量を指します。仕様上はScoutが圧倒的に長大です。ただし当チャットでは、応答速度を維持するため各リクエストをコンパクトに保つ処理を行っているため、チャット上ではモデル間の差をあまり実感できない場合があります。非常に長い文章を入力する場合は、どのモデルでも分割して送信することをおすすめします。広大なコンテキスト長を最大限活用したい場合は、API経由での利用が適しています。

知識カットオフ

Llama 4モデルの学習データは2024年8月まで、Llama 3モデルは2023年12月までとなっています。2024年前半の話題については、MaverickまたはScoutをお選びください。なお、当チャットのモデルはいずれもウェブ検索機能を持たないため、直近の最新情報については回答できません。最新のニュースなどは別の情報源をご参照ください。

サイズと応答速度

Llama 3.1 8Bは最もサイズが小さいため、通常もっとも素早く回答を返します。Llama 4のMixture of Experts設計は、1トークンあたり170億のアクティブパラメータを使用するため、モデル全体の規模に対して非常に効率的です。実際の生成速度は、その時点でのプロバイダーの混雑状況によっても変化します。

各モデルの詳細

Llama 4 Maverick：標準のデフォルトモデル

2つのLlama 4モデルのうち上位に位置し、総パラメータ数が最大です。迷った場合はまずこのモデルをお使いください。文章作成、解説、分析、コーディング支援、画像に関する質問など幅広く対応します。Scoutと並び、公式対応言語数も最多です。Llama 4 Maverickでチャットを開始、またはMaverickモデルの詳細ページをご覧ください。

Llama 4 Scout：長文対応のLlama 4

総サイズはMaverickよりコンパクトですが、同じ17Bのアクティブパラメータを持ち、画像認識にも対応しています。Metaによって極めて長いコンテキストウィンドウを処理できるよう設計されました。Llama 4での別視点の回答が欲しい場合や、Maverickが混雑している場合の代替として適しており、画像についての質問も可能です。Llama 4 Scoutでチャットを開始、またはScoutモデルの詳細ページをご覧ください。

Llama 3.3 70B：テキスト特化の万能モデル

2024年12月にリリースされた、Llama 3世代の決定版モデルです。下書き作成、推敲、要約、論理的思考、コード生成など、テキスト全般の作業に優れた大規模モデルです。同じプロンプトに対して別のアプローチの回答が欲しい場合や、Llama 4モデルが混雑している場合に重宝します。Llama 3.3 70Bでチャットを開始、またはLlama 3.3 70Bの詳細ページをご覧ください。

Llama 3.1 8B：軽量・高速モデル

当チャットで最小サイズのモデルです。深みのある回答よりもスピードが求められる作業（文章のリライト、簡単な箇条書きの作成、ブレインストーミング、用語の定義など）に向いています。小規模モデルは複数ステップの推論や複雑な指示、厳密な事実確認にはやや弱い傾向があるため、重要な内容は結果を必ず確認してください。Llama 3.1 8Bでチャットを開始、またはLlama 3.1 8Bの詳細ページをご覧ください。

用途別クイックガイド

自分に合ったモデルを見つけるには、普段よく使う作業内容に合わせた短いテストプロンプトを各モデルに送り、結果を並べて比較するのが効果的です。例えば以下のようなプロンプトです。

小さなベーカリーを経営しています。新作のライ麦パンを紹介するInstagramの
キャプションを、異なるトーンで3パターン作成してください。
その後、あなたが最もおすすめするものを1つ選び、その理由を2文で説明してください。

すべての指示に従っているか、トーンは適切か、適切な長さか、与えていない情報を勝手に創作していないかなど、重視するポイントをチェックしてみてください。デフォルトモデルでテストプロンプトを試すをクリックし、モデルを切り替えて再度送信してみましょう。

モデルの切り替え方法

1. チャット画面を開きます。
2. 上部に表示されているモデル名をクリックし、4つの中から1つを選択します。各モデルには簡単な説明と、画像対応・長文対応・高速などのバッジが表示されています。
3. 選択したモデルはその会話に保存され、各回答にはどのモデルが生成したかが表示されます。

本ガイド内のリンクをクリックすると、対象のモデルが選択された状態でチャットが開きます。AIライターや要約ツールなどの専用ツールページでは、最適なモデルが自動的に選択されます。より詳しい比較については、Llama 4 MaverickとScoutの比較、Llama 3.3とLlama 4の比較、およびLlamaファミリーの歴史をご覧ください。

当チャットで対応していない機能

• インターネットのブラウジングやURLの直接閲覧
• 知識カットオフ日以降の最新情報の把握
• 画像以外のファイル読み込み（テキストは直接貼り付けてください）
• 画像の生成や音声での会話
• 過去の別セッションの会話内容の記憶

なお、Metaが2026年に発表した新しいMuseモデルはLlamaファミリーとは異なり、当チャットでは提供しておりません。すべてのモデルで役立つ効果的な指示の出し方は、プロンプトの書き方ガイドをご覧ください。

よくある質問（FAQ）

一番賢いLlamaモデルはどれですか？

あらゆるタスクにおいて常に最善となる単一のモデルは存在せず、当サイトではベンチマークスコアも掲載していません。多くの方にとって、まずはデフォルトのMaverickから始めるのが最適です。納得のいく回答が得られない場合は、同じプロンプトをLlama 3.3 70Bでも試してみてください。

なぜLlama 3.1 8Bのような小型モデルを残しているのですか？

日常的なタスクの多くはシンプルなものだからです。ちょっとした言い換えやアイデア出し程度であれば、軽量モデルの方が圧倒的に速く快適に完了します。より高度な処理が必要になった段階で上位モデルへ切り替えるのが効率的です。

どのモデルを使っても1日の利用枠は同じように消費されますか？

はい。どのモデルを選択しても、1メッセージあたりの無料利用枠のカウントは共通です。ツールページでの利用も同じ枠から消費されます。

Llama 3.2など、他のLlamaモデルは使えますか？

当チャットでは現在ご利用いただけません。Llama 3.2およびLlama Guardについては解説ページをご用意しています。また、多くのLlamaモデルはローカル環境で動かすことも可能です。

選択したモデルによってプライバシー保護に違いはありますか？

違いはありません。4つのモデルはすべて同一の経路（当サイトのサーバー、AIゲートウェイ、サードパーティの推論プロバイダー）を経由して処理され、同一のプライバシーポリシーが適用されます。