Llama 3.3 70B

Llama 3.3 70Bの概要と開発元

Llama 3.3 70Bは、Metaが開発した700億パラメータのテキストモデルです。Llama 4が登場する数か月前、Llama 3世代の最終アップデートとして2024年12月6日にリリースされました。Llama 4のMixture-of-Experts（MoE）設計とは異なり、すべてのトークンに対して全パラメータが動作するDense（高密度）モデルです。モデルの重み（ウェイト）は、Llama 3.3 Community Licenseのもとでダウンロード可能です。

Metaのモデルカードによると、Llama 3.3は多言語テキストの入力に対応し、多言語テキストおよびコードを出力します。コンテキストウィンドウは128Kトークンで、2023年12月までのデータでトレーニングされています。指示チューニング（instruction-tuned）版は、教師あり微調整（SFT）と人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）によって調整されており、指示への追従や対話性能に優れています。なお、画像の読み取りには対応していません。

Llama 3.3 70Bは、当チャットで利用できる4つのモデルの1つです。Llama.Onlineは独立したサイトであり、Metaによって運営されているわけではありません。モデルはクラウド推論プロバイダー上で実行されており、当サイトはお客様のメッセージをそこへ中継しています。

Llamaファミリーにおける位置づけ

Llama 3世代は段階的に進化してきました。2024年4月に8Bと70BのLlama 3、2024年7月に8B、70B、405Bおよび拡張された128Kコンテキストを備えたLlama 3.1、2024年9月に小型モデルとビジョンモデルを含むLlama 3.2、そして2024年12月に単一の70BテキストモデルとしてこのLlama 3.3が登場しました。その後、2025年4月に画像認識に対応しアーキテクチャを一新したScoutとMaverickを含むLlama 4が登場しています。挙動が予測しやすく、理解が進んでおり、ほぼすべてのツールでサポートされていることから、現在でも多くの開発者がLlama 3.3を使用しています。全体のタイムラインについてはLlamaの歴史をご覧ください。

Llama 3.3 70Bが得意なこと

• 万能なテキスト処理：解説、要約、アウトライン作成、メール、見出しや箇条書きを用いた構造化文書の作成など。
• 長文の執筆：最初から最後まで一貫したトーンを維持したいレポート、エッセイ、記事などの作成。
• コーディング支援：コードの解説、関数の作成、テストの提案、貼り付けたコードスニペットのバグ検出。
• 多言語テキスト：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言語を公式にサポートしています。
• セカンドオピニオン：Llama 4とは異なるモデルであるため、同じ質問を投げかけることで異なる視点を得ることができます。

チャットでの使い方

1. 以下のリンクからチャットを開くか、モデルメニューで「Llama 3.3 70B」を選択します。
2. 対象読者、文字数、トーンなどのコンテキストを含めて指示を入力します。
3. 「もっと短く」「よりフォーマルに」「例を追加して」など、続けてメッセージを送って調整を依頼します。

Llama 3.3 70Bとチャットする

Llama 3.3を選択中に画像を添付すると、画像認識に対応しているのがLlama 4モデルのみであるため、チャットは自動的にLlama 4 Maverickに切り替わります。チャットは1日の利用上限（現在は1日あたり100メッセージ）の範囲内で無料でご利用いただけます。

知っておくべき制限事項

• テキストのみ対応：写真、スクリーンショット、グラフなどには対応していません。これらを扱う場合はLlama 4モデルをご利用ください。
• 知識の古さ：トレーニングデータは2023年12月までとなっており、Llama 4より8か月前です。それ以降の出来事に関する知識はなく、当チャットはWebアクセス機能を持っていません。
• 対応言語の少なさ：Llama 4の12言語に対し、Metaが公式にサポートしているのは8言語です。その他の言語では誤りが多くなる可能性があります。
• もっともらしい嘘（ハルシネーション）：他の言語モデルと同様、事実、人名、引用などを捏造することがあります。重要な情報は必ず確認してください。ファクトチェックガイドが役に立ちます。
• 最新ではない：他社の最新モデルや、Meta独自のMuseモデルのほうが、一般的に高度なコーディングや複数ステップのエージェントタスクに優れています。なお、Museモデルは当チャットではご利用いただけません。

Llama 3.3 70Bの公式な入手方法

MetaはHugging Face上でmeta-llama/Llama-3.3-70B-Instructとしてモデルウェイトを公開しています。モデルページでライセンスに同意することで、ファイルをダウンロードできるようになります。また、Ollamaのライブラリや多数のクラウドサービスでも利用可能です。OpenRouterでは、入力100万トークンあたり0.10ドル、出力100万トークンあたり0.32ドルで提供されており（2026年10月のOpenRouter定価）、当サイトのプロバイダーにおけるコンテキストウィンドウは131,072トークンです。

700億パラメータのモデルをご自身で動作させるには、大容量メモリを搭載した高性能なマシン（通常は大容量GPUを備えたワークステーションや大容量メモリ搭載のApple製品）が必要です。選択肢については、ローカルでのLlama実行ガイドで詳しく解説しています。

Llama 3.3 Community Licenseでは商用利用が認められています。Metaの利用規定に従うこと、それを利用した製品に「Built with Llama」と表示すること、そこからトレーニングしたモデルの名前を「Llama」で始めること、また月間アクティブユーザー数が7億人を超える場合はMetaに個別のライセンスを申請することが求められます。詳しくはライセンスページをご覧ください。

プライバシーについて

当チャットでは、モデルが回答を生成できるよう、お客様のメッセージは当社のサーバーおよびAIゲートウェイを経由して推論プロバイダーへ送信されます。当社はお客様のメッセージテキストを保存せず、会話履歴はお使いのブラウザ内にのみ保持されます。AIチャット全般において、パスワードや機密性の高い個人情報を貼り付けないようご注意ください。データを社内インフラにとどめる必要がある企業にとって、Llama 3.3のセルフホスティングは一般的な選択肢となっています。

Llama 3.3 70Bの比較

Llama 4と比較すると、画像認識非対応で知識も古いものの、長文作成タスクにおいてはその安定した扱いやすいスタイルを好むユーザーもいます。Llama 3.3 vs Llama 4のページで両者を比較しています。Llama 3.1 8Bと比較した場合、速度は劣りますが、ニュアンスの表現力、長文の回答、難易度の高い質問への対応力で大きく勝っています。オープンモデル全般の比較については、Llama vs QwenやLlama vs Mistralをご覧ください。

よくある質問

Llama 3.3 70BはLlama 4より優れていますか？

総合的にはそうではありません。Metaによると、Llama 4 MaverickはLlama 3.3 70Bよりも低コストで高い品質を提供します。それでも、Llama 3.3は堅牢なテキストモデルであり、挙動の予測しやすさから選ばれることもあります。

Llama 3.3は画像を読み取れますか？

いいえ、テキストのみに対応しています。当チャットで画像を添付すると、自動的にLlama 4 Maverickへ切り替わります。

Llama 3.3の知識のカットオフはいつですか？

Metaのモデルカードには2023年12月と記載されています。

Llama 3.3は商用利用できますか？

はい。Llama 3.3 Community Licenseおよび利用規定に従い、「Built with Llama」の表示要件や7億ユーザー制限のルールを守ることで商用利用が可能です。なお、これは一般的な情報であり、法的な助言ではありません。

Llama 3.3 8Bはありますか？

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。小型で高速なモデルをお探しの場合は、Llama 3.1 8Bをご利用ください。