Llama AIとは？

1分でわかるLlama AI

Llamaは、Facebook、Instagram、WhatsAppを手がけるMeta社が開発した大規模言語モデル（LLM）シリーズです。「Llama AI」と検索される場合、通常はこれらのモデル自体、またはそれを動かすチャットアプリを指します。最初のバージョンは2023年2月24日、Large Language Model Meta AIの略称であるLLaMAという名前で登場しました。Metaはその後も複数の世代をリリースしており、2026年10月時点での最新世代は、2025年4月5日に公開されたLlama 4です。

ChatGPTやGeminiなどのアシスタントとLlamaの大きな違いは、Metaによる公開方法にあります。Metaはモデルの学習内容がすべて詰まった大容量ファイルである「モデルの重み（ウェイト）」を公開しています。ライセンスに同意すれば誰でもダウンロードでき、手元のハードウェアで実行したり、ファインチューニングしたり、それをもとに製品を開発したりできます。一般的には「オープンウェイト」と呼ばれ、学習済みモデルが提供されるものの、Meta独自のライセンス条件に従う形となります。

Llama.Onlineでは、ブラウザ上で本物のLlamaモデル4種類と無料で対話できます：Llama 4 Maverick、Llama 4 Scout、Llama 3.3 70B、Llama 3.1 8B。当サイトは独立したWeb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動作しており、当サイトはお客様のメッセージを送信して回答をストリーミング形式で受け取っています。

Llamaの開発元について

LlamaはMeta Platforms, Inc.によって開発・公開されています。各リリースには、学習データ、対応言語、想定用途、ライセンスを記載した「モデルカード」が付属します。Metaはこれらのカードと重みデータを、Hugging Face上のmeta-llama組織アカウントで公開しています。

2025年、MetaはAI事業をMeta Superintelligence Labsという新組織に再編し、現在はMuseという別名で最新モデルを開発しています。LlamaはMetaのオープンウェイトシリーズとして現在も広く使われていますが、Metaの最先端技術が投入される場ではなくなりました。

Llamaの仕組みをわかりやすく解説

Llamaモデルは、膨大な量のテキスト、そしてLlama 4では画像も学習したニューラルネットワークです。「トークン」と呼ばれる細かなテキストの単位を次々に予測し、回答全体が完成するまで繰り返すことで文章を生成します。学習の過程で、文法、事実関係、文体、推論のパターンを習得していきます。その後、Metaが指示に沿って的確に答えられるよう対話例を用いて「instruct」版を調整します。当チャットで利用できるのは、このinstruct版です。

Llamaモデル間の違いは、主に次の3つの要素で説明できます：

• サイズ（パラメータ数）：モデルはネットワーク内の数値であるパラメータ数で表されます。Llama 3.1 8Bは80億（8B）、Llama 3.3 70Bは700億（70B）です。一般にサイズが大きいほど知識が豊富でニュアンスの理解に優れますが、回答速度が落ち、より高価なハードウェアが必要になります。
• Mixture of experts（専門家混合）：Llama 4はこの方式で作られた最初のLlamaです。モデル内に多数の専門サブネットワークを持ち、トークンごとにその一部のみを使用します。Metaのモデルカードによると、Llama 4 Maverickは合計4,000億パラメータで1トークンあたり170億を使用し、Llama 4 Scoutは合計1,090億パラメータで同じく1トークンあたり170億を使用します。これにより、膨大な知識を持ちながら素早い回答が可能になります。
• コンテキストウィンドウ：モデルが一度に処理できるテキストの量です。Metaのモデルカードでは、Llama 3.1および3.3は128Kトークン、Llama 4 Maverickは1Mトークン、Llama 4 Scoutは10Mトークンと記載されています。ホスティングプロバイダーがカードの最大値より少なく設定している場合も多く、当サイトを含むチャットアプリでも長すぎる対話はトリミングされます。

すべてのLlamaモデルには「ナレッジカットオフ（知識の期限）」があります。ある特定の時期までのデータしか学習しておらず、それ以降の出来事は知りません。Metaの公表値では、Llama 3.1と3.3は2023年12月、Llama 4は2024年8月です。Llamaモデル単体ではインターネットを検索できず、当チャットにもWebアクセス機能はありません。

Llamaシリーズ一覧

各リリースの詳細な変更点については、Llamaの歴史ページをご覧ください。情報提供ページとしてLlama 3.2およびLlama Guard 4もご用意しています。

Llama 4以降の動向

古い記事を読むと、現時点でLlama 5が出ていると思われるかもしれません。しかし、2026年10月現在、Llama 5は存在しません。2025年4月、Metaはより大規模な教師モデルであるLlama 4 Behemothを予告し、まだ学習中であると述べました。ロイター通信は2025年5月にそのリリースが延期されたと報じ、Metaは現在もこれを公開していません。Metaの新しいモデルには代わりにMuseという名前が付けられています：

• Muse Spark（2026年4月8日）：Meta Superintelligence Labs初のモデル。Meta AIアプリおよびmeta.aiで採用されています。重みは公開されておらず、選定されたパートナー向けにAPI経由で提供されました。
• Muse Glimmer（2026年8月10日）：ローカルエージェント向けに作られた300億パラメータのモデル。MetaはHugging Face上でApache 2.0ライセンスのもと重みを公開しました。
• Muse WonderおよびMuse Wonder Full（2026年10月12日）：Metaが「これまでで最も高性能」と位置づけるモデル。ダウンロード可能な重みはなく、Meta Model APIおよびMetaのMuse Codeツール経由で提供されています。
• Muse Spark Open（2026年10月15日）：新しいMuse Model Licenseのもとで公開されたMuse Sparkのオープンウェイト版。Metaによれば商用条件に一定の制限があります。

この移行に伴い、実用面で2つの変化が生じました。1つ目は、Meta製アプリ内のMeta AIアシスタントがLlamaではなくMuseで動作するようになった点です。2つ目は、Metaが2026年7月6日にホステッドLlama APIのプレビュー提供を終了した点です。Metaの開発者ヘルプセンターには現在、Llamaモデルは新しいMeta Model APIでは提供されず、ダウンロードしてセルフホストして利用するものだと記載されています。Llamaモデルは現在もMetaからダウンロード可能であり、多くのクラウドプロバイダーでも提供されています。当チャットもこの方法で利用しています。

Llamaの得意なこと

• 日常的な質問と解説：トピックをわかりやすく説明してもらったり、選択肢を比較したり、手順を順を追って案内させたりできます。
• 文章作成と編集：下書き、メール、SNSの投稿、物語の作成、トーンを変えた書き直し、校正など。
• 要約：記事やメモを貼り付けて、重要ポイント、短縮版、ToDoリストの作成を依頼できます。
• 多言語対応：Llama 4は公式に12言語（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）に対応しています。Llama 3.1と3.3は8言語に対応しています。他の言語でも動作することが多いですが、誤りが増える場合があります。
• コーディング支援：コードの解説、短い関数の作成、バグの発見、プログラミング言語間の変換など。
• 画像の認識（Llama 4）：写真の解説、グラフやスクリーンショットの読み取り、画像についての質問への回答が可能です。
• 独自製品の開発：企業が自社サーバーでLlamaを実行し、データを外部に出さずにファインチューニングして活用できます。

注意すべき制限事項

• 誤った情報を自信満々に答えることがある：他の言語モデルと同様、事実、名前、数字、情報源などをでっち上げることがあります。重要な内容は必ず確認してください。
• リアルタイム情報には非対応：最新のニュースや価格、カットオフ以降の出来事は知らず、調べることもできません。
• 専門家ではない：医療、法律、金融に関する一般的な情報は提供できますが、医師、弁護士、財務アドバイザーの代わりにはなりません。
• 最新モデルではない：Llama 4は2025年4月のものであり、高度なコーディングや長時間の自律エージェントタスクにおいては、MetaのMuse Wonderをはじめとする新しいモデルが一般的に優れています。日常的なチャット、文章作成、画像認識においては、Llama 4は現在も非常に優秀です。

オープンウェイト、ライセンス、「Built with Llama」について

Llama 2以降、各リリースには独自のLlama Community Licenseが付属しています。要約すると、モデルを商用利用を含めて無料で使用、複製、改変、再配布できます。その引き換えとして、Metaの利用規約（acceptable use policy）に従うこと、モデルを使用する製品に「Built with Llama」と表示すること、Llamaから派生して学習させたモデルの名前の先頭に「Llama」を付けること、重みを共有する際にライセンスのコピーを含めることが求められます。各バージョンのリリース時点で月間アクティブユーザー数が7億人を超える製品を持つ企業は、Metaから個別のライセンスを取得する必要があります。Llama 3.2およびLlama 4のマルチモーダルモデルについては、利用規約により欧州連合（EU）に拠点を置く個人および企業にはライセンス権利が付与されません（ただし、それらを使って作られた製品のエンドユーザーには影響しません）。

当サイトのフッターに「Built with Llama」と記載されているのはこのためです。規約の詳細はLlamaライセンスページで解説しています。また、なぜ多くの人がLlamaを「オープンソース」ではなく「オープンウェイト」と呼ぶのかについては、オープンソースAIの解説ガイドをご覧ください。

Llama AIの利用方法

ブラウザでチャットする

最も手軽な方法は、当サイトの無料Llamaチャットです。インストールの必要もアカウント登録もなく、スマートフォンでもパソコンでも動作します。

自分のパソコンで動かす

Ollama、LM Studio、llama.cppなどのツールを使えば、Llamaモデルをダウンロードしてオフラインでもローカル環境で動かせます。Llama 3.2 3BやLlama 3.1 8Bのような小型モデルは一般的なノートPCでも動作しますが、大型モデルには本格的なハードウェアが必要です。詳しくはLlamaをローカルで動かす方法をご覧ください。

プログラムから呼び出す

開発者は、OpenRouterなどOpenAI互換APIを提供するクラウドプロバイダーを通じてLlamaを利用できます。すぐに使えるコード例や最新の料金一覧は、Llama APIガイドをご覧ください。

当サイトでLlamaとチャットを始める手順

1. チャット画面を開きます。初期設定ではLlama 4 Maverickが選択されています。
2. お好みに応じて、モデルメニューから別のモデルを選択します。どれを選ぶべきかは、適切なLlamaモデルの選び方ガイドを参考にしてください。
3. 質問を入力します。Llama 4モデルをご利用の場合は写真やスクリーンショットを添付することもできます。
4. 続けて質問を重ねてみてください。重要な事実については必ず信頼できる情報源で確認しましょう。

すべての訪問者には無料のデイリー枠（現在は1日100メッセージ）が付与され、当サイトのAIツールと共有されます。効果的な質問のコツは、上手なプロンプトの書き方をご覧ください。

よくある質問

Llama AIは無料ですか？

Metaのライセンスのもとでモデル自体は無料でダウンロードできますが、動かすにはハードウェアやクラウドの利用料がかかります。当サイトのチャットは1日のメッセージ枠内であれば無料で、広告によって運営されています。

LlamaとMeta AIは同じものですか？

いいえ、異なります。Meta AIは、Metaのアプリ内やmeta.ai上で提供されているアシスタントです。以前はLlamaで動作していましたが、2026年4月以降はMuse Sparkで動いているとMetaが発表しています。Llamaは、当サイトのような独立系サイトを含め、誰でも利用できるオープンウェイトのモデルシリーズです。

Llamaはオープンソースですか？

重みデータは自由にダウンロードできますが、Llama Community Licenseには利用規約や7億人ユーザー制限など、従来のオープンソースライセンスにはない条件が盛り込まれています。そのため、より正確な表現として「オープンウェイト」と呼ばれます。

Llama 5はありますか？

いいえ、ありません。2026年10月時点での最新のLlama世代はLlama 4です。Metaのより新しいモデルはMuseと名付けられており、Llamaシリーズや当サイトのチャットの対象ではありません。

どのLlamaモデルを使うべきですか？

ほとんどのタスクや画像処理には、まずLlama 4 Maverickをお試しください。長いドキュメントにはScout、テキストのみの作業にはLlama 3.3 70B、手短な回答を最速で得たい場合はLlama 3.1 8Bが適しています。

Llamaは画像を読み取れますか？

Llama 4 MaverickとLlama 4 Scout、そしてLlama 3.2のビジョンモデルは画像の入力に対応しています。当チャットでは、Llama 4モデルの選択時に1メッセージにつき1枚の画像を添付できます。なお、Llamaは画像を生成することはできません。