Meta は、Llama ファミリーの新しい AI モデル コレクションである Llama 4 を、なんと土曜日にリリースしました。
新しいモデルは全部で3つあります。Llama 4 Scout、Llama 4 Maverick、そしてLlama 4 Behemothです。Meta氏によると、これらはすべて「広範な視覚理解」を実現するために、「大量のラベルなしテキスト、画像、動画データ」で学習されたとのことです。
中国のAIラボDeepSeekのオープンモデルがMetaのこれまでの主力製品Llamaモデルと同等かそれ以上の性能を発揮したことで、Llamaの開発は急速に加速したと報じられています。Metaは、DeepSeekがR1やV3のようなモデルの実行と展開のコストをどのように削減したかを解明するため、戦略会議を急遽開催したと言われています。
ScoutとMaverickはLlama.comと、AI開発プラットフォームHugging Faceを含むMetaのパートナーから公開されていますが、Behemothはまだトレーニング中です。Metaによると、WhatsApp、Messenger、InstagramなどのアプリでAIアシスタントを提供するMeta AIは、Llama 4が40カ国で利用できるようにアップデートされました。マルチモーダル機能は、現時点では米国英語版のみで利用可能です。
一部の開発者は、Llama 4 ライセンスに異議を唱えるかもしれません。
EU内に「居住地」または「主たる事業所」を有するユーザーおよび企業は、モデルの使用または配布が禁止されています。これは、同地域のAIおよびデータプライバシー法によって課せられるガバナンス要件の結果であると考えられます。（Metaは過去に、これらの法律は過度に煩わしいと批判してきました。）さらに、以前のLlamaリリースと同様に、月間アクティブユーザー数が7億人を超える企業は、Metaに特別なライセンスを申請する必要があり、Metaは独自の裁量でライセンスを付与または拒否することができます。
「これらのLlama 4モデルは、Llamaエコシステムの新時代の幕開けを告げるものです」とMetaはブログ記事に記している。「これはLlama 4コレクションのほんの始まりに過ぎません。」
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Metaによると、Llama 4は、学習とクエリへの回答においてより計算効率の高いMixture of Experts（MoE）アーキテクチャを採用した最初のモデル群です。MoEアーキテクチャは基本的に、データ処理タスクをサブタスクに分割し、より小規模で専門化された「エキスパート」モデルに委任します。
たとえば、Maverick には合計 4,000 億のパラメーターがありますが、128 の「エキスパート」全体では 170 億のアクティブパラメーターしかありません。(パラメーターは、モデルの問題解決能力にほぼ相当します。) Scout には、170 億のアクティブ パラメーター、16 のエキスパート、合計 1,090 億のパラメーターがあります。
Metaの社内テストによると、クリエイティブライティングなどの「一般的なアシスタントとチャット」のユースケースに最適だと同社が言うMaverickは、コーディング、推論、多言語、ロングコンテキスト、画像といった特定のベンチマークにおいて、OpenAIのGPT-4oやGoogleのGemini 2.0といったモデルを上回っています。しかしながら、MaverickはGoogleのGemini 2.5 Pro、AnthropicのClaude 3.7 Sonnet、OpenAIのGPT-4.5といった、より高性能な最近のモデルには及ばないようです。
Scoutの強みは、ドキュメントの要約や大規模コードベースでの推論といったタスクにあります。特に、1,000万トークンという非常に大きなコンテキストウィンドウを備えています。（「トークン」とは、生のテキストの断片を表します。例えば、「fantastic」という単語を「fan」、「tas」、「tic」に分割するなどです。）平易な言葉で言えば、Scoutは画像や最大数百万語を処理できるため、非常に長いドキュメントも処理・操作できます。
Meta の計算によると、Scout は単一の Nvidia H100 GPU で実行できますが、Maverick には Nvidia H100 DGX システムまたは同等のシステムが必要です。
Metaの未リリースのBehemothには、さらに強力なハードウェアが必要になるだろう。同社によると、Behemothは2,880億個のアクティブパラメータ、16人のエキスパート、そして合計約2兆個のパラメータを持つ。Metaの社内ベンチマークでは、数学の問題解決などのSTEMスキルを測定する複数の評価において、BehemothはGPT-4.5、Claude 3.7 Sonnet、Gemini 2.0 Pro（2.5 Proは除く）を上回っている。
注目すべきは、Llama 4のモデルはどれも、OpenAIのo1やo3-miniのような適切な「推論」モデルではないということです。推論モデルは回答の事実確認を行い、一般的に質問への回答はより信頼性が高いものの、結果として従来の「非推論」モデルよりも回答に時間がかかります。
興味深いことに、Meta社はLlama 4の全モデルにおいて、「議論を呼ぶ」質問への回答頻度を減らすよう調整したと述べています。同社によると、Llama 4は、以前のLlamaモデルでは対応できなかった「議論の的となっている」政治・社会的な話題にも対応できるとのことです。さらに、Llama 4は「劇的にバランスが取れている」ため、全く対応しない質問には対応できないとのことです。
「[Llama 4]は、判断することなく、役立つ事実に基づいた回答を提供してくれると信頼できます」とMetaの広報担当者はTechCrunchに語った。「Llamaの応答性をさらに高め、より多くの質問に答え、多様な視点に対応できるようにしていきます。そして、特定の意見を他の意見よりも優遇することはありません。」
これらの調整は、ホワイトハウスの一部の同盟者が AI チャットボットが政治的に「目覚めすぎている」と非難する中で行われた。
億万長者のイーロン・マスク氏や、暗号通貨とAIの「帝王」ことデビッド・サックス氏など、ドナルド・トランプ大統領の側近の多くは、人気のAIチャットボットが保守的な見解を検閲していると主張している。サックス氏はこれまで、OpenAIのChatGPTを「意識的にプログラムされている」と批判し、政治的な話題について真実を語らないとしてきた。
実際には、AIにおけるバイアスは解決困難な技術的問題です。マスク氏自身のAI企業であるxAIは、特定の政治的見解を他の見解よりも優先しないチャットボットの開発に苦心してきました。
それでも、OpenAI を含む企業は、特に物議を醸す主題に関する質問など、これまでよりも多くの質問に答えられるように AI モデルを調整することを続けています。
