Llama 4 とは？Meta 最新AIの3モデルの特徴や性能・安全性を徹底解説

最終更新日:2025/05/02

Llama 4の特徴・性能・安全性解説

2025年4月5日、Meta AI は最新AIモデル「Llama 4」を発表しました。ネイティブマルチモーダル対応とMoEアーキテクチャが採用された3種類のモデルが登場し、より高品質なユーザー体験が可能になりました。

本記事では、Llama 4の特徴や仕組み、競合他社のベンチマーク比較、安全性への対策などについて詳しく解説します。最新AIモデルがもたらす未来の可能性や影響についても触れていますので、ぜひご覧ください。

Llama 4 とは

Llama 4 とは、Meta AI社が2025年4月5日に公開した最新の大規模言語モデル（LLM）シリーズです。同社としては初のネイティブマルチモーダルモデルで、テキストや画像、動画、音声といった異なるデータ形式を統合的に処理できます。

シリーズには、後述する3種類のモデルがあり、それぞれで性能や応用範囲が異なります。現在Llama 4 は、Messenger や WhatsApp など同社のサービスに組み込まれている他、公式サイトや Hugging Face 上でモデルの重みデータが無償提供されています。

Llama 4 シリーズ 3つのモデル

Llama 4 シリーズには、「Llama 4 Scout」「Llama 4 Maverick」「Llama 4 Behemoth」という3つのモデルがあり、それぞれで異なる性能や特性を持ち合わせています。ここでは、それぞれの特徴を紹介します。

Llama 4 Scout：強力かつ小規模なモデル

「Llama 4 Scout」は、3つのうち最も小規模でありながらも強力なモデルです。スペックの詳細は以下の通りです。

17B（170億）のアクティブパラメータ
16のエキスパート
合計109Bのパラメータ
1,000万トークンのコンテキスト長

NVIDIA H100 GPU（80GB）に収まるサイズでありながら、コンテキストウィンドウ（入力文脈長）は業界最長の1,000万トークンと膨大で、約20時間超の動画に相当する情報量を一度に処理できます。

また、256Kのコンテキスト長で学習されており、高度な長さの一般化機能が強化されています。複数ドキュメントの要約や大規模コードベースの推論といった用途で能力を発揮します。

Llama 4 Maverick：ネイティブマルチモーダル対応の主力モデル

「Llama 4 Maverick」は、シリーズの中核的な位置づけの大規模モデルです。一般的なLLMとして、Llama 3.3 70B よりも高品質かつ低コストなソリューションを提供できます。スペック詳細は以下の通りです。

17B（170億）のアクティブパラメータ
128のエキスパート
合計400B（4,000億）のパラメータ
100万トークンのコンテキスト長

画像とテキストの処理能力が高く、少ない計算リソースで業界トップクラスの性能を達成するよう設計されています。Scout 同様にマルチモーダル対応ですが、より大規模な専門家を採用することで複雑なタスクにも対応可能です。

高度な推論やコーディングに特化しており、ベンチマーク評価ではGPT-4 相当の性能を超える結果を示した点も見逃せません。クリエイティブライティングや画像理解といったシーンでの活躍が期待できます。

Llama 4 Behemoth：巨大な次世代モデル

「Llama 4 Behemoth」は、シリーズの最上位モデルとしてリリースされた次世代モデルで、現在も開発中です。一部の報道によると、現時点で報道されているモデルのスペックは以下の通りです。

288B（2,880億）のアクティブパラメータ
16のエキスパート
合計約2T（2兆）のパラメータ

特筆すべきは約2Tを超える巨大なパラメータ数で、現時点ではLLMの世界最高水準です。また、前述の Scout と Maverick の教師モデルとして設計されており、コディスティレーション手法（共蒸留）により小規模モデルへの知識伝達にも活用されます。

Llama 4 の主な特徴

Llama 4 の技術や仕組みを踏まえた主な特徴について解説します。

効率性の高いMoEアーキテクチャ

Llama 4 では、MoE（Mixture of Experts）アーキテクチャ方式を採用しています。MoEは、多数の専門家をサブモデルとして連携させ、ユーザーのクエリに応じて必要な専門家だけを稼働させる仕組みです。

Llama 4 Maverick では、総パラメータ約4,000億のうち、推論時に実際に使用されるアクティブパラメータは約170億に抑えられています。全パラメータをメモリに保持しつつ、活性化されるパラメータを限定することで、推論効率の向上とモデル提供コストの低減を実現しています。

iRoPEアーキテクチャによるコンテキスト処理の拡大

iRoPE アーキテクチャの導入により、1,000万トークンという前例のない長大なコンテキストが可能となりました。iRoPE（interleaved Rotary Position Embeddings）は、回転位置埋め込み（RoPE）をアテンション層と組み合わせることで、超文脈の推論性能を確立しています。

また、推論時にはアテンションの温度調整（スケーリング）を行い、極端に長い入力に対しても、安定した性能を維持できる点が特徴です。従来が分割が必要だった長大ドキュメントの解析や大規模コードベースの理解、複雑なストーリー生成などを一括処理できるようになりました。

優れたネイティブマルチモーダル能力

Llama 4 シリーズは、テキストだけでなく画像や動画など複数のデータ形式を統合的に処理できるネイティブマルチモーダル仕様です。前述したMoEアーキテクチャによって、各タスクに最適な専門家モデルだけを活性化するため、リソースを効率的に使いつつ高品質な出力を実現しています。

Llama 4 のマルチモーダル能力におけるポイントについて詳しく見ていきましょう。

視覚エンコーダ（MetaCLIP）の改良

Llama 4 では、視覚情報の処理に特化した MetaCLIP エンコーダを導入しています。エンコーダを別途訓練することで、LLMの文脈理解に適した形で視覚情報を橋渡しするよう設計されています。

その結果、画像キャプションの生成や画像に関する質問応答において、従来よりも高い精度と一貫性を実現することに成功しました。

テキストと画像の統合処理

視覚とテキストがシームレスに連携できるため、マルチモーダルタスク全般における性能が向上しています。関連性の高い複数の画像入力を、同時かつシームレスに処理できるようトレーニングされており、優れた推論能力を発揮します。

テキストトークンと視覚トークンを、同一のモデルバックボーン上で共同事前学習することで、膨大なデータに含まれる多様な特徴を一貫して取り込める仕様です。

新トレーニングMetaPの導入

Llama 4では、新たに「MetaP（Meta’s Progressive Pretraining）」という事前学習手法を導入し、モデルの学習困難性を解消しています。小規模モデルやシンプルなデータセットで安定的にトレーニングを開始し、段階的にモデルの深さや幅、学習トークン数を拡大していく方法です。

バッチサイズやモデルサイズが異なる環境でも、学習効率や初期化スケールが適切に引き継がれるため、高い性能が一貫して得られるようになっています。

Llama 4 ベンチマーク評価と他社モデルとの比較

Llama 4シリーズは多くのベンチマークテストにおいて、主要な競合モデルを上回る非常に高い性能を示しています。以下は、公式サイトで公開されているベンチマークスコアの比較表です。

参照：Meta AI

評価全般において、Llama 4 Maverick は、Open AI の GPT-4o や Claude Sonnet 3.7、Gemini 2.0 Flash といった他社の最先端モデルを上回っています。また、Maverick は、アクティブパラメータを半分以下に抑えた状態でも、コーディングや推論タスクにおいて DeepSeek v3 と同等の結果を示しました。

参照：Meta AI

また、Llama 4 Scout は、Gemini 2.0 Flash-Lite など同クラスの他社モデルを多くのベンチマークで上回っています。特に、論理的推論や複雑なプログラミング課題の処理、マルチリンガル能力で優れた結果を出しています。ただし、特定のコーディング用途でのスコアは控えめなため、用途に応じたモデル選択が必要です。

Llama 4 の使い方

Llama 4 Scout と Llama 4 Maverick は、主要なクラウドサービス上で利用可能です。手以下のプラットフォームでクラウド経由で試せます。

Groq Cloudの無料トライアル
together.ai、fireworks.ai などの有料サービス

Hugging Face で Pythonライブラリからインポートし、ローカルまたはクラウド上の推論環境で呼び出すこともできます。ローカル環境にダウンロードする場合、高性能なGPU環境が必要なため個人のパソコンで動かす際には注意が必要です。

メモリ・ハードウェアの要件

Llama 4 シリーズはモデルごとに必要なGPUリソースが異なります。各モデルの導入に必要とされる要件は以下の通りです。

Llama 4 Scout

80GBのVRAMを備えたNVIDIA H100 などを推奨
INT4量子化を用いるとメモリ消費が約1/8に削減され、一般的なハイエンドGPU（RTX 4090 など）でも動作可能

Llama 4 Maverick

複数のH100を搭載したDGX相当のマルチGPU環境が必要

ローカル環境での Llama 4 導入を検討する際は、必要なGPU台数やVRAM量に加えて、リアルタイム推論やバッチ処理などモデルの利用形態も考慮し、最適な構成を選択することが重要です。

Llama 4 の安全性

Meta AIは、誰でも手軽に利用できる最新モデルを開発しながらも、深刻なリスクやAIが抱える課題への対策にも注力しています。ここでは、Llama 4 のリスクヘッジと安全性の確保について解説します。

セーフガード

Llama 4 では、開発者向けの利用ガイド（Developer Use Guide: AI Protections）に沿ったシステムレベルのセーフガードをオープンソース化しています。主なツールは以下の通りです。

Llama Guard：ハザードタクソノミーに基づく入出力安全性検出モデル
Prompt Guard：ジェイルブレイクやプロンプトインジェクションを分類・検知するモデル
CyberSecEval：生成AIのサイバーセキュリティリスクを評価・軽減するフレームワーク

上記ツールを活用することで、有害な入力や出力を事前に検知・遮断し、より安全なAI運用が実現します。

トレーニングのミティゲーション

事前トレーニングの段階で、大規模データセットから有害なコンテンツや誤情報を排除するために高度なフィルタリングを実施しています。また、脆弱性のある領域において安全例を追加学習し、望ましくない出力を学習しないようにミティゲーションを徹底しています。

専門家がラベル付けした安全データを混合することで、初期学習の段階から不適切な出力を抑制するよう設計されており、学習データの偏りや有害情報の影響が最小限に抑えられています。

バイアス問題への取り組み

Llama 4 では、インターネット上の訓練データに起因する政治的・社会的バイアスを軽減して、中立的な応答を実現することを目指しています。実際に、議論の余地があるトピックへの応答拒否率や拒否するプロンプトの偏りの割合が低減したことが確認されました。

また、強い政治的傾向を示す応答の割合も、Llama 3.3 の半分程度まで改善されており、多様な視点をバランスよく表現できるモデルへと進化しています。

Llama 4 の今後の展望とAIの可能性

Llama 4は、オープンエコシステムの一環として、公式サイトやHugging Face、GitHub Models上でモデル重みと推論コードが無償提供されています。また、Azure AI FoundryやAzure Databricks などのクラウドプラットフォームでも利用可能です。

さらには、WhatsApp、MessengerなどにLlama 4搭載のAIアシスタント機能が組み込まれ、一般ユーザーが手軽に使える環境が整備されています。Meta AI は引き続き Llama モデルと製品の両方を研究し、プロトタイプを開発していく意向を示しています。

まとめ

Llama 4は、Meta AIによるオープンソース型AIの画期的なモデルです。MoEアーキテクチャとネイティブマルチモーダルを備えた同社初めてのモデルで、iRoPE技術による最大1,000万トークンという圧倒的な長文脈処理能力をはじめ多彩な高度技術が導入されています。

計算効率と推論速度が大幅に改善され、3タイプのうち、最もコンパクトな「Llama 4 Scout」でも従来のLlamaシリーズを凌駕する計算効率と推論速度を打ち出しています。Meta AI は、最新モデルの検証・改善とともに、安全性や倫理面でも厳格なセーフガードを実装し、より中立で安全なAI利用を推進しています。

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