Llama の料金は？

Llama（提供元 Meta）の料金は「モデル自体は無料（Llama 4 Community License、自分で動かす）。API 提供は AWS Bedrock / Azure / Oracle 等のクラウドベンダ経由」です。API を直接使う場合、Llama 4 Maverick は100万トークンあたり入力 — / 出力 — です。

Llama の最新モデルは？

Llama 4 Maverick（MoE 400B/17B active）/ Llama 4 Scout（MoE 109B/17B active、10M context）です。この版が出た（または直近で大きく動いた）のは 2025-04-05 です。

Llama の弱点・注意点は？

Meta のフロンティアは閉源の Muse Spark 系（1.2 まで更新）へ移行済みで、Llama ブランドの後継は依然として未発表。ただし Meta は 2026-08-10 に別系統のオープンモデル Muse Glimmer（約296億パラメータ・Apache 2.0）を公開し、重みを配る路線に部分的に戻った。圧縮された配布版なら 24GB の VRAM でも動く（圧縮しない場合は55GB超が必要）。ネットに出回る「Llama 5 リリース」記事は誤情報なので注意（2026-08 時点で Llama 5 は存在しない）。単独ブランドサイト llama.com は Meta の開発者ポータル（developer.meta.com）に統合された。用途がここに当たる場合は、他のモデルと併用するのが現実的です。

Llama 4 Maverick のベンチマークスコアは？

第三者計測の Artificial Analysis Intelligence Index は 14です（2025-04-05 公開時点の掲載値）。各社が公表していない指標は当サイトでは「—」のままにしており、他モデルや旧バージョンの値で埋めることはしていません。

Llama は無料で使える？

料金体系は「モデル自体は無料（Llama 4 Community License、自分で動かす）。API 提供は AWS Bedrock / Azure / Oracle 等のクラウドベンダ経由」です。無料枠の有無や条件は変更されることがあるので、最終確認は公式サイト（https://developer.meta.com/ai/models/llama-4/）でお願いします。

🧩 オープンソース Meta

Llamaとは？

オープンウェイト LLM の代名詞——ただし Meta の開発は Muse 系へ移り、オープン版も2026年8月公開の Muse Glimmer が担う。Llama 4 が事実上の最終世代。

⚡ 基本情報

Llama の基本データ

提供元	Meta
カテゴリ	🧩 オープンソース
最新バージョン	Llama 4 Maverick（MoE 400B/17B active）/ Llama 4 Scout（MoE 109B/17B active、10M context）
料金	モデル自体は無料（Llama 4 Community License、自分で動かす）。API 提供は AWS Bedrock / Azure / Oracle 等のクラウドベンダ経由
はじめて度	★★☆☆☆ 2 / 5
公式サイト	https://developer.meta.com/ai/models/llama-4/

最新バージョンの公開日: 2025-04-05

◎ 得意なこと

Llama は何が得意？

◎ 中身（重み）が公開されている
◎ 自分の PC・サーバーで動かせる
◎ 派生モデル・改造モデルが豊富
◎ Llama 4 で native multimodal（テキスト + 画像）に対応
◎ Scout は 10M tokens 長コンテキスト

△ 注意点

使う前に知っておきたいこと

△ Meta のフロンティアは閉源の Muse Spark 系（1.2 まで更新）へ移行済みで、Llama ブランドの後継は依然として未発表
△ ただし Meta は 2026-08-10 に別系統のオープンモデル Muse Glimmer（約296億パラメータ・Apache 2.0）を公開し、重みを配る路線に部分的に戻った。圧縮された配布版なら 24GB の VRAM でも動く（圧縮しない場合は55GB超が必要）
△ ネットに出回る「Llama 5 リリース」記事は誤情報なので注意（2026-08 時点で Llama 5 は存在しない）
△ 単独ブランドサイト llama.com は Meta の開発者ポータル（developer.meta.com）に統合された

💡 使いどころクラウド任せにしたくないエンジニア向け。Llama 4 で更新が止まっているので、新規なら Meta 自身の Muse Glimmer や Qwen / DeepSeek / Mistral も比較を。

📊 スペック

Llama のベンチマークと料金

公表されていない指標は「—」のままにしています（他モデルや旧バージョンの値では埋めません）。

モデル	AA指数	SWE-bench	HLE	GPQA	入力	出力	文脈長	公開日
Llama 4 Maverick	14	—	—	—	—	—	1M	2025-04-05

入力・出力は100万トークンあたりの API 料金（USD）。文脈長は一度に読める量。 AA指数は第三者計測の Artificial Analysis Intelligence Index。

📝 編集部メモ

Llama 4 Maverick

Meta 公式 Llama 4 系の旗艦。MoE 128 experts、native multimodal、1M context、Knowledge cutoff 2024-08。公式公表ベンチは MMLU Pro 80.5、LiveCodeBench 43.4、MMMU 73.4、MathVista 73.7、ChartQA 90、DocVQA 94.4。 SWE-Bench / GPQA / AIME / HLE は Meta から公式公表なし（同列比較困難）。Llama 4 Scout（10M context、17B/109B MoE）も同時リリース。オープンウェイト（Llama 4 Community License、月7億 MAU 超は別ライセンス必要）。本表の100万トークンは公式モデルカードの Context length（同時公開の Scout は 10M）。入力と出力の内訳は公表されていない（2026-08-18 確認）。

⚖️ 比較

Llama と他のモデル、どっちがいい？

Qwen3.8-Max vs Llama 4 Maverick

料金・性能を横並びで比較 →

DeepSeek V4-Pro vs Llama 4 Maverick

料金・性能を横並びで比較 →

→ 全モデルの比較表を見る → 1対1で比べる

❓ FAQ

Llama についてよくある質問

Q. Llama の料金は？: A. Llama（提供元 Meta）の料金は「モデル自体は無料（Llama 4 Community License、自分で動かす）。API 提供は AWS Bedrock / Azure / Oracle 等のクラウドベンダ経由」です。API を直接使う場合、Llama 4 Maverick は100万トークンあたり入力 — / 出力 — です。
Q. Llama の最新モデルは？: A. Llama 4 Maverick（MoE 400B/17B active）/ Llama 4 Scout（MoE 109B/17B active、10M context）です。この版が出た（または直近で大きく動いた）のは 2025-04-05 です。
Q. Llama は何が得意？: A. オープンウェイト LLM の代名詞——ただし Meta の開発は Muse 系へ移り、オープン版も2026年8月公開の Muse Glimmer が担う。Llama 4 が事実上の最終世代。具体的には、中身（重み）が公開されている／自分の PC・サーバーで動かせる／派生モデル・改造モデルが豊富——といった点が強みです。
Q. Llama の弱点・注意点は？: A. Meta のフロンティアは閉源の Muse Spark 系（1.2 まで更新）へ移行済みで、Llama ブランドの後継は依然として未発表。ただし Meta は 2026-08-10 に別系統のオープンモデル Muse Glimmer（約296億パラメータ・Apache 2.0）を公開し、重みを配る路線に部分的に戻った。圧縮された配布版なら 24GB の VRAM でも動く（圧縮しない場合は55GB超が必要）。ネットに出回る「Llama 5 リリース」記事は誤情報なので注意（2026-08 時点で Llama 5 は存在しない）。単独ブランドサイト llama.com は Meta の開発者ポータル（developer.meta.com）に統合された。用途がここに当たる場合は、他のモデルと併用するのが現実的です。
Q. Llama 4 Maverick のベンチマークスコアは？: A. 第三者計測の Artificial Analysis Intelligence Index は 14です（2025-04-05 公開時点の掲載値）。各社が公表していない指標は当サイトでは「—」のままにしており、他モデルや旧バージョンの値で埋めることはしていません。
Q. Llama は無料で使える？: A. 料金体系は「モデル自体は無料（Llama 4 Community License、自分で動かす）。API 提供は AWS Bedrock / Azure / Oracle 等のクラウドベンダ経由」です。無料枠の有無や条件は変更されることがあるので、最終確認は公式サイト（https://developer.meta.com/ai/models/llama-4/）でお願いします。