Llama 5
Meta 製のオープンウェイト LLM。Llama 5 で 600B+ params / 5M context へ進化。
◎ 強み
- ◎ 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 Guard 4 同梱で安全制御も標準装備
VS COMPARISON
編集部の総合判定
純粋なベンチマーク性能では明確に Llama 5 優位
ベンチ勝ち：Llama 5 4 / Gemini 3.1 Flash 0 料金で安い項目：Llama 5 0 / Gemini 3.1 Flash 2
SPECS
仕様の比較
| 項目 | Llama 5 | Gemini 3.1 Flash |
|---|---|---|
| バージョン | Llama 5 | 3.1 Flash |
| 公開日 | 2026-04-08 | 2026-04 |
| コンテキスト長 | 5000K 勝ち | 1049K |
| 入力料金 $/1M | — | $0.3 安い |
| 出力料金 $/1M | — | $2.5 安い |
| 推論モデル | ✓ あり | ✓ あり |
| マルチモーダル | ✓ あり | ✓ あり |
BENCHMARKS
ベンチマーク差分
バーの長さは100%スケール。長い方が勝ち。
SWE-Bench
Llama 5 75% 勝ち
Gemini 3.1 Flash 65%
MMLU
Llama 5 87% 勝ち
Gemini 3.1 Flash 84%
GPQA
Llama 5 80% 勝ち
Gemini 3.1 Flash 78%
AIME
Llama 5 82% 勝ち
Gemini 3.1 Flash 80%
※ SWE-Bench Verified（実OSSバグ修正）/ MMLU（総合学力）/ GPQA Diamond（博士レベル理系）/ AIME（数学オリンピック予選）
PROS & CONS
強み・弱み
Gemini 3.1 Flash
Google 製。Workspace 連携と長文処理（1M tokens）で頭ひとつ抜けてる。
◎ 強み
- ◎ Gmail / Docs / Sheets / Slides と連携
- ◎ 画像・動画・音声・PDFの理解が強い
- ◎ 1M tokens の長いコンテキスト
- ◎ Deep Research Max など独自機能
△ 注意点
- △ 回答の口調がやや堅め
USE CASES
用途別のおすすめ
Llama 5 か Gemini 3.1 Flash を取り上げてるタスク 8件
PRIMARY SOURCES