ラマ4のベンチマークと今すぐオンラインでラマ4を試す方法

Llama 4の紹介: AI開発におけるブレークスルー

Metaは最近、Llama 4を発表し、人工知能の分野で重要な進歩を遂げました。Llama 4シリーズは、例外的なパフォーマンスと開発者に対するアクセスのしやすさを兼ね備えたネイティブマルチモーダルAIモデルの新しい時代を表します。この記事では、Llama 4モデルのベンチマークを探求し、さまざまなアプリケーションでLlama 4をオンラインでどのように使用できるかについての洞察を提供します。

Llama 4ファミリー: モデルとアーキテクチャ

Llama 4コレクションには、特定のユースケースのために設計された3つの主要モデルが含まれており、印象的なパフォーマンスベンチマークを維持しています：

Llama 4 Scout: 効率的なパワーハウス

Llama 4 Scoutは、17億のアクティブパラメータと16人のエキスパートを持ち、合計で1090億のパラメータを持っています。その比較的控えめなサイズにもかかわらず、すべての前のLlamaモデルを上回り、Gemma 3、Gemini 2.0 Flash-Lite、Mistral 3.1といったモデルとも好対照を示しています。Llama 4 Scoutを際立たせているのは、業界をリードする1000万トークンのコンテキストウィンドウで、Llama 3の128Kコンテキストウィンドウからの飛躍的な進歩です。

このモデルは、Int4量子化を使用して単一のNVIDIA H100 GPUにフィットし、計算リソースが限られた組織でも利用可能です。Llama 4 Scoutは画像基盤に優れ、ユーザーのプロンプトを視覚コンセプトに正確に整合し、画像の特定の領域に応答を固定します。

Llama 4 Maverick: パフォーマンスチャンピオン

Llama 4 Maverickは、17億のアクティブパラメータと128人のエキスパートを持ち、合計で4000億のパラメータを持つパフォーマンスのフラッグシップです。ベンチマーク結果は、このモデルが数多くのテストでGPT-4oやGemini 2.0 Flashを上回っており、推論やコーディングタスクにおいてDeepSeek v3と同等の結果を達成していることを示しています。

このモデルは、一般アシスタントやチャットユースケースのためのMetaの製品ワークホースとして機能し、正確な画像理解とクリエイティブな執筆に優れています。Llama 4 Maverickは、複数の入力モダリティ、推論能力、会話能力の間で見事なバランスを保っています。

Llama 4 Behemoth: インテリジェンスの巨人

まだ公開されていないものの、Llama 4 BehemothはMetaがこれまでに開発した最も強力なモデルです。2880億のアクティブパラメータ、16人のエキスパート、そしてほぼ2兆の総パラメータを持つこのモデルは、GPT-4.5、Claude Sonnet 3.7、Gemini 2.0 Proを数々のSTEMベンチマークで上回っています。このモデルは、他のLlama 4モデルの教師として機能しました。

Llama 4ベンチマーク: 新しい基準を設定

主要指標におけるパフォーマンス

ベンチマーク結果は、Llama 4の卓越した能力を複数のドメインで示しています：

推論と問題解決

Llama 4 Maverickは、推論ベンチマークで最先端の結果を達成しており、はるかに大きなモデルとも好対照を示しています。LMArenaでは、実験的なチャット版は印象的なELO1417を記録しており、高度な推論能力を示しています。

コーディング性能

Llama 4 ScoutとMaverickは、コーディングタスクに優れており、Maverickはパラメータが少ないにもかかわらずDeepSeek v3.1と競争力のある結果を達成しています。これらのモデルは、複雑なコードロジックを理解し、機能的なソリューションを生成する強力な能力を持っています。

多言語サポート

Llama 4モデルは、200言語で事前学習されており、その中には各言語で1億トークンを超えるものが100以上含まれており、Llama 3の10倍の多言語トークンを持っています。この広範な言語サポートにより、グローバルなアプリケーションに最適です。

視覚理解

ネイティブマルチモーダルモデルとして、Llama 4 ScoutとMaverickは優れた視覚的理解能力を示します。これらは複数の画像（最大8つを成功裏にテスト）をテキストと一緒に処理でき、洗練された視覚的推論や理解タスクを可能にします。

長いコンテキスト処理

Llama 4 Scoutの1000万トークンのコンテキストウィンドウは、業界をリードする成果を示します。これにより、マルチドキュメント要約、広範なユーザー活動の解析によるパーソナライズタスク、膨大なコードベースに対する推論などの能力が可能になります。

Llama 4がそのパフォーマンスを達成する方法

Llama 4のアーキテクチャの革新

いくつかの技術的革新がLlama 4の印象的なベンチマーク結果に寄与しています：

エキスパートミックス（MoE）アーキテクチャ

Llama 4は、エキスパートミックスアーキテクチャのMetaの初の実装を導入します。このアプローチでは、各トークンを処理するためにモデルの総パラメータの一部のみがアクティブ化され、計算効率の高いトレーニングと推論を実現します。

早期融合によるネイティブマルチモーダリティ

Llama 4は、テキストとビジョントークンを統一モデルのバックボーンにシームレスに統合する早期融合を組み込んでいます。これにより、大量のラベルなしのテキスト、画像、ビデオデータでの共同事前学習が可能になります。

高度なトレーニング手法

Metaは、重要なモデルのハイパーパラメータを信頼性高く設定するために新しいトレーニング手法を開発しました。企業は、質を犠牲にすることなくFP8精度を実装し、Llama 4 Behemothの事前トレーニング中に390 TFLOPs/GPUを達成しました。

iRoPEアーキテクチャ

Llama 4の重要な革新は、位置埋め込みなしで交互注意層を使用し、注意の推論時間の温度スケーリングを組み合わせることです。この「iRoPE」アーキテクチャは、長さ一般化能力を向上させます。

Llama 4をオンラインで使用する場所

Llama 4の公式アクセスポイント

Meta AIプラットフォーム

Llama 4を体験する最も直接的な方法は、Metaの公式チャンネルを通じてです：

• Meta AIウェブサイト: Meta.AIウェブインターフェイスを通じてLlama 4機能にアクセス
• Metaのメッセージングアプリ: WhatsApp、Messenger、Instagram DirectでLlama 4を直接体験
• Llama.com: モデルをローカルに展開するためのダウンロードまたはオンラインデモにアクセス

ダウンロードとセルフホスト

Llama 4を自分のインフラに統合したい開発者や組織向け：

• Hugging Face: Hugging FaceからLlama 4 ScoutとMaverickモデルを直接ダウンロード
• Llama.com: ダウンロードとドキュメントアクセスの公式リポジトリ

Llama 4をサポートするサードパーティプラットフォーム

いくつかのサードパーティサービスが、ユーザーのためにLlama 4モデルを急速に採用しています：

クラウドサービスプロバイダー

主要なクラウドプラットフォームがLlama 4をAIサービスに統合しています：

• Amazon Web Services: AIサービス全体にLlama 4機能を展開
• Google Cloud: 機械学習提供にLlama 4を組み込む
• Microsoft Azure: AIツールセットにLlama 4を追加
• Oracle Cloud: インフラストラクチャを通じてLlama 4アクセスを提供

特化型AIプラットフォーム

Llama 4アクセスを提供するAI専用プロバイダーには次のものがあります：

• Hugging Face: 推論APIを通じてモデルにアクセス
• Together AI: 彼らのサービスにLlama 4を統合
• Groq: 高速なLlama 4推論を提供
• Deepinfra: 最適化されたLlama 4展開を提供

ローカル展開オプション

モデルをローカルで実行したい方のために：

• Ollama: Llama 4モデルの簡単なローカル展開
• llama.cpp: 効率的なローカル推論のためのC/C++実装
• vLLM: Llama 4モデルの高スループット提供

Llama 4の実用的なアプリケーション

Llama 4の企業ユースケース

Llama 4の印象的なベンチマークは、多くの企業アプリケーションに適しています：

コンテンツ作成と管理

組織は、Llama 4のマルチモーダル能力を利用して、ライティング、画像分析、クリエイティブなアイデア出しなどの高度なコンテンツ制作を行うことができます。

顧客サービス

Llama 4の会話能力と推論能力により、複雑なクエリを理解し、役立つ応答を提供できる高度な顧客サービス自動化が可能です。

研究開発

このモデルのSTEM能力と長いコンテキストウィンドウサポートは、科学研究、技術文書分析、知識統合において価値があります。

多言語のビジネスオペレーション

広範な言語サポートにより、Llama 4はグローバルなオペレーションにおけるコミュニケーションギャップを埋め、何百もの言語にわたるコンテンツの翻訳や生成ができます。

開発者アプリケーション

開発者は、Llama 4のベンチマーク能力を次のように活用できます：

コーディングアシスタンス

Llama 4はコーディングベンチマークでの優れたパフォーマンスにより、ソフトウェア開発の優れたコーディングアシスタントとしています。

アプリケーションのパーソナライズ

モデルの1000万トークンのコンテキストウィンドウを通じて、ユーザーデータを処理する能力により、高度にパーソナライズされたアプリケーション体験が可能となります。

マルチモーダルアプリケーション

テキストと画像の理解を組み合わせた高度なアプリケーションを開発し、視覚検索からコンテンツモデレーションシステムまで幅広く対応します。

Llama 4の未来: 次のステップ

Metaは、現在のLlama 4モデルは彼らのビジョンの始まりにすぎないことを示唆しています。将来の開発には次のことが含まれるかもしれません：

拡張されたLlama 4の機能

ScoutとMaverickによって確立された基盤を基に、特定のドメインやユースケースに焦点を当てたより専門的なモデルが登場する可能性があります。

追加のモダリティ

現在のモデルはテキストと画像を巧妙に扱いますが、将来のバージョンはより高度なビデオ、音声、その他の感覚入力を組み込むかもしれません。

Behemothの最終的なリリース

Llama 4 Behemothがトレーニングを完了した際、Metaは最終的にこの強力なモデルを開発者コミュニティにリリースする可能性があります。

結論: Llama 4の革命

Llama 4ベンチマークは、これらのモデルがオープンウェイトでマルチモーダルなAI能力において重要な前進であることを示しています。推論、コーディング、視覚理解、多言語タスクにおける最先端のパフォーマンスと前例のないコンテキスト長サポートを組み合わせて、Llama 4は開発者がアクセス可能なAIモデルから期待できる新しい基準を確立しています。

これらのモデルがさまざまなオンラインプラットフォームを通じて広く利用可能になると、より人間のニーズを理解し応答できるインテリジェントなアプリケーションの新しい世代が可能になります。Meta自身のプラットフォーム、サードパーティサービス、またはローカルに展開してLlama 4にアクセスするかどうかにかかわらず、印象的なベンチマーク結果は、この新世代のモデルが業界やユースケースにおける革新の波を牽引することを示唆しています。

開発者、研究者、そして先進的なAIの力を活用したい組織にとって、Llama 4は、ますます人間のように世界を処理し理解できるインテリジェントで応答性の高いシステムを構築するための刺激的な機会を提供します。