Meta Llama 3（メタラマスリー）

具体例・対応製品

• Llama 3 8B Instruct (2024/4): エントリ・GTX 1080 Ti 11GB 動作可能
• Llama 3.3 70B Instruct (2024/12): 高効率・RTX 5090 32GB Q5_K_M 動作可
• Llama 3.1 405B Instruct (2024/7): 最高峰・サーバ専用 GPU 8 ×H100 必要
• Llama 3.2 11B Vision (2024/9): マルチモーダル・画像説明可能
• 対応: Ollama・llama.cpp・LM Studio・vLLM・Hugging Face

自作PCでの選び方・注意点

Meta Llama 3 は2026年現在 オープンソース LLM の業界標準で、自作 PC + RTX GPU でローカル AI 推論を実現する革命的モデル。Llama 3.3 70B Q4_K_M (39GB) は RTX 5090 32GB 単体不可 だがRTX 5090 + RTX 4090 24GB の2枚構成 (合計56GB) または MacBook Pro M4 Max 64GB Unified Memory で完全動作可能。Llama 3 8B Q4_K_M (4.7GB) は GTX 1660 6GB+ で動作で、超エントリー自作 PC でも GPT-3.5 並み AI 体験可能。月額費用ゼロで動作する点が ChatGPT Plus ($20) /Claude Pro ($20) /Gemini Advanced ($19.99) を完全代替可能な選択肢。Ollama (https://ollama.com・無料) で ollama run llama3.3 1コマンドで70B モデル即起動・LM Studio は GUI で初心者向け、llama.cpp は最先端最高速。プライバシ + オフライン用途では Llama 3 ローカル推論が圧倒的に優れ、医療データ + 機密文書処理 + コーディング etc. でクラウド AI 利用不可場面で活躍。Llama 3.2 マルチモーダル (11B/90B Vision) は画像説明 + OCR + 図解理解に対応で、Claude Sonnet マルチモーダル機能をローカル代替可能。

関連用語との違い

• GPT-4: OpenAI クローズドソース・$20-$200/月・最先端 + 安全 + 統合機能。
• Claude 3.5 Sonnet: Anthropic クローズド・$20/月・長文+コーディング優位。
• Mistral Large 2: Mistral AI 競合 OSS・123B・Apache 2.0・Llama 3.1 405B と直接競合。

よくある質問（FAQ）

Q1: Llama 3 と GPT-4 どちらが優秀？ A: 405B 版は GPT-4 同等の MMLU/HumanEval スコア・8B/70B はGPT-3.5 〜 GPT-4 mini 級。クラウド AI ($20-$200/月) との比較では月額費用ゼロが圧倒的優位。

Q2: ローカル動作の必要構成は？ A: 8B (Q4_K_M 4.7GB) は GTX 1660 6GB+・70B (Q4_K_M 39GB) は RTX 4090 24GB ×2 + or M3 Max 64GB・405B は サーバ専用 GPU 8×H100。

Q3: Llama 3 vs 3.1 vs 3.2 vs 3.3 違い？ A: 3.0 (2024/4) は初代・3.1 (7月) はコンテキスト 128K + 405B 追加・3.2 (9月) はマルチモーダル+小型版・3.3 (12月) は70B のみ・405B 並み性能で大幅効率化。