Meta をローカルで動かすには？バージョン別の必要VRAM
Meta には現在ローカルで動かせるバージョンが 5 個あります。最小の Llama 3.2 3B は 4-bit 量子化で VRAM 5GB が必要です。最大の Muse Spark Open は MoE モデルで、MoE オフロードを使う場合は VRAM 14GB と RAM 約 495GB が必要です。最も安く動かせるデバイスは Tesla V100 16GB で、約 ¥116,627 です。
| バージョン | 公開日 | コンテキスト | ライセンス | ||
|---|---|---|---|---|---|
| Muse Spark OpenMoE | 2026年10月15日 | 816B | 42B | 1M | Muse Model License |
| Llama 4 Scout 17B 16EMoE | 2025年4月5日 | 108.6B | 17B | 10M | Llama 4 Community License |
| Llama 3.3 70BDense | 2024年12月6日 | 70.6B | 70.6B | 128K | Llama 3.3 Community License |
| Llama 3.2 3BDense | 2024年9月25日 | 3.2B | 3.2B | 128K | Llama 3.2 Community License |
| Llama 3.1 8BDense | 2024年7月23日 | 8B | 8B | 128K | Llama 3.1 Community License |
Meta について
Meta のオープンウェイトモデルには 2 つの系統があります。2023 年からの Llama と、2026 年からの Muse です。Meta の本社は米国カリフォルニア州メンローパークで、Llama は Meta が 2013 年に設立した AI 研究チーム FAIR から生まれ、Muse Spark Open のモデルカードには Meta Superintelligence Labs の名前が記されています。
初代 LLaMA は 2023 年 2 月に公開され、非商用ライセンスで研究者にのみ提供されましたが、同年 7 月の Llama 2 からは商用利用が認められています。その後の主なバージョンは、Llama 3（2024 年 4 月）、405B を追加してコンテキストを 128K に広げた Llama 3.1（2024 年 7 月）、1B・3B の小型モデルと 11B・90B のビジョンモデルを加えた Llama 3.2（2024 年 9 月）、Llama 3.3 70B（2024 年 12 月）、そしてシリーズで初めて MoE を採用し、初めてネイティブマルチモーダルに対応した Llama 4（2025 年 4 月）です。Meta によると、Llama の累計ダウンロード数は 2025 年 3 月に 10 億回を突破しました。Llama のライセンスは Meta 独自のコミュニティライセンスで、商用利用は認められていますが、月間アクティブユーザーが 7 億を超える製品は別途ライセンスを申請する必要があり、Open Source Initiative（OSI）はオープンソースの定義を満たさないとしています。
2026 年 10 月時点で Llama 4 以降に新しい Llama は出ておらず、Meta は Muse に軸足を移しています。4 月にクローズドな Muse Spark を発表し、8 月にはオープンウェイトの Muse Glimmer を Apache 2.0 で公開、10 月 15 日には Muse Spark のオープンウェイト版 Muse Spark Open を出しました。816B パラメータの MoE で、画像・動画・音声を読めます。ライセンスは Meta の新しい Muse Model License で、商用利用はできますが、モデルの API を外部に提供していて年間売上が 2000 万米ドルを超える企業は、先に Meta と別途契約を結ぶ必要があります。
- 提供元Meta AI
- 収録バージョン数5
- パラメータ数3.2B – 816B
- 最新バージョンMuse Spark Open
- ライセンス
- Llama 3.2 Community License / Llama 3.1 Community License / Llama 3.3 Community License / Llama 4 Community License / Muse Model License
- 公式サイト
- ai.meta.com
- Hugging Face の組織
- meta-llama
Meta 各モデルの 2-bit 量子化での必要 VRAM は？
2-bit は Q2 とも呼ばれ、よく使われる GGUF ファイルには Q2_K や UD-Q2_K_XL があります。サイズが最も小さい一方で品質の低下も最も大きく、VRAM が厳しいときにまずモデルを動かすのに向いています。下の表は各行が Meta の各バージョン、各列がコンテキスト長で、セルは Q2 で動かすときに必要な合計 VRAM（重み + KV キャッシュ + 実行時オーバーヘッド 1.1GB）です。
| バージョン | 重みサイズGB | 32K コンテキストGB | 128K コンテキストGB | 256K コンテキストGB | 1M コンテキストGB |
|---|---|---|---|---|---|
| Muse Spark Open816B（有効 42B） | 311.2GGUF | 314.8 | 321.2 | 329.8 | 381.4 |
| Llama 4 Scout 17B 16E108.6B（有効 17B） | 42.4GGUF | 46.3 | 51.1 | 57.6 | 96.2 |
| Llama 3.3 70B70.6B | 27.4GGUF | 39.2 | 71.4 | — | — |
| Llama 3.2 3B3.2B | 1.3推定 | 6.1 | 17.4 | — | — |
| Llama 3.1 8B8B | 3.7GGUF | 9.1 | 22 | — | — |
Meta 各モデルの 4-bit 量子化での必要 VRAM は？
4-bit は Q4 とも呼ばれ、最もよく使われる Q4_K_M ファイルにあたります。サイズと品質のバランスがよく、ローカル実行の標準的な選択肢です。下の表は各行が Meta の各バージョン、各列がコンテキスト長で、セルは Q4 で動かすときに必要な合計 VRAM です。
| バージョン | 重みサイズGB | 32K コンテキストGB | 128K コンテキストGB | 256K コンテキストGB | 1M コンテキストGB |
|---|---|---|---|---|---|
| Muse Spark Open816B（有効 42B） | 505.5GGUF | 509.1 | 515.5 | 524.1 | 575.7 |
| Llama 4 Scout 17B 16E108.6B（有効 17B） | 65.4GGUF | 69.3 | 74.1 | 80.6 | 119.2 |
| Llama 3.3 70B70.6B | 42.5GGUF | 54.3 | 86.5 | — | — |
| Llama 3.2 3B3.2B | 2GGUF | 6.8 | 18.1 | — | — |
| Llama 3.1 8B8B | 4.9GGUF | 10.3 | 23.2 | — | — |
Meta 各モデルの 8-bit 量子化での必要 VRAM は？
8-bit は Q8 とも呼ばれ、Q8_0 ファイルにあたります。品質は元のモデルに最も近く、サイズも最大です。下の表は各行が Meta の各バージョン、各列がコンテキスト長で、セルは Q8 で動かすときに必要な合計 VRAM です。
| バージョン | 重みサイズGB | 32K コンテキストGB | 128K コンテキストGB | 256K コンテキストGB | 1M コンテキストGB |
|---|---|---|---|---|---|
| Muse Spark Open816B（有効 42B） | 871.7GGUF | 875.3 | 881.7 | 890.3 | 941.9 |
| Llama 4 Scout 17B 16E108.6B（有効 17B） | 114.5GGUF | 118.4 | 123.2 | 129.7 | 168.3 |
| Llama 3.3 70B70.6B | 75GGUF | 86.8 | 119 | — | — |
| Llama 3.2 3B3.2B | 3.4GGUF | 8.2 | 19.5 | — | — |
| Llama 3.1 8B8B | 8.5GGUF | 13.9 | 26.8 | — | — |
よくある質問
Llama と Muse はオープンソースですか？無料で商用利用できますか？
本サイトで扱うモデルはどれも商用利用できますが、ライセンスは MIT や Apache のようなものではなく、Meta が独自に定めたものです。Llama はコミュニティライセンスで、4 バージョンそれぞれにライセンスがあり、主な条項は共通で、守るべき点は 3 つあります。バージョンの公開日時点で、前の暦月の月間アクティブユーザーが 7 億人を超える製品は、Meta に別途ライセンスを申請する必要があります。モデルやそれを使った製品を配布するときは、ライセンス文を添付し、「Built with Llama」と目立つように表示する必要があります。Llama やその出力を使って学習・ファインチューニングしたモデルを公開するときは、名前を「Llama」で始める必要があります。さらに各バージョンの利用規定（Acceptable Use Policy）も守らなければならず、これは Ollama などほかの経路でダウンロードした場合も同じです。Hugging Face の公式リポジトリは、連絡先情報を入力してライセンスに同意し、審査を通過しないとダウンロードできません。Muse Spark Open は別の Muse Model License で、月間アクティブユーザー数や名前の条件はありません。その代わり、製品に「Built with Muse Spark Open」と表示すること、モデルの API を外部に提供していて年間売上が 2000 万米ドルを超える企業は先に Meta と別途契約を結ぶことが求められます。
Llama は Ollama で動かせますか？
動かせます。Llama の 4 バージョンとも公式タグがあり、llama3.2:3b、llama3.1:8b、llama3.3:70b、llama4:scout（llama4:16x17b とも書けます）です。精度を指定したいときは、llama3.3:70b-instruct-q8_0 や llama4:17b-scout-16e-instruct-q8_0 のように完全なタグを使います。Llama 4 Scout は Ollama で画像も扱えますが、Llama 3.x の 3 モデルはテキストしか扱えません。Muse Spark Open はまだ動かせません。Ollama に公式タグがなく、llama.cpp の対応も本流にマージされていないためです。
Llama 4 は EU で使えますか？
立場によります。Llama 4 の利用規定には、そのうちのマルチモーダルモデルについて、EU に住む個人と、主たる事業所が EU にある企業には、使用・複製・配布・改変の権利を与えないと明記されています。Llama 4 Scout はネイティブのマルチモーダルモデルなので、この条項の対象です。ただしエンドユーザーを制限するものではなく、EU のユーザーも、他社がこうしたモデルで作った製品やサービスは通常どおり使えます。本サイトで扱う Llama 3.2 3B、3.1 8B、3.3 70B はテキスト専用のモデルなので、この条項の影響を受けません。Muse Spark Open もマルチモーダルモデルですが、そのライセンスにはこうした地域制限がなく、EU の個人や企業も Meta Platforms Ireland から同じ権利を受けられます。
