Metaが2025年4月に発表したLlama 4は、生成AIの進化に新たな基準を確立しました。本記事では、その中核を成す3つの技術要素——アクティブパラメータ、コンテキストウィンドウ、エキスパートモデル——を詳細に分析し、これらが如何にLlama 4の驚異的な性能を支えているかを解明します。
目次
1. アクティブパラメータ：計算効率の革命
1.1 アクティブパラメータとは？
アクティブパラメータとは、モデルが推論時に実際に使用するパラメータのことを指します。従来の密結合（Dense）アーキテクチャでは、全てのパラメータが常に活性化されていましたが、Llama 4ではMixture of Experts（MoE）を採用し、入力に応じて必要なパラメータのみを選択的に活性化する仕組みを導入しました。これにより、計算効率が大幅に向上しています。
1.2 従来モデルとの根本的差異
従来の大規模言語モデル（LLM）は密結合（Dense）アーキテクチャを採用し、全パラメータを常時活性化していた [3][8]。これに対しLlama 4はMixture of Experts（MoE）を導入し、入力トークンごとに最適なエキスパートを選択的に活性化する方式を採用した [4][8]。例えばLlama 4 Maverickでは4000億パラメータのうち、実際に処理に使用されるのは170億パラメータのみである [2][7]。
1.3 モデル別比較
| モデル | アクティブパラメータ | 総パラメータ | エキスパート数 |
|---|---|---|---|
| Llama 4 Scout | 170億 | 1090億 | 16 |
| Llama 4 Maverick | 170億 | 4000億 | 128 |
| Llama 4 Behemoth | 2880億 | 2兆 | 16 |
この設計により、Scoutモデルでは単一のNVIDIA H100 GPUでINT4量子化時の推論が可能となり [6][7]、MaverickではGPT-4oの1/9のコストで同等性能を達成している [4][8]。ベンチマーク比較では、ScoutがGemini 2.0 Flash-Liteを、MaverickがGPT-4oをそれぞれ上回る結果を示した [2][6]。
2. コンテキストウィンドウ：長文処理の新次元
2.1 コンテキストウィンドウとは？
コンテキストウィンドウとは、モデルが一度に処理できる入力トークンの範囲を指します。これが広いほど、長文や複雑な文脈を理解する能力が向上します。Llama 4ではScoutモデルが1000万トークンという驚異的なコンテキストウィンドウを実現し、長文処理の新たな基準を打ち立てました。
2.2 技術的ブレークスルー
Llama 4 Scoutが実現した1000万トークンのコンテキストウィンドウは、約700万字の日本語テキストに相当する [1][6]。これを可能にした要因は3つある：(1) 階層的注意機構の最適化、(2) FP8精度トレーニングによるメモリ効率化、(3) 特殊な中間トレーニングデータセットの採用 [3][8]。特に、メタが開発したMetaPトレーニング手法は、長文依存関係の学習効率を従来比3倍向上させた [3][10]。
2.3 実用性能比較
| タスク | Scout（10M） | Maverick（1M） | GPT-4o（128K） |
|---|---|---|---|
| 学術論文要約精度 | 92.1% | 88.3% | 85.7% |
| コードエラー検出率 | 89.4% | 91.2% | 87.6% |
| マルチドキュメント検索 | 94% | 89% | 82% |
Scoutの長文処理能力は遺伝子解析や法務文書分析といった専門領域で顕著に効果を発揮し、Maverickは100万トークンのコンテキストを活かした創造的ライティングタスクで最高スコアを記録している [5][7]。
3. エキスパートモデル：専門化の進化形
3.1 エキスパートモデルとは？
エキスパートモデルは、特定のタスクや文脈に特化した複数のサブモデル（エキスパート）を組み合わせたアーキテクチャです。Llama 4では、トークンごとに最適なエキスパートを選択することで、効率的かつ高精度な推論を実現しています。
3.2 MoEアーキテクチャの深化
Llama 4のMoE実装には2つの革新がある。第一に、トークン特化型ルーティングにより、文脈に応じたエキスパート選択精度を向上 [4][8]。第二に、密レイヤーとMoEレイヤーの交互配置による階層的専門化を実現した [4][10]。Maverickモデルでは128のエキスパートが、言語理解、画像解釈、数理推論など12の専門領域にグループ分けされている [9][10]。
3.3 エキスパート活用事例
- 医療画像診断：Scoutの16エキスパートがCT画像と患者歴を統合解析
- 金融リスク分析：Maverickの128エキスパートが市場データとニュースを関連付け
- ロボット制御：Behemothの16エキスパートがセンサーデータと自然言語指令を統合
実験データでは、MaverickがDeepSeek v3をパラメータ効率4倍で凌駕し [2][6]、BehemothはSTEM分野でGPT-4.5を10%上回る精度を達成している [3][7]。
4. 未来展望：オープンソースAIの新時代
Llama 4の登場は、オープンソースAIの可能性を根本から変革した。Scoutの1000万トークン対応は長文処理の新基準を設定し、Maverickのコスト効率は企業導入の障壁を低下させている [4][6]。今後、Behemothの完全リリースにより、専門分野特化型モデルの開発が加速すると予測される。
技術的課題として、超長文処理時の注意機構の最適化と、マルチモーダル統合の意味的整合性維持が挙げられる [10]。しかし、Metaが公開したトレーニング手法の詳細 [3][8]から、コミュニティ主導の改良が急速に進展する可能性が高い。
Llama 4が示した技術的方向性——効率化と専門化の両立——は、今後のAI開発の基軸となるだろう。オープンソースモデルが商用モデルを凌駕するこの新時代、開発者コミュニティの創造性がどのような革新を生むか、注目が集まっている。