Meta Llama 3.2 1B / 3B：モデルカードが示す仕様と限界

モデル概要：テキスト専用の二つのサイズ

「Llama 3.2 Mobile」は、MetaのLlama 3.2ファミリーに属する1Bと3Bを指す便利な呼び方です。Metaは両方をエッジ・モバイル向けの軽量なテキスト専用モデルとして説明しています。モデルカードによる実際のパラメータ数は、1B版が12.3億、3B版が32.1億です。「1B」「3B」はモデルのサイズ区分であり、正確なパラメータ数そのものではありません。どちらも多言語テキストを入力とし、多言語のテキストとコードを出力します。標準モデルカードの項目では、コンテキスト長は128Kトークンです。

名称が似ていても別々のチェックポイントです。一つのパッケージ、ランタイム設定、端末が両方を同時に扱えるという意味ではありません。タスクの範囲は似ていますが、実際のファイルと実行条件は別々に確認します。パラメータ数だけからダウンロード容量を見積もることもできません。保存精度、量子化、パッケージ内容、実行時メモリは別の要素です。

Metaのリリース資料は、構造的プルーニングと知識蒸留によるモデルの系譜も説明しています。1Bと3Bのプルーニング元はLlama 3.1 8Bで、学習段階ではLlama 3.1 8Bおよび70Bのlogitsをトークン単位の教師信号として用いたとしています。これはモデルの成り立ちを示す情報であり、特定のプロンプト、言語、ランタイム、端末でのベンチマーク結果ではありません。

「モバイル向け」が示すこと、示さないこと

Metaの位置付けは候補を絞る際の参考になります。1Bと3Bはモバイル・エッジ用途を想定した軽量テキストモデルです。しかし、それはスマートフォンごとの互換性一覧ではありません。特定の変換形式をモバイルランタイムが受け付けるか、各演算子が動くか、実際のビルドがどれだけメモリを使うか、応答時間がどうなるかは示していません。モデルカードはモデルの説明です。導入判断には正確なアーティファクトとソフトウェア構成の証拠が必要です。

コンテキスト長も実ファイルごとに確認します。Metaのモデルカードは標準の1B/3B項目に128Kを記載していますが、別の量子化1B/3B項目は8Kです。したがって、使うファイルを特定せずに「Llama 3.2は128K対応」と一般化するのは不正確です。リポジトリ、リビジョン、チェックポイントの種類、量子化、トークナイザー、ランタイム、アプリ側のコンテキスト上限を記録してください。ランタイムの上限はモデルカードより低い場合があります。

1Bと3Bはテキスト入力・テキスト出力です。Llama 3.2ファミリーの別モデルである11Bと90Bのビジョン版とは異なります。写真や録音から始まる製品には、認識済みテキストを言語モデルに渡す前に、画像処理または音声文字起こしの経路を個別に検証する必要があります。1B/3B自体を画像・音声モデルと説明しないでください。

言語対応もモデル適合性の一部

Metaのモデルカードが公式対応として挙げる言語は、英語、ドイツ語、フランス語、イタリア語、ポルトガル語、ヒンディー語、スペイン語、タイ語です。カードはより広い言語データで学習したことにも触れていますが、より幅広い学習データは、すべての言語を公式にサポートするという約束とは異なります。

日本語と中国語は公式対応の一覧に含まれていません。これは、モデルが両言語を絶対に生成できないという証明ではありません。製品チームは「多言語」という表現だけから対応を推定せず、品質を検証項目として扱うべきです。実際のタスクから言語別の例を用意し、人名、複数言語が混ざる文章、曖昧な表現も含めて、流暢な話者が正確さ、抜け、語調、形式を確認します。このページに日本語・中国語版があることは、モデルがその言語に対応する証拠ではありません。

ライセンスと利用条件

Metaのモデルカードは商用・研究用途を挙げていますが、利用にはLlama 3.2 Community LicenseとAcceptable Use Policyが適用されます。Metaはこれを独自の商用ライセンス契約と説明しており、Apache 2.0やMITと同じ条件ではありません。モデル素材を配布したり製品・サービスに組み込んだりする場合は、入手した版に付属する契約と適用条件を確認してください。この記事はライセンスの種類を説明するもので、法律上の助言ではありません。

具体例：会議メモからアクション案を作る

プロジェクト調整担当者が、すでにある会議メモから行動項目のたたき台を作りたいとします。テキストモデルはこの工程の候補になり得ます。メモを渡して、タスク案、担当者、未解決の質問を整理させます。ただしモデルは会議室を録音せず、音声の話者を識別せず、同僚が本当に担当を引き受けたかも確認できません。送信前に、人が元のメモと照らして下書きを確認します。

この例は処理範囲を限定しています。ライブ音声や録音から始める製品なら、まず別の文字起こし経路を選び検証してください。メモが機密情報を含む場合は、プロンプトがどこで処理され、アプリがデータをどう扱うかを確認します。モデルの実行場所だけではアプリ全体のプライバシーは決まりません。ローカル推論とアプリの他のデータ経路についてはオンデバイスAIの仕組みを参照してください。

導入前に行う評価手順

以下は、Llama 3.2の特定バリアントを製品候補に加えるための証拠を集める方法です。1Bと3Bの性能順位を決めるテストではありません。

1. タスクと言語を定義する。 入力、期待する出力、対象言語、誤りの影響を書きます。会議アクション案なら、日付を保持する必要があるか、確定事項と提案を区別するか、担当者が空欄の項目を指摘するかを定めます。略語や曖昧な行を含む例を集め、プロンプトを試す前に採点基準を決めます。

2. モデル素材を固定する。 1B/3Bのどちらか、リポジトリとリビジョン、ライセンスファイル、トークナイザー、指示調整済みか事前学習版か、量子化・変換の有無を記録します。コンテキスト情報は実ファイルから確認してください。Metaのモデルカードはファミリーの参考資料ですが、導入ごとのファイル識別情報やチェックサムも記録します。

3. ランタイム経路とメッセージ形式を確認する。 選んだランタイムが対象ファイル、演算子、トークナイザー、チャットテンプレートを扱えるかを調べます。MetaのモデルカードにあるTransformers例は、文書化された使い方の一つを示すもので、すべてのエクスポート版がAndroidで使える証明ではありません。ランタイムとバックエンドの版も記録します。変換でコンテキスト長や動作が変わったなら、元のカードの数値をそのまま掲げず、変換後の値を残します。

4. 対象端末で実際の操作を試す。 正確なアプリビルド、モデルファイル、ランタイムを使い、同じタスク例を実行します。採点基準に沿って失敗を記録し、出力を確認します。再現可能な設定で保存容量、ピークメモリ、遅延、継続動作を測っても、一度のテストを端末シリーズ全体や別量子化版に一般化しないでください。端末モデル一覧で他の候補の公開仕様を確認できますが、一覧は端末互換性を認定するものではありません。

5. 誤りを確認し、安全な代替経路を決める。 抜け、作り出した細部、担当者の誤り、言語特有の失敗を調べます。人の確認を求める、ユーザーに質問する、生成案を返さず元のメモを表示する、といった条件を定めます。重要な判断に関わる場合、生成文を承認済み記録のように提示せず、目に見える人の確認手順を残します。

6. 範囲を限定した結論を公開する。 チェックポイント、リビジョン、ランタイム、バックエンド、端末、テスト例、実施日を併記します。Metaのモデル仕様と自分の測定結果を分けます。未検証の言語、端末、量子化、入力経路は「未評価」と記載してください。

導入判断の受け入れ基準

試験導入の前に、対象機能について以下をすべて満たしてください。

• タスクと言語への適合： すべての対象言語で代表例が文書化した品質基準を満たし、抜けや未対応言語を人が確認する経路がある。
• モデルとランタイムの特定： チェックポイント、ライセンス、トークナイザー、変換、量子化、ランタイム版、コンテキスト上限を記録し再現できる。
• 端末上の証拠： 製品がサポート対象にする各端末で、保存容量、ピークメモリ、遅延、失敗、継続動作を計測する。結論は試した組み合わせの範囲に限る。
• ユーザーによる確認： 行動案や決定事項の要約は確認前には下書きとして扱い、不確実な点を示し、利用者が訂正・却下できる。

どれかが不足している場合、正確な状態は「この導入構成では未評価」です。ファミリー紹介を端末互換性の約束にせず、次に集めるべき証拠を明確にできます。

バリアントの違い

以下は公開資料に記載された役割と入出力の比較です。速度、品質、端末適合性、パッケージ容量のランキングではありません。

Metaの標準モデルカードは両小型版に128Kを記載し、量子化項目には8Kと記載しています。他のモデルを探す場合はGemma 4、Qwenや端末モデル一覧も確認してください。

よくある質問

Llama 3.2 1Bのパラメータ数は本当に10億ですか？

「1B」はバリアントの呼び名です。Metaのモデルカードでは、1B版は12.3億、3B版は32.1億パラメータです。この数値から特定のダウンロード容量やランタイムの作業メモリを直接判断することはできません。

Metaがモバイル向けと言えば、自分の端末で動きますか？

それだけでは分かりません。Metaは1Bと3Bをエッジ・モバイル向けと説明しますが、すべての端末や変換済みファイルを認定してはいません。対象チェックポイントへのランタイム対応を確認し、サポート対象として案内する各端末で処理全体をテストしてください。

コンテキスト長は128Kですか、それとも8Kですか？

モデルカードのどの項目と実際のファイルを見るかによります。Metaは標準1B/3Bに128K、別の量子化項目に8Kと記載しています。ランタイムやアプリの設定上限はさらに短い場合があります。コンテキスト長を案内する前に正確なファイルを特定してください。

Apache 2.0ライセンスで使えますか？

いいえ。MetaのモデルカードはLlama 3.2 Community Licenseを適用し、独自の商用ライセンス契約と説明しています。入手したモデル素材に付属するライセンスとAcceptable Use Policyを確認し、特に再配布やサービス利用の条件を確認してください。この記事は法律上の助言ではありません。

Llama 3.2 1Bまたは3Bはマルチモーダルですか？

いいえ。Metaは両方をテキスト入力・テキスト出力として記載しています。ファミリーには別のビジョン版がありますが、別のチェックポイントです。同じファミリーに視覚モデルがあっても、テキスト専用版に画像や音声入力が追加されるわけではありません。

出典と確認日

本稿は 2026年9月27日 に、MetaのLlama 3.2リリース記事、Metaモデルカード、上記リンクのCommunity Licenseを確認しました。モデル仕様はMetaの公開資料に基づきます。導入手順はアーティファクトとランタイムの検証方法であり、特定スマートフォンの認定やCoveの実機測定ではありません。