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AI Agents · レッスン

Llama、Mistral、Qwenの概要

主要なオープンウェイトモデルファミリーを3つ取り上げます。ライセンス、サイズ、それぞれの得意分野を学びます。

「Llama、Mistral、Qwenの概要」はCoddyKit上の無料AI Agentsレッスンです。 これはレッスン1/4です。 下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。 これはAI Agents学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 AI Agentsコースには全4レッスンが含まれています。

このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。

なぜオープンソースなのか

オープンウェイトモデルには、次のメリットがあります。

  • トークンごとの API 費用がかからない
  • データのプライバシーを保てる — モデルを自分のハードウェアで実行できます
  • あらゆる規模でカスタマイズ（ファインチューニング）できる
  • ベンダーロックインがない

コストは、エンジニアの作業時間、GPU の料金、そして通常は最先端モデルより低い品質です。

Llama ファミリー（Meta）

  • 2023～2025年に、1Bから405Bまでのサイズでリリース
  • Llama 3.x は非常に高性能で、8B は中位クラスのクローズドモデルと競合します
  • コミュニティライセンス（条件付きで商用利用を許可）
  • 巨大なエコシステムがあり、ほとんどのファインチューニングモデルは Llama 由来です

Mistral ファミリー（Mistral AI）

  • Mistral 7B Instruct — 高性能な小型モデル
  • Mixtral 8x7B — Mixture-of-Experts を採用した高速で高性能なモデル
  • Mistral Large / Medium — クローズドウェイトで、API 経由で利用可能
  • オープンなバリアントには Apache 2.0 ライセンスを適用

Qwen ファミリー（Alibaba）

  • Qwen 2.5 — 最高クラスのオープンウェイト推論モデル（2024年）
  • 特に中国語において、優れた多言語サポート
  • 0.5Bから72Bまでのサイズ
  • Apache 2.0

その他の注目モデル

  • Gemma（Google）— 小型で洗練されている
  • Phi（Microsoft）— 非常に小型ですが高性能
  • DeepSeek — 低コストで優れた推論性能
  • Yi — 優れた多言語性能

サイズの選び方

サイズ用途
1-3Bエッジデバイス、モバイル、分類
7-8B単一 GPU、シンプルなエージェント
13-30Bより大きな GPU または小型 GPU 2～4台、本格的なエージェント
70B+マルチ GPU、最先端の品質

重要なベンチマーク

  • MMLU — 一般知識
  • GSM8K — 数学
  • HumanEval — コード
  • MT-Bench — チャット品質
  • HELM / LMSYS Chatbot Arena — 人間の好み

ご自身のタスクに合ったベンチマークを選んでください。

最先端モデルとの差は縮まっている

最先端のクローズドモデル（GPT-4o、Claude Sonnet 4.5）は、最も難しいベンチマークでは依然として優位です。しかし、オープンな70Bモデルは、ほとんどのエージェントタスクでクローズドモデルの中位クラスに匹敵します。

ライセンスに関する注意点

すべてのモデルのライセンスを確認してください。

  • Apache 2.0 — 完全に寛容なライセンス
  • Llama Community License — 大規模サービスや一部の用途に制限があります
  • 一部の「research only」ライセンス — 商用展開できません

ホステッドとセルフホスト

ホステッド API（Together AI、Anyscale、Groq、Fireworks）を使えば、インフラを運用せずにオープンモデルを利用できます。同じ品質であれば、OpenAI より安いことがよくあります。

Hosted Open Models on Groq

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    base_url='https://api.groq.com/openai/v1',
    api_key=GROQ_KEY
)
response = client.chat.completions.create(
    model='llama-3.1-70b-versatile',
    messages=[{'role': 'user', 'content': 'Hello'}]
)

OSS が有利な場合

  • プライバシーが重要：医療、法律、防衛
  • 非常に高い利用量：1回あたり数セントの差が重要
  • 高度なカスタマイズ：特定のドメイン向けのファインチューニング
  • クローズドプロバイダーが苦手とする多言語用途

クローズドモデルが有利な場合

  • 最先端の推論
  • マルチモーダル（画像、音声）
  • 長いコンテキスト：Claude / Gemini が依然として優位
  • 迅速なプロトタイピング

必要な能力を持つ最小モデル

単一 GPU で動作するシンプルな社内エージェントでは、通常どのサイズ帯を使いますか。

まとめ

Llama、Mistral、Qwen が主要な3モデルです。品質要件を満たす最小のサイズを選んでください。ホステッドプロバイダー（Groq、Together）を使えば、インフラを用意せずに済みます。

よくある質問

「Llama、Mistral、Qwenの概要」レッスンは無料ですか？

はい。「Llama、Mistral、Qwenの概要」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、AI Agentsコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 AI Agentsコースには全4レッスンが含まれています。

「Llama、Mistral、Qwenの概要」で何を学びますか？

主要なオープンウェイトモデルファミリーを3つ取り上げます。ライセンス、サイズ、それぞれの得意分野を学びます。 ブラウザで直接実行するハンズオンコードでAI Agentsを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

AI Agentsを始めるのに経験は必要ですか？

事前経験は必要ありません。CoddyKitのAI Agentsは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。 これはレッスン1/4です。

「Llama、Mistral、Qwenの概要」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？

ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。

このAI Agentsレッスンでコードを書いて実行できますか？

はい。すべてのAI Agentsレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。

このコースのすべてのレッスン

  1. Llama、Mistral、Qwenの概要
  2. Ollamaとllama.cppでローカルモデルを実行する
  3. オープンモデルでFunction Callingを行う（Hermes、Functionary）
  4. トレードオフ：レイテンシ、コスト、性能
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