Llama 4 Scout/Maverick の位置付け、Muse Spark 公開でオープン路線に転換点

概要

Meta は2026年4月初旬、Llama 4 シリーズの Scout と Maverick という2つのオープンウェイトモデルを公開・拡張した。いずれも MoE（Mixture of Experts）アーキテクチャを採用しており、特に Scout は最大1000万トークンのコンテキストウィンドウを持つ点で注目される。

Llama 4 Scout は17B のアクティブパラメータと16のエキスパートを持ち、長大なドキュメント処理や複雑なマルチステップ推論に適する。Maverick は128のエキスパートを持つ大規模 MoE モデルで、より高精度な応答が求められるユースケース向けだ。教師モデルである Llama 4 Behemoth は現時点で公開未定となっており、学習が継続中とされている。

一方で同月に発表された Muse Spark はクローズドウェイトで提供される。Meta がオープンとクローズドを並列で展開する二重戦略を明確に取り始めたことで、これまでの「Llama = オープン」という一元的な AI 戦略からの転換が鮮明になった。研究者・開発者コミュニティへのオープンウェイト提供を維持しつつ、製品グレードのモデルでは性能とコントロールを優先する姿勢が読み取れる。

ポイント

• Llama 4 Scout は17Bアクティブパラメータ・16エキスパート・最大1000万トークンのコンテキストウィンドウを持つオープンウェイトモデル
• Llama 4 Maverick は17Bアクティブ・128エキスパート・100万トークンコンテキストのより大規模な MoE モデル
• Llama 4 Behemoth は教師モデルとして開発中だが公開は未定（学習継続中）
• 並走する Muse Spark はクローズドウェイトで meta.ai 限定提供となり、オープン路線との二元戦略が鮮明になった