Qwen 3 32B と Llama 4 Scout の詳細な比較

比較表 Qwen 3とLlama 4 Scoutの比較 セルフホスティングで高性能なLLMを求める方にとって、自然に選択されます: 2つの異なるアーキテクチャ、2つのパラメータ戦略、2つのライセンス哲学。Qwen 3 32B は、20 GBから32 GBのVRAMを搭載した一般消費者向けマシン向けに設計されたAlibabaの稠密モデルであり、一方、 Llama 4 Scout 109B （Meta）は、Mixture-of-Expertsアーキテクチャを採用し、コンテキストウィンドウは1000万トークンです。本記事では、両LLMのハードウェア要件、ライセンス、標準ベンチマークの結果、具体的な用途を比較し、十分な情報に基づいて選べるよう支援します。

アーキテクチャおよび主要パラメータ

Qwen 3 32B

Qwen 3 32B はモデルです dense アリババのモデルでは、320億のパラメータがすべてインフェレンス時に有効になります。この密接なアプローチは生成の整合性を高め、デプロイを簡素化します——専門ルーティングやMoEによるオーケストレーションの負荷が発生しません。

主な特徴： - パラメータ ：320億（デンス型） - コンテキストウィンドウ ：131,072トークン - アーキテクチャ : 密結合型Transformer、対応モード： thinking （必要に応じて段階的な推論を有効にできます） - ライセンス : Apache 2.0 - 開発元 ：Alibaba / Qwen Team - 言語 : 多言語対応、中国語、英語、フランス語および約30の他の言語でカバレッジを強化

モード thinking はQwen 3シリーズならではの強みです。モデルは最終的な回答を生成する前に、内部で一連の推論を行います。この機能により、エンドユーザーに見える出力形式を変えることなく、数学、論理、コード生成のタスクで性能が大きく向上します。

Llama 4 Scout 109B

Le Llama 4 Scout 109B Meta から提供されるモデルは、 Mixture-of-Experts（MoE） : 総パラメータ数は109Bですが、推論時にトークンごとに有効化されるのは約17Bのみです。このアーキテクチャにより、同じ総サイズを持つデンスモデルと比較して、推論速度が向上し、実効的なメモリ消費量が削減されます。

主な特徴： - 総パラメータ数 ：1090億（MoE、16エキスパート、トークンごとに約170億パラメータが有効）- コンテキストウィンドウ ：10,000,000トークン（1000万）- アーキテクチャ ：ネイティブにマルチモーダル対応したMoE — 画像とテキストの処理 - ライセンス : Llama 4 Community License - 開発元 : Meta - 言語 : 複数言語対応

1,000万トークンのコンテキストウィンドウは、Scoutを他のモデルと最も大きく差別化する特徴です。これにより、事前に分割処理のパイプラインを用意することなく、コーパス全体、複数の書籍、あるいは大規模なコードベースを1回のリクエストで取り込めます。

VRAM の必要量およびハードウェアの互換性

Qwen 3 32B — 量子化レベルごとの推定値

320 億パラメータの稠密モデルの場合、VRAM の必要量は選択した精度によって異なります：

Q4で量子化すれば、Qwen 3 32Bは一般的なハードウェアでも利用できます。これが、ワークステーションでセルフホストする際の主な実用上の利点です。

Llama 4 Scout 109B — ローカルLLMナビ カタログからのデータ

インデックスされたデータに基づく quelllm.fr/modele/llama-4-scout :

実際には、Llama 4 Scoutのローカルデプロイには、最低でも24 GBのGPUが2から3基必要です（例：3× RTX 4090を並列接続、またはA100 80 GB）。これはワークステーションよりも、マルチGPUサーバー向けに設計されたモデルです。比較のために、その上位モデルの Llama 4 Maverick 400B Q4で約240 GBを必要とし、さらに大きなハードウェア投資が求められます。

ライセンスおよび利用条件

Qwen 3 32B — Apache 2.0

ライセンス Apache 2.0 はQwen 3 32Bに適用されており、オープンウェイトのエコシステムで最も制約の少ないライセンスの一つです。以下を認めています：

著作権表示およびApacheライセンスの記載のみがファイル配布に求められます。開発者や企業にとって、Apache 2.0は将来の法的制約のないモデルの利用を確実に保証する最も信頼できるライセンスです。カタログ内の他のモデルも同様のライセンスを採用しており、その例にはあります。 Qwen 3 235B-A22Bなど、より高い処理能力を必要とする方向けのモデルもあります。

Llama 4 Scout — Llama 4 Community License

La Llama 4 Community License Metaのものは複数の点で制限が厳しいです :

スタートアップ、教育、個人利用の場合には、このライセンスは実用的です。一方、広範なユーザー層を対象とした製品への統合の場合には、条件を慎重に確認した上で導入を検討してください。

パフォーマンスとベンチマーク

以下の結果は公式発表または独立したベンチマークから得られています。明確な出典が記載されていない値は、各メーカーの公式ページで確認してください。

MMLU — 一般知識（57分野）

HumanEval — Pythonコード生成

AIME 2024 — 競技数学

マルチモーダル機能

La arXivに掲載されたLlama 4の技術論文 Scout の評価メトリクスの詳細を示しています。Qwen 3 シリーズのパフォーマンスは、以下のサイトで記載されています。 Qwen公式ブログ.

推奨される用途

Qwen 3 32Bを選ぶ条件…

Qwen 3 32B は、前世代の70Bモデルの直接的な競合として位置づけられており、メモリフットプリントは約2分の1に抑えられています。

次のような場合はLlama 4 Scoutを選ぶ…

検討すべき代替案

両モデルの中間的なプロファイル向けに、ローカルLLMナビ のカタログでは他のオプションも提案されています：

FAQ

Q：Qwen 3 32BはMac M2 Pro 16GBで動作可能ですか？

いいえ。Q4 量子化では、Qwen 3 32B は約 20GB の VRAM（推定）を必要とするため、16GB メモリ搭載の M2 Pro のユニファイドメモリ容量を超えます。最低でも 32GB メモリ搭載の M2 Pro が必要で、快適な性能を得るには、理想的には 64GB メモリ搭載の M3 Max を選ぶとよいでしょう。ユニファイドメモリが 16GB の場合は、パラメータ数が 7B～14B のモデルのほうが適しています。

Q：Llama 4 Scoutは商業プロジェクトで利用可能ですか？

はい、ほとんどの場合は利用できます。Llama 4 Community License は、月間アクティブユーザー数が7億人以下の製品での商用利用を認めています。この上限を超える場合は、Meta と直接交渉して個別のライセンスを取得する必要があります。スタートアップや中小企業にとって、この上限が実務上の障害になることはありません。

Q：Qwen 3 32B の「thinking モード」はデフォルトで有効ですか？

いいえ。thinkingモードは設定可能です。対応するインターフェース——その中には llama.cpp — システムプロンプトのパラメータや個別の設定で有効にできます。推論タスクでは有効にし、素早い生成が必要な場合は無効にして、遅延を抑えることが推奨されます。

Q : Llama 4 Scout と Llama 4 Maverick の違いは？

Scout（総パラメータ数109B、アクティブなパラメータ数約17B）は、比較的手の届きやすいサーバーへの導入を想定して設計されており、1000万トークンのコンテキストウィンドウを備えています。Maverick（総パラメータ数400B、アクティブなパラメータ数約17B）はより大容量（Q4で約240 GB）で、より高い推論能力を必要とするアプリケーションを対象としています。両者は同じLlama 4 Communityライセンスと、Metaの同じMoEアーキテクチャを共有しています。

Q：Qwen 3 32BとLlama 4 Scoutのフランス語への対応は良好ですか？

Qwen 3 32Bは、対応言語の一つとしてフランス語を公式にサポートしており、多言語での学習についても文書化されています。フランス語の理解と生成の性能は一般的なタスクでは良好ですが、高度に専門的なタスクでは英語よりわずかに劣ります。Llama 4 Scoutも多言語に対応していますが、学習データの大半は英語です。フランス語も使えますが、主要な対応言語という位置づけではありません。

Q：Llama 4 Scoutをカタログ内の他のMoEモデルとどのように比較できますか？

例として挙げられる Llama 4 Scout 109B は、以下の点で類似性があります。 Qwen 3 235B-A22B （総パラメータ数235B、アクティブパラメータ数22B、Apache 2.0）。主な違いはコンテキストウィンドウです。Qwen 3 235Bは131,072トークン、Scoutは1,000万トークンで、この点に限ればMetaに決定的な優位性があります。一方、Qwen 3 235Bのライセンスはより制約が少なく、Q4では約142 GBが必要なのに対し、Scoutは約65 GBです。他の比較を検討する際には、次のページ Qwen 3 235Bと代替モデルの比較 補完的な視点を提供します。

結論

比較表 Qwen 3とLlama 4 Scoutの比較 補完的なプロファイルを持つ2つのLLMを浮き彫りにしています。Qwen 3 32Bは、一般消費者向けハードウェアでのセルフホスティングにとって自然な選択です：VRAMフットプリントが小さく、Apache 2.0ライセンスで摩擦がなく、複雑なタスク向けの思考モードを備えています。Llama 4 Scoutは異なるニーズに対応します——極端な長文コンテキストとネイティブなマルチモーダル性——ただし、マルチGPUサーバーを前提としています。GPU、ユースケース、予算に基づいて選択を絞り込むには、～を使用してください。 quelllm.frのモデル選定ツール または以下のページを参照してください カタログ掲載の249モデル.

出典 : HuggingFace — Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct · Qwen3技術ブログ — アリババ · arXiv — Llama 4 Technical Report (2503.09905)

記事の公開および更新日 著者： Mohamed Meguedmi · データソース： /api/models.json · コンテンツのライセンス： CC BY 4.0.

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