ただのAIにまとめてもらった情報ですが、似たようなことを過去に5回は質問しているしいつも途中から話が逸れて肝心の内容は忘れるしでいい加減にしろ、と自分用のメモです。これで当分は似たようなことをきかなくて済むはず。
確認や検証はしていません。
日本語対応・無料LLM一覧
LLM一覧
| モデル（公式） | 構成 | 日本語 | 多言語 | CPU可 | ライセンス | OSS | 商用 | 主な注意点 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| LLaMA 4 (Scout / Maverick) | MoE | ◎ | ◎ | ✕ | Meta Llama Community License | △ | △ | 再配布・大規模商用で条件あり |
| Gemma 3 | Dense | ○〜◎ | ◎ | ◎ | Gemma License | △ | △ | Google利用規約あり |
| Qwen 2.5 | Dense | ◎ | ◎ | ◎ | Apache 2.0（※一部例外） | ◎ | ◎ | 派生モデルごとに要確認 |
| Mixtral (Mistral AI) | MoE | △〜○ | ○ | ✕ | Apache 2.0 | ◎ | ◎ | MoE運用コスト高 |
| DeepSeek V3 | MoE | ○〜◎ | ○ | ✕ | MIT License | ◎ | ◎ | 超大型、GPU必須 |
| BLOOM | Dense | △ | ◎ | ✕ | BigScience RAIL | △ | △ | 倫理・用途制限あり |
| Falcon 2 | Dense | △ | △ | △ | Apache 2.0 | ◎ | ◎ | 日本語性能は控えめ |
| Aya 23 | Dense | ◎ | ◎ | △ | CC BY-NC 系 | △ | ✕ | 非商用限定 |
| Yi 1.5 | Dense | ○ | ○ | △ | Apache 2.0 | ◎ | ◎ | 英中寄り |
| Swallow（日本語強化LLM） | Dense | ◎ | △ | ◎ | Meta Llama License 派生 | △ | △ | LLaMA条件を継承 |
凡例：
- 構成：Dense = 通常Transformer / MoE = Mixture of Experts
- 日本語：◎ 強い / ○ 実用可 / △ 可だが弱め
- 多言語：◎ 多言語前提 / ○ 主要言語可 / △ 英語中心
-
CPU可：
- ◎ = 実用可
- △ = 動くが非現実的
- ✕ = ほぼ不可
-
OSS：
- ◎ = OSI準拠オープンソース
- △ = open-weights（非OSI）
-
商用：
- ◎ = 商用利用可
- △ = 条件付き
- ✕ = 制限強め
超重要な整理（ここだけ読んでもOK）
🟢 「本当にOSS（OSI準拠）で商用も安心」
- Qwen 2.5
- Mixtral
- DeepSeek
- Falcon
- Yi
👉 自社サービス・再配布・改変OK路線
🟡 「無料で使えるが条件あり（open-weights）」
- LLaMA 4
- Gemma 3
- Swallow
- BLOOM
👉 商用・再配布・規模で制限が出る可能性
🔴 「研究・非商用向け」
- Aya 23
👉 商用サービスには基本NG
用途別・安全な選び方
-
個人・検証・趣味
→ どれでもOK（Aya除く） -
スタートアップ / SaaS
→ Qwen / Mixtral / DeepSeek -
研究・論文
→ BLOOM / Aya / LLaMA -
日本語特化の内製Bot
→ Swallow（社内利用）
以上AIからでした
再度書きますが確認・検証はしていません。あくまで参考情報です。
それぞれのモデルを実際にご利用される際には、すべてご自身の責任にてご対応ください。
間違えている内容があればご指摘いただけますと大喜びで修正します 