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：

👉 自社サービス・再配布・改変OK路線

👉 商用・再配布・規模で制限が出る可能性

👉 商用サービスには基本NG

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