- Meta Llama 4 70B が 2026 年のオープンソース LLM の事実上の標準 — MMLU 82%、商用利用可（月 7 億ユーザー以下）
- DeepSeek V3 が性能対コストで最強 — 中国製だが性能は GPT-4o 同等、プライバシーリスクの評価が必要
- Qwen 3 72B（Alibaba）が多言語で圧倒的 — 日本語・中国語のタスクでは Llama 4 を上回る
- Mistral Large 2 が欧州・規制産業向けの最有力選択肢 — GDPR 準拠のフランス製
- ライセンスの罠：Llama 4 はユーザー数制限あり、DeepSeek は MIT だが地政学リスク、Mistral は Apache 2.0 で最もクリーン
Section 1 — 2026 年 3 月のオープンソース LLM 主要モデル
Section 2 — 主要モデル比較
| モデル | パラメータ | MMLU | ライセンス | 商用可否 | 強み |
|---|---|---|---|---|---|
| Llama 4 70B | 70B | 82% | Llama 4 Community | ○(7億人以下) | 汎用性・エコシステム |
| Llama 4 Scout 17B | 17B MoE | 79% | Llama 4 Community | ○(7億人以下) | 効率・速度 |
| DeepSeek V3 | 671B MoE | 88% | MIT | ○(制限なし) | 最高性能・低コスト |
| Qwen 3 72B | 72B | 84% | Apache 2.0 | ○(制限なし) | 多言語・コード |
| Mistral Large 2 | 123B | 81% | Apache 2.0 | ○(制限なし) | 欧州規制準拠 |
| Gemma 3 27B | 27B | 78% | Gemma ToS | △(要確認) | Google統合 |
Section 3 — ユースケース別推奨モデル
日本語・アジア言語タスク → Qwen 3 72B
Qwen 3 は中国語・日本語・韓国語での理解と生成で Llama 4 を大きく上回る。日本市場向けアプリ、多言語カスタマーサポート、アジア市場のコンテンツ生成に最適。
# Ollama での Qwen 3 利用例
ollama pull qwen3:72b
ollama run qwen3:72b "以下の日本語テキストを要約してください：..."
欧州・規制産業 → Mistral Large 2
Apache 2.0 ライセンスで商用利用に最もクリーン。フランス製でデータ処理がEU内で行われる（EU法人版）。GDPR・金融規制・医療規制との相性が良い。
最高性能が必要 → DeepSeek V3
MIT ライセンスで商用利用自由。性能は GPT-4o 相当で、API 価格は $0.27/1M input tokens（GPT-4o の 1/30）。ただし：
DeepSeek は中国企業が開発・運営している。① データが中国サーバーを経由する可能性（API 利用時）、② 米国輸出規制の不確実性、③ 地政学的リスクによるサービス停止の可能性。機密データ・重要インフラへの API 利用は避けること。セルフホスト（Ollama）で利用すれば、データプライバシーの懸念は大幅に低減する。
大規模商用展開 → Llama 4
Meta の強力なコミュニティとエコシステムが最大の強み。月 7 億ユーザー以下なら商用利用可（それ以上は Meta と交渉）。AWS、Azure、GCP すべてにマネージドオプションがある。
Section 4 — オープンソース vs プロプライエタリの経済性
コスト比較（月 10 億トークン処理の場合）:
GPT-4o API: $8,000/月
Claude 3.5 Sonnet API: $15,000/月
セルフホスト（RTX 5090 × 4台）:
- ハードウェア: $8,000（初期）
- 電力・サーバー: $800/月
- メンテナンス人件費: $2,000/月相当
- 合計: $2,800/月（2年平均）
→ 節約率: 約 65%（GPT-4o 比）
結論: 月 1 億トークン以上の安定した利用量があれば
セルフホストの経済的合理性が出てくる
2026 年のオープンソース LLM エコシステムは成熟した。汎用タスクの 80〜90% で商用モデルに匹敵する性能が無料で使える。最大の差別化要素はもはや「性能」ではなく「ライセンスの明確さ」「エコシステムの成熟度」「規制対応」だ。日本語重視なら Qwen 3、欧州規制対応なら Mistral、とにかく性能なら DeepSeek（地政学リスクを許容できるなら）、汎用的な大規模展開なら Llama 4 が 2026 年 3 月の最適解だ。
Benchmark sources: Hugging Face Open LLM Leaderboard, LMSYS Chatbot Arena, March 2026.
— iBuidl Research Team