LLaMA Guard 3
Llama Guard 3 は前世代の Meta セーフティスナップショットであり、生きた Llama Guard カードではありません。2026-08-17 再確認:Hugging Face の生きたカードは Llama Guard 4 12B、llama.com は今 Llama 4 から始まります。このサイトに独立した Llama 4 ページはありません。旧 最新セーフティモデル / 完全 MIT オープン / ミリ秒検出 / OpenAI Moderation と同等精度 は捨てます。
現行フロンティアチャットなら GPT-5.6 Sol、この Guard 行ではなく別の Meta 残りスナップショットなら Llama 3.2 Vision と比較してください。
主な機能
- 前世代 Guard スナップショット:旧文は 8B 多言語モデレーターを書いた。Guard 3 を現行とする前に生きた Guard 4 12B カードを再確認。
- 2026 年のセーフティ既定ではない:開いた生きたカードは Llama Guard 4 12B。
- ライセンスはコミュニティであり MIT ではない:Llama community license を再確認。完全商用 MIT と呼ばない。
- 遅延や精度は捏造しない:一次カードを測り直さない限り、旧ミリ秒検出や「OpenAI Moderation と同等」を貼らない。
使用シナリオ
- Guard 3 のブックマークを持ち、カタログ修正が必要な人。
- 旧 Guard 3 と生きた Guard 4 12B を比べる人。
- Meta の現行セーフティ既定と呼ぼうとしていた人。
制約:Guard 3 ウェイトは再ダウンロードしていません。2026 年の 100 万トークン価格も捏造していません。
料金プラン
一次情報、2026-08-17。
| 要素 | 価格 | 注記 |
|---|---|---|
| Llama Guard 3 ウェイト | 前世代スナップショット | llama.com / Hugging Face を再確認。 |
| 生きた Guard カード | Llama Guard 4 12B | huggingface.co/meta-llama/Llama-Guard-4-12B |
| 生きた Llama カタログ | Llama 4 を再確認 | Maverick / Scout / Behemoth が llama.com の先頭。 |
旧ブログが Guard 3 を Meta 最新セーフティと書いていても、Guard 4 12B を訂正とします。
はじめに
- Guard 3 をハードコードする前に llama.com と Guard 4 12B カード を開く。
- 旧モデレーターではなく生きた Meta カタログが欲しいなら Llama 4 を再確認する。
- 現行フロンティアチャットを探しに来たなら GPT-5.6 Sol を再確認する。
- 「ミリ秒 MIT セーフティ」を 2026 年の資料に貼らない。
よくある質問
Guard 3 はまだ Meta のセーフティ既定ですか?
いいえ。開いた生きたカードは Llama Guard 4 12B です。
完全 MIT オープンソースですか?
いいえ。Llama community license を再確認してください。MIT 商用だと思わないでください。
Llama 4 と同じですか?
違います。Llama 4 は llama.com の生きた見出しです。この slug は旧 Guard スナップショットです。
代替案
- GPT-5.6 Sol:OpenAI の生きたフロンティアチャットモデル。
- Llama 3.2 Vision:別の Meta 残りスナップショット(llama.com は今 Llama 4 が先頭)。
- Qwen3.8-2.4T-A95B:現行モデルを探しに来たなら、生きた Alibaba マルチモーダル旗艦へ。
ヒント
- Guard 3 を前世代セーフティスナップショットと呼ぶ。
- 新しい Llama セーフティ作業は Guard 4 12B を指す。
- 商用主張を捏造する前にコミュニティライセンスを再確認する。
まとめ
Llama Guard 3 は前世代の Meta セーフティスナップショットであり、2026 年の Llama Guard 既定ではありません。llama.com と Guard 4 12B カード から始め、Guard 4 ですでに足りるか判断してください。
コメント
まだコメントがありません。最初のコメントを投稿してください!
関連ツール
Llama 3.2 1B Instruct
www.llama.com
以前の Llama 3.2 1B Instruct スナップショット。再確認:llama.comは今Museを先頭に出す。1.3Bの誤記ではない。
Meta Llama 3.2 Vision
www.llama.com
2024年Llama 3.2視覚スナップショット。再確認:llama.comは今Llama 4が先頭。2026年の既定マルチモーダルではない。
Llama 3 70B Instruct
www.llama.com
以前のLlama 3 70B Instructスナップショット。再確認:llama.comは今Museを先頭に出す。2026年のデフォルトではない。
関連インサイト
Windows で OpenCode Go を Codex に繋ぐ。二セット目のツールは開くな
ChatGPT でログインした Codex デスクトップは、ピッカーにほぼ GPT しか出さない。Windows では OpenCode Go だけを開けば、すでに課金している Grok、GLM、Kimi、DeepSeek、MiniMax が同じセレクタに戻る。鍵はマシンから出ず、ネイティブ GPT もそのまま残る。
Codex を閉じ込めているのはモデルではなく、ピッカーだ
OpenCode Go、Grok、Z.ai にはすでに課金しているのに、Codex のピッカーはほぼ GPT しか出さない。コミュニティ製の codex-router が教えるのは手順ではない。すでに買ったモデル能力をセレクタに戻すこと。鍵はマシンから出ず、ネイティブ GPT もそのまま残る。
7 つの AI コーディング CLI を半年使って悟ったこと:モデルがどんなに強くても、仕事には監督が必要
Claude Code、Codex、opencode、pi、omp、DeepSeek Harness はそれぞれ性格が違う。半年間の深い使用で確立した分業:pi で最速最省のレビュー、omp で複雑な PR レビュー、DeepSeek Harness + V4 Flash で高頻度・低コストなレビュー、Claude Code と Qoder でコーディング。モデルがどんなに強くても、仕事には監督が必要——しかも独立した第三者であるべき。