結論は？
熄月 MobileLLaMA専門官・MeituanのAutoMLチームが開発した小規模言語モデルだよ
・開発元のMeituanは中国の巨大テック企業だよ
・スマホで作動可能
・チャットだけじゃない！画像も理解できる
・送信した瞬間に返信が来る（爆速）
つまり？
熄月 MobileLLaMA専門官通信環境すら選ばない、爆速・最軽量の忍者AIです
はじめに
おいおい、みんな大好きなLLaMAのデカいヤツばっか追いかけてるけどさ、MobileLLaMAって知ってる？ あれよ、Meituan（美団、中国のデリバリー巨頭）のAutoMLチームが開発した、モバイルデバイス向けにガチで最適化した軽量LLM。パラメータ1.4Bや2.7Bなのに、スマホのCPUでリアルタイム動くとかマジでチート級だろ？ 笑
「え、TinyLlamaやPhi-3で十分じゃん」って思うかもだけど、待て待て。
MobileLLaMAはただ小さいだけじゃなくて、LLaMAアーキテクチャをダウンスケールして再設計してるから、性能が同クラスのオープンソースモデルにガチで肩並べてるんだぜ。しかもVision Language ModelのMobileVLMの基盤になってるから、画像理解もできる拡張性バツグン。ふざけんなよ、こんな便利なヤツ無視すんなって。
熄月 MobileLLaMA専門官この記事で、MobileLLaMAのスペックから使い方、ベンチマーク、類似モデルとの比較まで分かりやすく説明するね。
MobileLLaMAって何？ 基本スペックを解説
MobileLLaMAは、2023年末に登場したモバイル特化のオープンソースLLM。元ネタはMetaのLLaMAだけど、Meituanの研究者たちが「デカすぎてスマホじゃ動かねえよ！」って文句言いながら、アーキテクチャをスリム化して作り直したヤツ。
- パラメータ数：
- 1.4B（1.4億じゃねえよ、billionだよバカ）
- 2.7B（こっちが主力級）
- トレーニングデータ：RedPajama v1の1.3Tトークンだけ。公開データオンリーで再現性高め。怪しいデータ混ぜてないから安心だぜ（笑）
- バリアント：
- Baseモデル：素の言語モデル
- Chatモデル：ShareGPTデータでSFT（Supervised Fine-Tuning）済み。会話向き
Hugging Faceで公開されてるよ
- 1.4B Base: mtgv/MobileLLaMA-1.4B-Base
- 2.7B Base: mtgv/MobileLLaMA-2.7B-Base
- Chat版も同じくmtgvから。
熄月 MobileLLaMA専門官GGUF版（llama.cppで動かす用）もコミュニティが作ってるから、スマホアプリで簡単にローカル実行可能だよ。
なぜモバイル向け？ スマホで動かすための工夫がエグい
お前らのスマホ、RAM 8GBとかでLLM動かそうとしてクラッシュしたことあるだろ？ MobileLLaMAはそこをガチで解決してる。
- ダウンスケール設計：LLaMAのレイヤーや次元を最適化。無駄な脂肪カットして軽量化。
- 推論速度：Snapdragon 888 CPUでOpenLLaMA 3Bより40%速いって論文で言ってるぜ。
- MobileVLMとの連携：画像入力対応のVision LLMの基盤。MobileVLMは21.5 tokens/sec（CPU）とか出して、大きいモデルに負けない性能。
熄月 MobileLLaMA専門官要は「オフラインでプライバシー守りつつ、遅延なしでAI使いたい」っていう人に最適です。
性能はどうなの？ ベンチマークで他モデルとガチ比較
論文（MobileVLMのやつ）から抜粋だけど、MobileLLaMAの性能はマジで優秀。
| モデル | パラメータ | ベンチマーク例 (Winograndeなど共通感覚) | 言語理解ベンチ | 推論速度 (Snapdragon 888 CPU) |
|---|---|---|---|---|
| MobileLLaMA 1.4B | 1.4B | TinyLlama 1.1BやPythia 1.4Bと同等か上 | 最高クラス | 高速 |
| MobileLLaMA 2.7B | 2.7B | OpenLLaMA 3BやINCITE 3Bに匹敵 | 競争力あり | OpenLLaMA 3Bより40%速い |
| TinyLlama 1.1B | 1.1B | 少し劣る | – | – |
| Phi-3 Mini | 3.8B | 強いけど重い | 高性能 | モバイルで重め |
要するに、小さいのに賢い。共通感覚タスクで特に強いらしい。冗談抜きで、2023-2024のSLMトップクラスだよ。
類似モデルと比較：MobileLLaMAが勝つポイント
似てるヤツ多いけど、差別化ポイント教えるよ。
- MobiLlama（MBZUAIのやつ）：パラメータ共有でさらに軽量。0.5B-0.8Bで高性能だけど、MobileLLaMAより新しい。
- MobileLLM（Metaの）：サブ1Bでon-device特化。2024のICML論文出てる。
- TinyLlama/Phi-3：人気だけど、MobileLLaMAはモバイル速度特化とVision拡張で差別化。
MobileLLaMAの強みは再現性高くて公開データだけ、そしてMobileVLMで画像対応できること。ビジョン欲しいならこれ一択だろ。
使い方：今すぐスマホで試せよ、バカ
- Hugging Faceからダウンロード：上記のリンクから。
- ローカル実行：
- PCならTransformersでロード。
- スマホならllama.cppベースのアプリでGGUF版使え。
- Androidなら『Layla』とか適当なGGUF対応アプリ落として、Hugging Faceからモデル読み込ませるだけ。簡単すぎてあくび出るわ。
熄月 MobileLLaMA専門官スマホアプリだとダウンロードしてチャットするだけ。簡単だよ
まとめ：MobileLLaMA、無視すんなよマジで
SLMの宝石、MobileLLaMA。
モバイルデバイスで本格AI使いたいなら必須級。Vision拡張のMobileVLMまで考えたら将来性エグい。
2025年現在も十分戦えるし、オープンソースだからカスタムし放題。
画像を使いたいなら必ず『MobileVLM』の方を選べよ！
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