Llama 5 いつ出る？一覧からLlamaの行が消えた【10/10】

2026年10月10日時点でも、Llama 5 は公式に発表されていません。それどころか、Meta の公式サイト llama.com の「Models」メニューからは Llama 4 / Llama 3 の行まで消え、並んでいるのは Muse Spark 1.3 / Muse Glimmer / Muse Image / Muse Voice Transcribe / SAM 3.1 だけになりました。しかも Meta の主力は2026年4月から「Muse」シリーズに移っており、Llama の次世代が「Llama 5」という名前で出るかどうかも公式には示されていません。この記事では、一次情報で確認できたことだけを根拠つきで整理します。

【2026年10月6日更新】llama.com のモデル一覧から Llama の行が消えた

2026年10月6日に llama.com を取り直したところ、「Models」メニューに Llama 4 / Llama 3 の行がもう無くなっていました。実際に表示されている行はこうです。

• Muse — Muse Spark 1.3（新しく先頭に入った）
• Muse — Muse Glimmer
• Muse — Muse Image
• Muse — Muse Voice Transcribe
• Segment Anything (SAM) — SAM 3.1

Llama という名前が残っているのは、ナビの「Community」にある外部リンク（Llama ↗ / Llama Docs / Llama GitHub）だけです。「Llama 5 はまだ出ていない」という段階から、「Llama という系列が公式サイトのモデル一覧から外れた」という段階に進みました。Llama 4 / Llama 3 自体が使えなくなったわけではありませんが、Meta が自社サイトの入口でどこを売りたいかは、これ以上はっきりしないほど明確です。

Muse Spark 1.3（2026年9月2日）が現在の最上位

Muse 系の最新は Muse Spark 1.3で、Meta AI Research のブログに 2026年9月2日付けで「Introducing Muse Spark 1.3」として掲載されています（説明は「max reasoning を備え、難しい推論とエージェント的な作業、実運用での使いやすさを改善した」）。同ブログで追える Muse 系の並びは次のとおりです。

2026年10月6日時点で、Muse 系のモデル発表は9月2日の Muse Spark 1.3 が最後です（10月2日の投稿は研究の取り組みについてのもので、モデルの発表ではありません）。Llama 5 についての言及は、このブログにも llama.com にもありません。

★一次ソースを入れ替えました（ai.meta.com/blog は使えない）

これまで Meta の動きを確認する窓として ai.meta.com/blog/ を併用していましたが、2026年10月6日に確かめたところ、このURLは HTTP 400 を返します（ブラウザのふりをしても同じでした）。つまり「Meta のブログが何週間も更新されていない」という観察は、ページが取れていなかっただけという可能性があります。

日付つきで追えるMetaの一次ソースは research.meta.ai/blog/ です。Muse 系の発表はすべてここに日付つきで並びます。Llama 5 の有無を自分で確認したい場合も、llama.com の Models メニューと、このブログの2か所を見れば足ります。各社の新モデルを横断で追うなら次に出るAIモデルはいつ？発表予定と噂を信頼度つきで一覧にまとめています。

【2026年10月10日 是正】当サイトは Muse Spark 1.3 を4週間書き落としていました

先にお詫びと訂正を書きます。当サイトはこの記事を含め、2026年9月13日から10月5日までの約4週間、「Meta の公式ブログは7月9日の Muse Spark 1.1 から動いていない＝Meta に新モデルはない」と書き続けていました。これは誤りです。実際には、その間に Muse Spark 1.3（2026年9月2日）とMuse Voice Transcribe（2026年9月1日）が発表されていました。

原因は、見ていた窓が ai.meta.com/blog/ だったことです。このURLは2026年7月9日で更新が止まったアーカイブになっており、しかも機械で取りに行くと HTTP 400 を返します。「取得したデータが1バイトも変わらない」ことを「発表がない」の根拠にしてしまったのが、取りこぼしの正体です。同じ値が何週も続いたときに疑うべきなのは、ベンダーではなく自分の監視先のほうでした。

Muse Spark 1.3（2026年9月2日）— 何が変わったか

公式ブログ「Introducing Muse Spark 1.3」で確認できる事実だけを挙げます。

• 位置づけ：エージェント作業とコーディングの性能を上げた版。「max reasoning」を備えた構成が Muse Code と Meta Model API の両方で同日から利用可能と書かれています。
• 効率：Meta の社内エンジニアによる比較で、Muse Spark 1.2 に比べツール呼び出しが約20%・トークンが約25%少ないとされています。
• 作り方の変化：曖昧な指示には聞き返し、詰まったら利用者を呼び、取り返しのつかない操作の前には確認を取るよう学習させた、と明記されています。
• 比較対象：公式のベンチマーク表に並べられているのは GPT 5.6 Sol（max）と Opus 5（max）です。

API で使う場合のモデルIDと料金は、Meta の開発者サイト（Muse Code のページ）に掲載されています。公式表にある数字だけを転記します。

ここは実務でそのまま効く差です。「contributor」版は入力が12分の1以下という安さですが、公式表に「Used to improve our products（自社製品の改善に使われる）」と明記されています。顧客データや図面を通す用途で contributor 版を選ぶ判断は、料金表だけ見て決めてはいけません。社外に出せない情報を扱うなら muse-spark-1.3 側か、そもそもローカルLLMが業務で実用になるかの判断基準のほうを先に検討することになります。

同じ期間に出ていたもの（Muse Code / Muse Voice Transcribe）

★「Muse Spark の重みを公開する」は、公式のロードマップに載りました

この記事ではこれまで、Muse Spark の重み公開を「報道のみ・公式ページで未確認」として扱っていました。これは2026年10月10日時点では古い評価です。Muse Spark 1.3 の公式ブログの末尾「Looking Forward」に、今後の予定として “bigger models, the Muse Spark open weights release”（より大きなモデルと、Muse Spark のオープンウェイト公開）と明記されています。8月20日のマルチモーダル記事にも「ahead of the open-weights release」という表現があります。

ただし時期は依然として未公表です。「公開する意思が公式ロードマップに載った」ところまでが確認できる事実で、いつ・どのバージョンの重みが出るかは書かれていません。導入計画を「Muse Spark の重みが出る前提」で組むのは、2026年10月10日時点でもまだ避けたほうが安全です。

【2026年9月1日時点】Llama 5は公式に存在しない（当時の記録）

まず、確認方法から書きます。Meta の公式サイト llama.com のグローバルナビゲーションには「Models」というメニューがあり、そこに掲載されているモデル名は次のとおりです。実際に表示されている行をそのまま書き出します。

• Muse — Muse Spark 1.2
• Muse — Muse Spark 1.1
• Muse — Muse Glimmer
• Llama — Llama 4
• Llama — Llama 3

Llama の系列は Llama 4 と Llama 3 の2行だけで、Llama 5 は存在しません。開発者向けドキュメント（dev.meta.ai/docs/models）も同様で、「Meta ships two model families」として Muse Spark（API提供）と Muse Glimmer（オープンウェイト）の2系統を説明しており、Llama 5 への言及はありません。

重みの公開状況からも裏が取れます。Hugging Face の公式アカウント meta-llama で新しい順にリポジトリを並べると、最新は2025年4月28日作成の Llama-Prompt-Guard-2 系で、その前が Llama-Guard-4-12B（2025年4月23日）、さらに前が Llama 4 Scout / Maverick（2025年4月1〜4日）です。2025年4月以降、meta-llama から新しい Llama 世代の重みは1本も出ていません。

一方、Meta の新しい公式アカウント meta-models には Muse-Glimmer-30B 関連のリポジトリが4本あり、いずれも作成日は2026年8月9〜10日です。つまり Meta は動いているのですが、その成果物は「Llama 5」ではなく「Muse Glimmer」という名前で出ています。

「Llama 5が2026年4月に出た」という情報が出回っている理由

Web を検索すると、「Llama 5 が2026年4月8日にリリースされた」「600Bパラメータ」「500万トークンのコンテキスト」「Recursive Self-Improvement を搭載」といった記述に出会います。結論から言うと、これらは一次情報に当たりません。Meta の公式ブログ（ai.meta.com / research.meta.ai）にも公式ニュースルーム（about.fb.com）にも、Llama 5 の発表は見当たりませんでした。

ただし、この誤情報が生まれた経緯は推測できます。2026年4月8日は、Meta が実際に大きな発表をした日です。この日、Meta は公式ニュースルームで Muse Spark を発表しました。公式の表現は「the first in a new series of large language models built by Meta Superintelligence Labs（Meta Superintelligence Labs が構築した新シリーズの大規模言語モデルの第1弾）」です。日付は一致しますが、モデル名は Llama 5 ではなく Muse Spark でした。

つまり出回っている記事は、2026年4月8日の Muse Spark 発表を「Llama 5」と取り違えて書いたものと考えるのが自然です。実際、この主張の元になっているとみられる記事は地方紙サイトの自動配信枠（マーケット情報の配信記事）にあり、2026年9月1日時点でアクセスすると 404 が返ってきます。

AI生成の低品質記事を見分ける3つのチェック

同じ罠は、これから出るどのモデルの記事でも起きます。実務で使えるチェックポイントを3つ挙げます。

1. 公式ドメインの一次リンクがあるか。 Meta なら ai.meta.com / research.meta.ai / about.fb.com / llama.com / dev.meta.ai です。他社ブログや要約サイトへのリンクしか無い記事は疑ってかかります。
2. 重みやAPIの実体に到達できるか。 オープンウェイトを名乗るなら Hugging Face のリポジトリが、API提供なら公式ドキュメントのモデルIDが必ず存在します。名前で検索して何も出てこなければ、そのモデルは存在しません。
3. 数値が妙にキリよく、出典が無いか。 「600Bパラメータ」「500万トークン」のような数字が、公式ブログや技術レポートへのリンク無しで並んでいる記事は、生成されたものである可能性が高いです。

情報の信頼度を3段階で仕分ける

当サイトでは、新モデルの記事を書くときに情報を3段階で仕分けています。◎は Meta の公式ページで確認できたもの、○は大手メディアの報道はあるが公式ページで裏が取れなかったもの、×は一次情報に当たらなかったものです。

公式最新のLlama 4で今できること

Llama の系列で最新なのは、2025年4月5日に公式ブログで発表された Llama 4 です。公式ブログに記載のある数値だけを表にまとめます。

ここで注意したいのは Behemoth です。発表から1年以上経った2026年9月1日時点でも、Hugging Face の meta-llama に Behemoth の重みは公開されていません。「発表されたモデル」と「実際に使えるモデル」は別物だという、良い実例になっています。

なお、Llama 4 と並んで今から使える選択肢が Muse Glimmer 30B です。公式ブログによると300億パラメータで、約4ビットへの量子化により言語モデル部分は20GB未満に収まり、24GBまたは32GBのメモリ環境で動作します。ライセンスは Apache 2.0 で、商用利用のハードルが Llama ライセンスより低い点は実務上大きい違いです。ローカルで動かす前提の検討をしている方は、ローカルLLMが業務で実用になるかの判断基準もあわせてご覧ください。

Llama 5はいつ出そうか — 判断材料になる公式シグナル

時期を当てることはできませんが、「何を見ればわかるか」は示せます。憶測ではなく、更新されたら状況が動いたと判断できる場所を挙げます。

• llama.com の Models メニュー。 新しい世代が出れば、まずここに行が増えます。2026年10月10日時点では Muse Spark 1.3 / Muse Glimmer / Muse Image / Muse Voice Transcribe / SAM 3.1 の5行で、Llama の行は1つもありません（2026年9月1日時点では Llama 4 / Llama 3 の2行が残っていました）。
• Hugging Face の meta-llama / meta-models。 重みが出れば作成日つきで即座に反映されます。Muse Glimmer も公式ブログと同じタイミングで並びました。
• dev.meta.ai/docs/models のモデルID表。 API提供のモデルはここに ID とコンテキスト長が載ります。Muse Spark の後継が出れば新しい ID が増えるはずです。
• Meta の命名方針。 公式は Muse Spark を「新シリーズの第1弾」「各世代が前の世代を検証したうえで次に進む」と説明し、「次の世代はすでに開発中」と述べています。この文面からは、次に出るものが Llama 5 ではなく Muse シリーズの次のバージョンである可能性のほうが高いと読めます。ただしこれは読み方であり、Meta が明言したわけではありません。

他社モデルの動きが気になる方は、2026年後半のAIモデル動向まとめ、Claudeの次期モデルはいつ出るか、GPT-6 Astra発表｜いつ使える？料金と性能もあわせてどうぞ。いずれも同じ「一次情報だけで書く」方針で更新しています。

Llama 5を待たずに今やるべきこと

中小企業でAI活用を進める立場から見ると、次のモデルを待つ意味はほとんどありません。理由は単純で、業務でAIが使えない原因は、モデルの性能ではなく手順が決まっていないことにあるからです。2025年4月の Llama 4 でも、2026年8月の Muse Glimmer でも、社内のどの作業に当てるかが決まっていなければ結果は変わりません。

実務では、次の順番をおすすめしています。第一に、毎週必ず発生している定型作業を1つだけ選ぶこと。第二に、その作業を「入力・判断・出力」に分解し、判断が要らない部分だけをAIに渡すこと。第三に、モデルを差し替えても壊れないよう、プロンプトと手順を文書に残すことです。ここまで整えておけば、次のモデルが出た日に置き換えるだけで恩恵を受けられます。

モデル選びについても、待つより試すほうが早いです。オープンウェイトが必要なら Muse Glimmer 30B や Llama 4 Scout が今すぐ手に入りますし、社外に出せないデータが理由なら、そもそもクラウドのAPIではなくローカル実行の検討が先になります。逆に、データを外に出せる業務であれば、現時点で最も安定して動くモデルを使い、乗り換えられる設計にしておくのが現実的です。

まとめ

2026年10月10日時点で、Llama 5 は公式に存在しません。llama.com のモデル一覧は Muse Spark 1.3 / Muse Glimmer / Muse Image / Muse Voice Transcribe / SAM 3.1 の5行で、Llama の行そのものが無くなりました（2026年9月1日時点では Llama 4 / Llama 3 が残っていました）。Llama の最新は2025年4月5日発表の Llama 4 で、Hugging Face の meta-llama も2025年4月以降、新世代の重みを公開していません。

Meta 側は止まっていません。最上位は Muse Spark 1.3（2026年9月2日）まで進み、Muse Code（8月5日）と Muse Voice Transcribe（9月1日）も加わっています。当サイトはこの9月の動きを約4週間書き落としていました。原因は監視先に ai.meta.com/blog/ を使っていたことで、日付つきで追える一次ソースは research.meta.ai/blog/ です。

「2026年4月8日に Llama 5 がリリースされた」という情報は、同日に発表された Muse Spark を取り違えたものと考えられます。Meta の主力は Muse シリーズに移っており、次のモデルが「Llama 5」という名前で出るかどうかも公式には示されていません。新しい情報に触れたときは、公式ドメインの一次リンクと、重み・モデルIDの実体があるかを確認するのが確実です。

AIの情報は毎週のように更新されますが、業務で成果を出すために必要なのは最新モデルそのものより、自社のどの作業に当てるかという設計だと考えています。もし社内で試したいことがあり進め方に迷っているようでしたら、状況をうかがったうえでご一緒に考えます。