3行でいうと

  • PLaMoはPFNが自社で学習した国産モデル。企業向けのPrimeはAPIで使い、手元に置けるのは会話用の調整前のベース版。
  • ベース版の商用利用は事前登録が必要で、年間売上が10億円を超えない場合に限られる。
  • 日本語の評価はほぼPFN自身の測定で、第三者の数字は見つからなかった。
  • 見立てでは、32GBのMacには4ビットの約17〜19GB版が現実的。62GBのままでは載らない。

PLaMo（プラモ）は、Preferred Networks（PFN）が作っている日本語に強い大規模言語モデルです。名前は聞くけれど、API専用なのか、ダウンロードできるのか、よく分からない。そんな状態を解消するために、公式の資料を読んで整理しました。

世代のおさらい

PLaMoには、大きく2つの顔があります。ひとつは、企業向けに有料で提供される「Prime」シリーズです。もうひとつは、重みファイル（AIの中身の数字）が公開された「ベース版」です。

確認できた範囲の流れは、次のとおりです。

時期 出来事
2024年12月2日 「PLaMo Prime」が登場。APIとチャットで提供（PFN発表）
2025年5月22日 「PLaMo 2.0 Prime」をリリース。入力60円・出力250円（100万トークンあたり）に値下げ
2026年3月19日 「PLaMo 3.0 Prime」のβ版。無償で試すモニター企業を募集
2026年6月22日 「PLaMo 3.0 Prime」の正式リリース

PFNのβ版の発表には、比較対象として「PLaMo 2.2 Prime」も出てきます。2.0と3.0のあいだにも版があったようですが、2.2の詳しい発表は、僕らは読めていません。

なお、デジタル庁の「源内」で試される7モデルの1つは、「PLaMo 2.0 Prime」です（記事01・02で書きました）。ここでは繰り返しません。報道には、3.0 Primeが源内の環境に組み込まれたと書くものもありましたが、僕らは確認できていません。

「自社で学習」とは、どういうことか

PFNは、PLaMoを「フルスクラッチ」で作っていると説明しています。他社のモデルを土台にせず、データ集めと学習を自前でやる、という意味です。

裏づけとして読めたものは、次のとおりです。

ここで1つ、分けておきたいことがあります。

公開されたベース版「PLaMo 3 31B」は、PFNの1200億パラメータ（120B）のモデルから、知識を移して小さく作り直した（蒸留した）ものです。Hugging Faceのページによれば、元の120Bは合計3兆トークンで学習され、31B版は1.5兆トークンで学習されています。つまり、他社の土台ではなく、PFN自身のモデルが先生です。ただし、このベース版がPrimeそのものなのか、Primeの大きさがいくつなのかは、公式には出ていません。二次情報（解説記事）は、Primeの大きさや構造は非公開としています。

公開の形：APIと、重みの公開

PLaMo 3.0 Primeは、APIか、自社環境に入れるオンプレミスで使います。報道では、Amazon Bedrock MarketplaceやSnowflakeでも提供とされています。Primeの重みは、公開されていません（解説記事による。PFNの公式の文面では確認していません）。

一方、重みが公開されているのは、ベース版です。Hugging Faceの「PLaMo 3」のコレクションには、2B・8B・31Bのベース版が並んでいます。「plamo-3-nict-2604-31b-base」のページには、会話用の調整はしていない、調整済みのモデルを使いたいなら「PLaMo 3.0 Prime」を使うように、と書かれています。

Prime（API・オンプレ） ベース版（重みの公開）
入手の仕方 契約してAPIで使う Hugging Faceからダウンロード（利用条件への同意が必要）
会話用の調整 されている されていない
向く人 すぐ使いたい企業 研究者、自分で調整したい人

「会話用の調整がされていない」とは、質問に答える練習をしていない、ということです。そのままチャットに使うと、文章の続きを書くだけになりがちです。ここは一般的な説明です。

PLaMo Community License：商用で使うときの条件

ベース版には、PLaMo Community Licenseが付いています。Hugging Faceのモデルカードで読んだ要点です。

Apache 2.0やMITのような「ほぼ自由」のライセンスとは違います。売上10億円以上の会社は、この条件では商用に使えません。契約の細部は、原文で確かめてください。僕らは法律の専門家ではありません。

日本語の評価：誰が測ったのか

ここが、いちばん注意が要るところです。見つけた数字は、ほぼすべて、PFN自身の測定でした。

  • PLaMo 2.0 Prime（2025年5月）：PFNの発表では、日本語の文章生成の評価（pfgen）で、GPT-4oに次ぐ2位とされています。ベースの31Bモデルの話です。これは自社の測定です。
  • PLaMo 3.0 Prime β版（2026年3月）：PFNの発表では、指示に従う力（IFBenchなど）で、比較したQwen3-235B-A22B-Thinking-2507とgpt-oss-120bを上回りました。日本語の対話の評価（Japanese MTBench）は、上限に近い、とのことです。一方、複数の道具から選ぶ課題（BFCL）、数学（AIME 2024）、専門的な理科の問題（GPQA-Diamond）では、劣っていました。これも自社の測定です。
  • 正式版（2026年6月）：安全性は、スタンフォード大学の枠組み（HELM Safety）で、海外のモデルと同等以上とPFNは説明しています。報道には、PFN自身が、Web検索、数学、理工系、日本の法律の推論に弱みがあると認めた、と書くものもありました。

第三者の評価は、探しましたが見つけられませんでした。ある解説記事は、有名な日本語のランキング（Nejumi）への登録はこれから、と書いています。ただし、この記事は二次情報です。

使ってみた記録は1件、読みました。Classmethodの記事です。書き手が計った数字として、考える機能（reasoning）をオフにすると、軽い質問の応答に約3.8秒、オンにすると約22.7秒かかった、とあります。外部の人の測定ですが、1件の実例です。

手元に置くなら、メモリはどのくらいか

ここからは、筆者の計算です。実機では確かめていません。

Hugging Faceのページでは、31Bの重みは30個に分かれ、合計で約62GBです。31B×2バイト（BF16）＝62GBで、計算と合います。32GBのMacには載りません。

そこで、記事06と同じ式で、量子化（数字を粗く丸めて小さくする方法）を考えます。1個あたりのビット数は、記事06で使ったllama.cppの表の値です。

形式 ビット数 31Bのファイルの目安（筆者の計算）
BF16（公開されている形） 16 約62GB
Q8_0 8.5 約33GB
Q5_K_M 5.7 約22GB
Q4_K_M 4.89 約19GB
Q4_K 4.5 約17GB
Q2_K 3.16 約12GB

見立てです。32GBのMacでは、4ビット（約17〜19GB）が現実的な線です。ほかに、会話の長さの分の作業用メモリと、macOSの分が要ります。記事06で触れたとおり、32GBのうち、モデルに使えるのは24GB前後という解説があります。余裕は、あまりありません。ベース版は、Sliding Window Attention（見る範囲を区切る仕組み）を使った構成だと書かれていますが、作業用メモリがどれだけ減るかは、この記事では確かめていません。

Hugging Faceには、第三者が作ったGGUF版（nori-sdcさんの版）が1つ見つかりました。大きさや品質は、読んでいません。

もう1点。ベース版は会話用の調整前なので、手元に置いても、そのままでは、ふつうのチャットAIとしては使えません。

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まとめ

  • PLaMoは、PFNが自社で学習している国産モデルです。公開されたPLaMo 3 31Bは、自社の120Bモデルの蒸留です。
  • 実用に近いPrime（2.0、3.0）は、APIとオンプレ。手元に置けるのは、会話用の調整前のベース版です。
  • 商用は、登録が必要で、売上10億円未満が条件です。
  • 日本語の評価は、自社の測定が中心です。第三者の数字は、見つけられていません。
  • 32GBのMacなら、31Bは4ビットで載る見込みです（筆者の計算）。ただし、実機では未確認です。

出典

更新履歴

  • 2026年10月25日 書き方を直しました。
    • 前：運営者が使っていないと読める書き方 → いま：「この記事は、実際に使って確かめた記録ではありません」。公式の資料を読んでまとめた記事で、使い心地は書いていない、という意味に直した