はじめに
AI技術のニュースを見ていると、「32Bなのに！」などのテキストを見ることがあると思います。
真っ先に思うことは「このBってなによ？」だと思います。
※実際に私も思いました。
このBなによ？を払拭する為にこの記事を記載します。また今後のAIトレンドにも軽く触れたいと思います。
結論から：Bは10億（Billion）のB
結論から言うと、「B」はBillionの頭文字で、10億を意味します。
つまり、「{AIモデル名} 32B」というものであれば、320億個のパラメーターを持つAIモデルということになります。
なお、必ずしも名前にパラメーター数が書かれている訳ではありません。
例えば、OpenRouterにあるDeepSeek: DeepSeek R1 Zero (free)は名前にはついていません。
その分説明欄にパラメーターに関する情報が記載されています。
DeepSeek-R1-Zero is a model trained via large-scale reinforcement learning (RL) without supervised fine-tuning (SFT) as a preliminary step. It's 671B parameters in size, with 37B active in an inference pass.
It demonstrates remarkable performance on reasoning. With RL, DeepSeek-R1-Zero naturally emerged with numerous powerful and interesting reasoning behaviors.
DeepSeek-R1-Zero encounters challenges such as endless repetition, poor readability, and language mixing. See DeepSeek R1 for the SFT model.
- 日本語訳
DeepSeek-R1-Zeroは、大規模な強化学習（RL）によって学習されたモデルであり、その前段階として教師あり微調整（SFT）を行わない。パラメータサイズは671Bで、推論パスでは37Bがアクティブになります。
推論において顕著な性能を示しています。RLにより、DeepSeek-R1-Zeroは数多くの強力で興味深い推論動作を自然に実現しました。
DeepSeek-R1-Zeroは、終わりのない繰り返し、可読性の低さ、言語の混在などの課題に遭遇します。SFTモデルについては、DeepSeek R1を参照してください。
「パラメーター」ってなに？値が大きい方がいいの？
簡単に言うと、AIモデルの「脳のニューロン」みたいなもので、モデルが学習し、情報を記憶し、処理するための数値を指します。
言語モデルの場合、これらのパラメーターが言葉の意味や文法、知識などを表現しています。
一般的に、パラメーター数が多いモデルほど「賢い」と認識されて、以下の実現が可能とされていました。
- 複雑な概念を理解できる
- 多くの知識を保持できる
- 微妙なニュアンスを捉えられる
しかし、車の排気量と同じで「大きい＝必ず優れている」わけではありません。
そのAIが実行するタスクに「最適化」されているか？が重要とされています。
その証左のように以下のような記事も出ています。
小規模言語モデル
でも大きい方がやれることは多い
もちろん大きいパラメーター値を持ったモデルの方が、できることが多いので最適化等もしやすいです。
ですが、以下の課題がまだまだネックになります。
・コストが高い
・動かすのに高性能のマシン(GPU)が必要
・消費電力が大きい
・応答速度が遅くなりがち
・回答に対して、多数のパラメーターからリターンを生成するので、最適化されたものより遅い
・知識量が多い分、「ズレた」回答をすることがある
例にあがる32Bは大規模なの？
数年前は大規模とされていましたが、時代による変化で、32Bは今や「普通」程度です。
なんなら無料で提供されることもあるレベル感です。
AIモデルの規模は、興味深く、急速に進化を続けています。
2020年に登場したGPT-3の1750億パラメーターは当時「巨大」と話題になりましたが、2025年現在では1兆（1T）パラメーターに迫る規模のモデルも登場してきています。
今後パラメーター情勢：効率化でより少ないパラメーターでより高性能に
上述のニュース記事にもありますが、小型モデルを効率よく訓練する、「より多く」ではなく「より賢く」という思考がトレンドになりそうです。
MoE（Mixture of Experts）やSEAP(Sparse Expert Activation Pruning)などのAIを小さく、効率的に扱う技術によって、どんどん最適化 & エッジデバイスでのAI稼働が進んでいきそうです。
最近ではスマートフォン上で稼働するAIも登場し、どんどん扱える機能が増えています。
実用的なモデル選択：何Bが適切？
現在、AIモデルを選ぶとき、パラメーター数をどう考えるべきでしょうか？AIに聞いてみました。
- 一般的な文章生成や会話: 7B～13Bモデルでも十分実用的
- 複雑な推論や専門知識: 30B以上がおすすめ
- モバイルアプリ組み込み: 1B以下の軽量モデル
- 企業の重要業務: 70B以上の高性能モデル
※パラメーター数だけでなく、訓練データの質や量、アーキテクチャの工夫、調整（ファインチューニング）の有無なども重要な要素です。
まとめ：Bの先にあるもの
AIモデル名の「B」はシンプルに10億を意味しますが、その背後には複雑な技術と哲学があります。
現在のAI開発は「より大きく」から「より効率的に」という方向へシフトしています。
モデル選択の際は、パラメーター数という「量」だけでなく、訓練の「質」や特定タスクへの最適化も考慮することが大切です。
AIの急速な進化を考えると、今「大規模」と呼ばれるモデルも、数年後には「小型」と呼ばれるかもしれません。
テクノロジーの進化は続きますが、自分のニーズに最適なモデルを選ぶという原則は変わりません。
パラメーター数は一つの指標に過ぎず、実際の使用感やコストパフォーマンスも重要な判断材料となるでしょう。
それでは、本記事がどなたかお役に立てば幸いです。
