パラメータ数
パラメータすう
parameter count / model size
定義
LLM が持つ学習可能な重みの総数。一般に「N B」（10 億単位）で表記される。
詳しく
Llama-3 8B は 80 億、Llama-3 70B は 700 億、Llama-3.1 405B は 4050 億パラメータ。多いほど表現力が高いが、メモリと推論コストも比例。精度（fp16 / int4 / 1.58bit など）×パラメータ数 でメモリ消費量が決まる。
このツールで使われる用語
実際に「パラメータ数」を扱えるツール
1.58bit を整える →
LLM 量子化の本命「BitNet b1.58」を体感。重みを {-1, 0, +1} の 3 値に整える様子の可視化、fp16/int8/int4/1.58bit のメモリ・電力比較まで。Llama 70B が約 14GB に。
ローカルLLMを整える →
自分のマシンで Llama・Qwen・Gemma などが動くかをひと目で判定。量子化・コンテキスト長も切替可。
LLM料金を整える →
プロンプトを貼ると GPT-6 Astra・Claude Opus 5.5・Gemini 3.1 Pro など主要 LLM の API 料金が一発で並ぶ。USD/JPY・バッチ・キャッシュ割引・月次予測まで。
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