Preferred Networks（PFN）が翻訳専用AIモデルPLaMo 3 Translateの重みを公開し、開発者や企業がモデルを直接ダウンロードして自分の端末やサーバーで翻訳を処理できるようになった。インターネット接続なしで使え、原文を外部サーバーに送らない構成が可能だ。4種類のサイズと複数の実行形式から、機器と翻訳品質に合うものを選べる。
1. 端末と社内サーバーで53言語を翻訳
PFNは2026年11月5日、モデルの重みをHugging Faceで公開した。モデルは学習中に調整される数値であるパラメーターが8億・20億・80億・310億の4サイズで、日本語と英語を含む53言語の翻訳に対応する。必要な品質や応答速度、スループット、つまり一定時間に処理する量、機器に合わせてサイズを選べる。
自社サーバーや端末で実行すれば、契約書、研究開発資料、顧客対応文書の原文と訳文を外部サーバーに送らずに処理できる。情報の管理範囲を内部に絞る代わりに、実行環境の構築と機器に合う配布形式の選択は利用者が担う。
配布形式には通常のGPU向けの重みのほか、数値表現の精度を下げて容量を減らした量子化形式がある。CPUとGPUで使えるGGUF、Appleシリコン向けのMLXも提供する。
2. 小型モデルの品質を高めたデータ精製
同社の発表によると、最小の8億パラメーターモデルは日本語・英語翻訳と日本語・多言語翻訳で、Google DeepMindのTranslateGemma、テンセントのHy-MT2の比較対象モデルを上回った。比較対象にはパラメーター数が30倍を超えるモデルも含まれた。英語と多言語間の翻訳では、20億パラメーターモデルが比較対象を上回ったというのが同社の評価だ。
日本語・英語の比較には、2種類の独自評価と国際的な翻訳評価スコアの平均を使った。多言語の比較では対応言語から15言語を選び、日本語または英語とその他の言語との双方向翻訳を評価した。韓国語も評価言語に含まれた。
PFNは複数の翻訳候補の長所を組み合わせて学習用の訳文を磨き、人が書いた自然な文も翻訳の正解として活用した。小型モデルには、完成した31Bモデルの予測をまねて学ぶ蒸留、つまり大型モデルの出力を小型モデルに学習させる手法を加え、サイズを抑えながら品質を高めたと説明した。
3. ファイルサイズを減らす際は翻訳スコアも確認
同社のモデル情報と使い方を説明するモデルカードから、31Bの配布形式のうち4種類を比較した。BF16は量子化していない基準形式だ。翻訳スコアは正解訳との類似度を測るもので、同じ列では高いほどよい。
表：31Bモデルの配布形式別ファイルサイズと翻訳スコア
条件：31Bモデル。配布・量子化形式は各行に記載。PFTBは日本語・英語翻訳の評価指標で、日英双方向の文字単位の翻訳類似度を測るcharsimを使う。FLORES+は多言語翻訳の評価データセットで、15評価言語のうち日本語と残り14言語間の双方向chrF++平均を用いる。文字と単語の断片の重なりを測る指標の平均で、日本語出力は敬体だ。
単位：重みファイルのサイズはGB、翻訳品質は各指標のスコア
| 配布形式 | ファイルサイズ（GB） | 日英翻訳（PFTB） | 日本語・多言語翻訳（FLORES+） |
|---|---|---|---|
| BF16 | 63.51 | 0.6244 | 37.81 |
| FP8 | 32.31 | 0.6240 | 37.79 |
| GGUF Q4_K_M | 19.53 | 0.6237 | 37.84 |
| GGUF Q2_K | 12.61 | 0.6126 | 37.36 |
表の中間の2形式は基準形式よりファイルサイズが小さく、2つの翻訳スコアは同程度だ。最小の形式では両スコアが低下した。保存容量の削減と翻訳品質のトレードオフを示す結果であり、機器に合う容量だけでなく、実際の業務文書の翻訳結果も選択基準になる。
4. 直接実行するか翻訳サーバーに接続
開発者はモデルカードのサンプルで直接実行するか、vLLMサーバーを起動してAPIリクエストを送れる。サービスへの統合には、モデル固有のプロンプトを直接組み立ててCompletions APIに渡す方法が推奨される。
サーバーのサンプルでは入力と出力の合計長を16,384トークンに設定しており、機器のメモリに合わせて調整できる。学習時の最大長は合計32,768トークンで、文書を分割する際は原文と訳文がともに実行環境の上限内に収まるようにする必要がある。
以下はモデルカードに掲載されたチャットAPIリクエストの例だ。
curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "plamo-3-translate",
"messages": [{"role": "user", "content": "こんにちは。"}],
"chat_template_kwargs": {"source_lang": "ja", "target_lang": "en"},
"temperature": 0,
"max_tokens": 512,
"stop": ["<|plamo:tag|>", "<|plamo:bos|>"]
}'翻訳先の言語は必須設定で、原文の言語、参考文脈、用語集は必要に応じて指定する。日本語出力は敬体か常体を選べる。これらの設定はテンプレート引数として渡す。
5. 商用利用は売上高の基準と事前登録を確認
個人利用と学術利用を含む非商用利用は無料で、事前登録は不要だ。商用利用は利用者または関連会社の直近事業年度の収入または売上高が10億円以下であれば、事前登録後に無料で行える。この基準を超える場合は別途商用ライセンス契約が必要だ。
PFNは公開当日の訂正で、無料利用対象の売上高基準を「10億円未満」から「10億円以下」に変更した。境界の金額に該当する利用者も、登録後は無料の商用利用の対象になる。
PLaMo 3 Translateの重み公開は、翻訳品質と機器の容量、情報管理の方法を併せて選べる自前運用の選択肢を広げた。