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    {
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      "title": "現行本文の監査・revision対応",
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        "現行台帳のAUDIT_PASSと候補・revision・本文ハッシュの対応を確認しています。"
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      "limit": "監査状態と来歴の記録です。外部根拠の最新性や本文の全主張を追加保証しません。",
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    {
      "id": "EA-1213-CURRENT-BODY-READBACK",
      "evidence_class": "IMPL",
      "title": "現行本文の収録照合",
      "supports": [
        "公開生成入力の本文SHA-256が、監査済み候補に結び付いたハッシュと一致しています。"
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      "limit": "本文の同一性の検査です。外部システムの挙動や全主張の真偽を実証したものではありません。",
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  "research_sections": [
    {
      "heading": "要点と前提",
      "text": "Llamaを法人運用する際は、「Llama」というブランド名、特定世代のweight、第三者がhostするLlama API、self-host runtime、fine-tune/quantized derivativeを同一の製品面として扱わない。Llamaは公開weightへアクセスできるmodel familyだが、Llama 4はApache/MIT系の一般的なOSS licenseではなくLlama 4 Community LicenseとAcceptable Use Policyが適用される。deployment ownerはexact model/revision、license、runtime、data path、safety controlを固定して運用する必要がある。"
    },
    {
      "heading": "model familyとartifact identity",
      "text": "Metaの公式Llama 4 model cardは、Llama 4 ScoutとLlama 4 Maverickを別artifactとして示す。Scoutは17B activated / 109B total、16 experts、10M context、Maverickは17B activated / 400B total、128 experts、1M contextで、いずれもtext/image inputを扱うnative multimodal MoEである。したがって同じ「Llama 4」でもarchitecture、resource requirement、context上限、配布artifactは一致しない。\n\n台帳には `family / variant / base-or-instruct / exact repository / revision-or-commit / weight hash / tokenizer / chat template / precision-or-quantization / runtime` を保存する。「Llama 4を利用」の一行だけでは再現性・license・capacity・評価条件を確定できない。\n\n公式model cardはLlama 4をstatic model trained on an offline datasetとし、knowledge cutoffをAugust 2024とする。一方、第三者hosted serviceは独自のserving stack、system layer、safety filter、alias、更新周期を持ち得るため、static weightであることをservice全体のimmutabilityへ外挿しない。"
    },
    {
      "heading": "open-weightと一般OSS licenseを混同しない",
      "text": "Llama 4 Community License Agreementはuse、reproduction、distribution、modification等の権利を付与する一方、再配布時のlicense同梱、`Built with Llama`表示、Notice保持等の条件を持つ。Llama Materialsまたはそのoutput/resultを用いて別AI modelを作成・改善し、それを配布する場合の命名条件も規定する。\n\nさらにrelease時点の前月に7億MAUを超える製品・サービスを提供するlicenseeには追加commercial termがある。したがってweightをdownloadできることを「用途制限のないOSS」と表現しない。利用主体、配布形態、MAU条件、Acceptable Use Policyをlicense reviewの入力にする。\n\nlicenseとuse policyは世代・artifact単位で確認する。Llama 3.xの条件をLlama 4へ、Llama 4の条件を将来世代へ横滑りさせない。exact artifactに付随するLICENSE/USE_POLICYを保存し、更新時に再確認する。"
    },
    {
      "heading": "self-host responsibility",
      "text": "open weightを自社環境へ配置すると、hosted API providerが担うserving、capacity、patch、request filtering、logging、rollback等をdeployment ownerが担う。最低限、runtime/container digest、accelerator、parallelism、KV cache、quantization、tokenizer/chat template、generation defaults、tool parser、network egress、observabilityをversioned deployment manifestへ固定する。\n\nMeta公式model cardのcontext lengthはartifact capabilityの上限情報であり、自社workloadでその長さまで品質が一定である保証ではない。long-context retrieval、instruction retention、latency、memory、throughputを自社golden setで測る。特にScoutの10M contextを「10M tokensで業務精度保証」と解釈しない。\n\n公式model cardはimage understandingについて5 input imagesまでtestしたと明記し、それを超える利用では追加testing/tuningをdeployment側へ求めている。multimodal上限も単なるmodel-card数値ではなく、自社の画像枚数・解像度・prompt構成でfixture化する。"
    },
    {
      "heading": "third-party hosted Llamaは別service",
      "text": "cloud/API vendorがLlamaをhostしている場合、Metaのweight identityだけでservice behaviorを決めない。vendor側のquantization、serving stack、system prompt、safety filter、tool protocol、context/output cap、region、retention、SLA、rate limit、model aliasが追加されるため、`MODEL_ARTIFACT` と `HOSTING_SERVICE` を別IDで管理する。\n\n同じLlama variantを複数providerで使ってもbehavioral equivalenceを仮定しない。providerごとにrequest/response schema、structured output、tool calling、streaming、latency、cost、data governanceをcontract testする。providerがexact upstream revisionを開示しない場合はUNKNOWNとして保持する。"
    },
    {
      "heading": "derivative／fine-tune／quantization",
      "text": "fine-tune、LoRA merge、distillation、quantization、conversionは新しいdeployment artifactとして扱う。親weight名だけを残さず、derivative hash、recipe、training data provenance、license/attribution、evaluation resultを紐付ける。\n\nMetaの公式model cardはquantized checkpointを提供する一方、掲載benchmark/evaluationはbf16 modelで実施したと明記している。したがって公開benchmarkをquantized deploymentへそのまま移植しない。BF16/FP8/INT8/INT4等を変更した場合は、reasoning、multilingual、vision、structured output、tool selectionを含む主要golden setを再実行する。"
    },
    {
      "heading": "safety boundary",
      "text": "Acceptable Use Policyは用途制限を規定するが、policy文書の存在はself-host deployment時のenforcementを意味しない。self-hostではinput/output moderation、authorization、rate limit、abuse monitoring、incident responseを自社systemとして実装する必要がある。\n\nmodel cardの安全評価はrelease判断の一次資料だが、自社prompt、fine-tune、tool access、retrieval corpus、locale、user populationに対する安全性保証ではない。tool-enabled agentに組み込む場合はmodel outputをuntrusted proposalとして扱い、side effect前にpermission、argument validation、policy check、readbackを置く。"
    },
    {
      "heading": "data boundary",
      "text": "self-hostはinference inputをMeta-hosted inferenceへ送信せずに構成できるが、「Llamaだから完全offline」とは限らない。weight/model hub取得、container registry、package manager、telemetry、remote logging、monitoring、external tools、vector store等のegressをinventory化する。\n\n第三者hosted Llamaでは、そのhosting providerの契約・DPA・region・retention・subprocessorがdata boundaryを決める。Metaのmodel licenseとhosting providerのdata-processing termsを混同しない。"
    },
    {
      "heading": "運用control",
      "text": "1. model family/variantとhosting surfaceを別IDで登録する。\n2. exact weight repository/revision/hashと、そのartifactのLICENSE/USE_POLICYを保存する。\n3. tokenizer、chat template、runtime/container、hardware、precision/quantizationをdeployment manifestへ固定する。\n4. derivativeは親artifactとは別artifact IDにし、recipe/hash/evaluationを残す。\n5. context上限を品質保証にせず、実利用長でlong-context fixtureを実行する。\n6. multimodal、tool use、structured output等はruntime/providerごとにcontract testする。\n7. license reviewではdistribution、MAU threshold、attribution、acceptable-use条件を確認する。\n8. self-host safety controlとthird-party hosted service controlを別々に監査する。\n9. model/runtime更新時はquality、safety、latency、capacity、costを再評価しrollback可能にする。\n10. model card benchmarkを自社acceptance evidenceへ直接転用せず、自社golden setを保持する。"
    },
    {
      "heading": "counterevidence / limitations",
      "text": "「open weight」は「OSI準拠open source」「用途制限なし」「Metaのサービスを利用しない」「安全機構込み」を意味しない。Llama 4は独自Community LicenseとAcceptable Use Policyを持つ。\n\n同じLlama 4 familyでもScoutとMaverickはtotal parameter、expert構成、context上限が異なる。family名だけでcapacity planningや品質比較を行えない。\n\n公開benchmark、安全評価、最大contextは特定条件の測定であり、自社のruntime、quantization、prompt、language、tool、traffic条件での性能を保証しない。特に公式model cardのbenchmarkはbf16評価であり、量子化checkpointの同等性を直接証明しない。"
    },
    {
      "heading": "OPEN_UNKNOWN",
      "text": "- 自組織・配布形態に対するLlama 4 license条項の具体的法的適用。\n- 将来のLlama generationでのlicense/use-policy変更。\n- third-party hosted Llamaが用いるexact upstream weight revisionと独自post-training/quantization。\n- self-host runtimeごとのmultimodal/tool/structured-output互換差。\n- Scout 10M contextでの業務別retrieval/instruction-retention degradation。\n- derivative modelのlicense attributionと再配布条件の個別適用。\n- model hub/container/telemetryを含む実deploymentの完全なegress boundary。"
    },
    {
      "heading": "SAFE_WORDING",
      "text": "「Llamaはオープンソースなので自由に使える」「Llama 4なら10M context」「self-hostすれば自動的にデータは外へ出ない」と一般化しない。\n\n「Llamaは公開weightを利用できるmodel familyで、世代・variantごとにartifact、capability、license/use policyが異なる。2026年10月20日時点のLlama 4ではScoutとMaverickを区別し、Llama 4 Community LicenseとAcceptable Use Policyをexact artifactに対して確認し、self-host/third-party hostごとにruntime・data boundary・safety controlを別管理する」と記述する。"
    },
    {
      "heading": "Sources / provenance",
      "text": "- Meta, `meta-llama/llama-models`, Llama 4 Model Card, accessed 2026-10-20: https://github.com/meta-llama/llama-models/blob/main/models/llama4/MODEL_CARD.md\n- Meta, Llama 4 Community License Agreement, effective 2025-04-05, accessed 2026-10-20: https://github.com/meta-llama/llama-models/blob/main/models/llama4/LICENSE\n- Meta, Llama 4 Scout official model repository/model card, accessed 2026-10-20: https://huggingface.co/meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct\n- Hugging Face Transformers, Llama 4 integration documentation, accessed 2026-10-20: https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/docs/source/en/model_doc/llama4.md"
    },
    {
      "heading": "Scope boundary",
      "text": "EA-1213はLlama model assetのweight/revision/license/deployment/evaluationを扱う。LlamaIndex等のapplication framework、llama.cpp等のgeneric runtime、provider横断routing、一般的open-weight governanceは別EAの共通論点である。"
    }
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