LLaMA - Large Language Model Meta AI - вийшла 24 лютого 2023 року і лише для дослідників, які подали заявку на доступ. Приватною вона лишалась близько тижня. 3 березня ваги з’явились у торенті на 4chan, і за кілька днів люди вже запускали модель рівня GPT-3 на власному залізі. Meta не планувала запускати рух відкритих ваг, але, схоже, саме цей витік це і зробив.
Далі почався вибух творчості. Stanford Alpaca донавчив 7B-модель менш ніж за $600. Георгій Герганов написав llama.cpp - рушій інференсу на чистому C/C++, який запускав LLaMA на CPU MacBook; сьогодні в нього понад 127 000 зірок на GitHub, і саме він подарував світу формат GGUF. В Ollama, який починався як зручна обгортка над ним, зірок ще більше - понад 180 000. Локальний AI, яким ми його знаємо, виріс із дослідницької моделі, що витекла в мережу.
Meta пішла назустріч. Llama 2 у липні 2023 року вийшла з ліцензією, що дозволяла комерційне використання, - але з відомим застереженням: компаніям з понад 700 мільйонами щомісячних активних користувачів потрібен був дозвіл Meta, а на практиці це кілька конкурентів. Llama 3 навчали приблизно на 15 трильйонах токенів, а Llama 3.1 у липні 2024 року принесла модель на 405B з контекстом 128K - першу модель з відкритими вагами, яку можна було поставити поруч із передовими закритими. Llama 3.2 додала моделі на 1B і 3B, достатньо малі для телефонів. До початку 2025 року Meta звітувала про понад мільярд завантажень.
Утім, «open source» завжди був предметом суперечок. Open Source Initiative так і не визнала ліцензію Llama відкритою через обмеження на використання, а Free Software Foundation назвала ліцензію Llama 3.1 невільною. Точний термін - open weights: модель можна завантажити, запустити й донавчити, але правила встановлює ліцензія, а не ви. Для бізнесу ця різниця важлива - прочитайте acceptable use policy, перш ніж будувати на ній продукт.
Llama 4 вийшла в суботу - 5 квітня 2025 року - і перейшла на архітектуру mixture-of-experts. Scout має 17B активних параметрів зі 109B і контекст на 10 мільйонів токенів; Maverick - 17B активних із 400B. Запуск затьмарив скандал із бенчмарками: версія, яка високо піднялась на LMArena, була експериментальним варіантом, оптимізованим під чат, а не тією, яку Meta випустила. Гігантську Behemoth на приблизно 2 трильйони параметрів анонсували, але так і не випустили. У квітні 2026 року Meta Superintelligence Labs запустила Muse Spark - закриту пропрієтарну модель. Meta каже, що наявні моделі Llama лишаються доступними, і говорить про відкриття майбутніх версій, але ера флагмана Meta з відкритими вагами, схоже, на паузі.
Для розробників урок практичний. Llama зробила нормою запуск сильної моделі на власних серверах - заради приватності, контролю витрат чи роботи офлайн, - і ця можливість нікуди не зникне, хто б не очолив відкриті ваги далі. У продукті на TypeScript чи Python я ставлюсь до моделі як до замінної залежності: OpenAI-сумісний ендпоінт, чи то хмарний API, vLLM, чи Ollama на локальній машині, плюс evals, які показують, коли дешевша відкрита модель уже достатньо хороша. Виграє архітектура, в якій заміна моделі - це зміна конфігу.
Дайте наступному продукту того, хто лишається.
Готовий стартувати зараз і лишитись. Довготермінові ретейнери, не злив за два тижні. Напишіть - обговоримо проєкт, вимоги і як рухатись далі.