Llama
La famiglia open-weight che alimenta migliaia di progetti indipendenti.
La scheda di Olya
- Peculiarità
- Llama non è un servizio ma una famiglia di modelli con i pesi scaricabili: li fai girare tu, sul tuo hardware o dal tuo provider, senza passare da un'API di Meta. Attenzione al termine "open": è open-weight, non open source in senso stretto, e la licenza impone un accordo separato a chi supera i 700 milioni di utenti mensili. È questa disponibilità, non un singolo benchmark, ad averla resa lo standard di fatto per fine-tuning e progetti indipendenti.
- Punti di forza
- L'ultima generazione, Llama 4 Scout e Maverick (aprile 2025), usa un'architettura mixture-of-experts: 17 miliardi di parametri attivi per token su 109 e 400 miliardi totali, quindi buona resa a costo di calcolo contenuto, con Scout che sta su una singola GPU H100 quantizzato. Sono multimodali nativi (testo e immagini) e Scout dichiara una finestra di contesto fino a 10 milioni di token. Intorno c'è l'ecosistema più vasto in circolazione: strumenti locali, versioni ottimizzate e community che coprono ogni caso d'uso.
- Quando usarla
- Conviene quando vuoi il controllo: dati che restano in casa, esecuzione on-premise o self-hosted, nessuna dipendenza da un fornitore unico. È la scelta naturale per chi deve fare fine-tuning su un dominio specifico o costruire un prodotto senza pagare a consumo ogni chiamata. Ottima anche solo per imparare, perché puoi ispezionare e adattare il modello.
- Quando evitarla
- Se non vuoi gestire infrastruttura, un'API chiusa e già pronta ti fa arrivare al risultato prima. Le finestre di contesto enormi sono un numero di targa: la resa reale sui documenti lunghi va provata sul tuo caso, non data per scontata. E va tenuto d'occhio l'impegno di Meta sull'open: nel 2026 non è arrivato un nuovo Llama e l'azienda ha virato su un modello a pesi chiusi, segno che la direzione futura è meno scontata di quanto sembri.