@nowaymeta platforms'ın buyuk dil modeli ailesi; şubat 2023'te araştırmacılara sınırlı erişimle yayımlandı, bir hafta içinde ağırlıkları internete sızdı ve kazara açık yapay zeka hareketinin temeli oldu. bugün llama, openai ve google'ın kapalı modellerine karşı 'açık ağırlıklı' model kampının en büyük ismi ve dünyada bir milyardan fazla indirildi.
ilk sürüm (o zaman büyük harflerle llama) 7 ila 65 milyar parametreli dört modeldi ve meta bunları yalnızca akademisyenlere vermeyi planlıyordu. sızıntı sonrası stanford'un alpaca'sı, vicuna ve onlarca türev haftalar içinde ortaya çıktı; google'da yazılmış 'hendeğimiz yok' başlıklı sızan iç notta bir mühendis, açık modellerin kapalı modelleri yakalayacağını bu olaya bakarak yazdı. meta tepki vermek yerine kucakladı: temmuz 2023'te llama 2, microsoft ortaklığıyla ve ticari kullanıma izin veren lisansla çıktı. mark zuckerberg'in mantığı, meta'nın gelirinin modeli satmaktan değil reklamdan geldiği için modeli bedava dağıtmanın rakiplerin avantajını eritmesiydi; ayrıca dışarıdaki geliştiriciler modeli iyileştirip ucuzlatıyordu.
nisan 2024'te llama 3 (8b ve 70b), temmuz 2024'te 405 milyar parametreli llama 3.1 geldi; ilk kez açık bir model o günün kapalı modelleriyle aynı ligde kabul edildi. eylül 2024'te görüntü anlayan ve telefonda çalışan küçük sürümler (3.2), aralıkta 3.3 çıktı. nisan 2025'teki llama 4 (scout ve maverick, uzmanlar karışımı mimarisi) ise sorunlu bir lansmandı: kıyaslama sıralamalarına özel ayarlanmış bir sürüm gönderildiği ortaya çıktı, en büyük model behemoth ertelendi ve meta'nın çin'den gelen deepseek ile açık model liderliğini kaybettiği konuşuldu. bunun ardından zuckerberg 'süper zeka' laboratuvarı kurdu, milyar dolarlık transferler yaptı ve şirketin gelecek modelleri kapalı tutabileceği tartışmaya açıldı.
'açık kaynak' adlandırması tartışmalı; lisans, 700 milyondan fazla aylık kullanıcısı olan şirketlere kullanım izni vermiyor ve eğitim verisi paylaşılmıyor, bu yüzden açık kaynak girişimi osi bu modellere 'açık kaynak' demiyor. yine de pratik sonuç aynı: ollama ve llama.cpp gibi araçlarla dizüstü bilgisayarda çalışan, şirketlerin kendi sunucusunda tuttuğu, türkçe için ince ayar yapılan modellerin çoğu llama tabanlı. türkiye'de bankalar, savunma sanayii ve kamu kurumları veri dışarı çıkmasın diye llama türevlerini tercih etti; türkçe ince ayarlı sürümler üniversiteler ve girişimler tarafından yayımlandı. meta ai asistanı da bu modellerle çalışıyor. ders, sızıntının bile strateji olabileceği: meta kontrolü kaybettiği anı, sektörün standart altyapısı olmaya çevirdi.
ilk sürüm (o zaman büyük harflerle llama) 7 ila 65 milyar parametreli dört modeldi ve meta bunları yalnızca akademisyenlere vermeyi planlıyordu. sızıntı sonrası stanford'un alpaca'sı, vicuna ve onlarca türev haftalar içinde ortaya çıktı; google'da yazılmış 'hendeğimiz yok' başlıklı sızan iç notta bir mühendis, açık modellerin kapalı modelleri yakalayacağını bu olaya bakarak yazdı. meta tepki vermek yerine kucakladı: temmuz 2023'te llama 2, microsoft ortaklığıyla ve ticari kullanıma izin veren lisansla çıktı. mark zuckerberg'in mantığı, meta'nın gelirinin modeli satmaktan değil reklamdan geldiği için modeli bedava dağıtmanın rakiplerin avantajını eritmesiydi; ayrıca dışarıdaki geliştiriciler modeli iyileştirip ucuzlatıyordu.
nisan 2024'te llama 3 (8b ve 70b), temmuz 2024'te 405 milyar parametreli llama 3.1 geldi; ilk kez açık bir model o günün kapalı modelleriyle aynı ligde kabul edildi. eylül 2024'te görüntü anlayan ve telefonda çalışan küçük sürümler (3.2), aralıkta 3.3 çıktı. nisan 2025'teki llama 4 (scout ve maverick, uzmanlar karışımı mimarisi) ise sorunlu bir lansmandı: kıyaslama sıralamalarına özel ayarlanmış bir sürüm gönderildiği ortaya çıktı, en büyük model behemoth ertelendi ve meta'nın çin'den gelen deepseek ile açık model liderliğini kaybettiği konuşuldu. bunun ardından zuckerberg 'süper zeka' laboratuvarı kurdu, milyar dolarlık transferler yaptı ve şirketin gelecek modelleri kapalı tutabileceği tartışmaya açıldı.
'açık kaynak' adlandırması tartışmalı; lisans, 700 milyondan fazla aylık kullanıcısı olan şirketlere kullanım izni vermiyor ve eğitim verisi paylaşılmıyor, bu yüzden açık kaynak girişimi osi bu modellere 'açık kaynak' demiyor. yine de pratik sonuç aynı: ollama ve llama.cpp gibi araçlarla dizüstü bilgisayarda çalışan, şirketlerin kendi sunucusunda tuttuğu, türkçe için ince ayar yapılan modellerin çoğu llama tabanlı. türkiye'de bankalar, savunma sanayii ve kamu kurumları veri dışarı çıkmasın diye llama türevlerini tercih etti; türkçe ince ayarlı sürümler üniversiteler ve girişimler tarafından yayımlandı. meta ai asistanı da bu modellerle çalışıyor. ders, sızıntının bile strateji olabileceği: meta kontrolü kaybettiği anı, sektörün standart altyapısı olmaya çevirdi.