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Llama

Meta⚙ AI-generated content

La famille open-weight qui alimente des milliers de projets indépendants.

La fiche d'Olya
Particularités
Llama n'est pas un service mais une famille de modèles aux poids téléchargeables : vous les exécutez vous-même, sur votre matériel ou via votre fournisseur, sans passer par une API Meta. Attention au mot "ouvert" : c'est de l'open-weight, pas de l'open source au sens strict, et la licence impose un accord distinct au-delà de 700 millions d'utilisateurs mensuels. C'est cette disponibilité, et non un benchmark isolé, qui en a fait le standard de fait pour le fine-tuning et les projets indépendants.
Points forts
La dernière génération, Llama 4 Scout et Maverick (avril 2025), repose sur une architecture mixture-of-experts : 17 milliards de paramètres actifs par token sur 109 et 400 milliards au total, donc un bon rendu pour un coût de calcul maîtrisé, Scout tenant sur un seul GPU H100 une fois quantisé. Ils sont multimodaux nativement (texte et image) et Scout annonce une fenêtre de contexte allant jusqu'à 10 millions de tokens. Autour gravite le plus vaste écosystème existant : outils locaux, variantes optimisées et communautés couvrant chaque usage.
Quand l'utiliser
Cela vaut le coup quand vous voulez le contrôle : des données qui restent chez vous, une exécution on-premise ou auto-hébergée, aucune dépendance à un fournisseur unique. C'est le choix naturel pour un fine-tuning sur un domaine précis ou pour bâtir un produit sans payer à chaque appel. Idéal aussi pour apprendre, puisqu'on peut inspecter et adapter le modèle.
Quand l'éviter
Si vous préférez ne pas gérer d'infrastructure, une API fermée et prête à l'emploi vous mène au résultat plus vite. Les immenses fenêtres de contexte sont un chiffre d'accroche : la performance réelle sur les longs documents doit se tester sur votre cas, pas se présumer. Et surveillez l'engagement de Meta envers l'ouvert : aucun nouveau Llama en 2026, l'entreprise ayant basculé vers un modèle à poids fermés, signe que la suite est moins tracée qu'il n'y paraît.

Sources

  1. Meta AI — The Llama 4 herd (blog ufficiale)
  2. Llama 4 — Meta for Developers
  3. Llama (sito ufficiale, download e licenza)

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