Llama ist Metas Antwort auf ChatGPT und Google Gemini. Mit dem Open Source-Sprachmodell will das Unternehmen Künstliche Intelligenz breiter zugänglich machen und eigene Standards etablieren. Wir verraten dir alles, was du über die KI wissen musst.
Meta-KI: Was ist Llama?
Llama ist eine KI-Serie von Facebook-Mutterkonzern Meta, die zu den großen Sprachmodellen zählt. Die Modelle sind darauf ausgelegt, menschenähnliche Texte zu generieren, Fragen zu beantworten, Code zu schreiben und kreative Inhalte zu erstellen.
Die erste Version von Llama wurde im Februar 2023 veröffentlicht und war hauptsächlich für Forschungszwecke gedacht. Im Juli 2023 folgte LlamA 2, das erstmals für kommerzielle Anwendungen freigegeben wurde. Mittlerweile gibt es zahlreiche weitere Modelle, die Meta auch in seine eigenen Produkte integriert hat.
Der KI-Assistent Meta AI, der auf Llama basiert, ist in Deutschland etwa seit März 2025 Teil von WhatsApp, Instagram und Facebook. Über eine Chat-Funktion können Nutzer Fragen zu bestimmten Themen stellen oder nach Informationen im Netz suchen – ohne dass sie die Meta-Apps verlassen müssen. Die KI ist wie ChatGPT und Co. auch als Web-Version verfügbar.
Open Source-Ansatz
Ein zentrales Merkmal von Llama ist der Open Source-Ansatz von Meta, der es Entwicklern und Forschern ermöglicht, die KI-Modelle zu downloaden, frei zu nutzen und weiterzuentwickeln. Die Idee dahinter: Der Facebook-Konzern will sich von der Konkurrenz abheben, eigene KI-Standards etablieren und diese in das Meta-Ökosystem einbinden.
Der Vorteil von Open Source: Er ist Community-getrieben. Das heißt, dass Meta davon profitiert, wenn Nutzer das KI-System weiterentwickeln. Dafür bedarf es jedoch eines bestimmten Know-hows. In puncto Bildgenerierung hinkt Llama ChatGPt und Co. bislang hinterher.
Trotz der vermeintlichen Offenheit des KI-Systems kam jedoch auch Kritik auf. Denn Meta hat in Vergleichstests mit den KI-Modellen der Konkurrenz optimierte Llama-Versionen herangezogen, die nicht den öffentlich verfügbaren Versionen entsprechen. Das wirft vor dem Hintergrund des Open Source-Ansatzes von Meta wiederum Transparenz-Fragen auf.
Llama: Welche Modelle der Meta-KI gibt es?
Mit der Veröffentlichung von Llama 4 im April 2025 hat Meta seine Modellpalette deutlich erweitert. Alle Modelle der Serie wurden auf Basis riesiger Datensätze trainiert und zeigen relativ gute Ergebnisse bei Benchmarks für Textverständnis, logisches Denken und Codierung. Der Hintergrund: Meta legt nicht nur seine KI-Modelle, sondern auch Trainingsdaten und Parameter offen. Die Llama-Serie des Unternehmens umfasst folgende Modelle:
Llama 1 (Februar 2023):
- Modellgrößen: 7 Milliarden, 13 Milliarden, 33 Milliarden und 65 Milliarden Parameter.
- Zugänglichkeit: Anfangs nur für akademische Forschung zugänglich.
- Besonderheiten: Llama 1 wurde auf 1,4 Billionen Token aus öffentlich zugänglichen Quellen trainiert.
Llama 2 (Juli 2023):
- Modellgrößen: 7 Milliarden, 13 Milliarden und 70 Milliarden Parameter.
- Verbesserungen: Erweiterter Kontextbereich (4096 Token), verbesserte Leistung.
- Varianten: Llama 2 ist als „Chat“-Version für dialogorientierte Anwendungen verfügbar.
Llama 3 (April 2024):
- Modellgrößen: 8 Milliarden und 70 Milliarden Parameter.
- Training: Auf 15 Milliarden Token trainiert.
- Kontextlänge: Auf 8192 Token erhöht.
- Besonderheiten: Optimiert für Dialoge und allgemeine Textverarbeitung.
Llama 3.1 (Juli 2024):
- Modellgrößen: 8 Milliarden, 70 Milliarden und 405 Milliarden Parameter.
- Kontextlänge: Auf 128.000 Token erweitert.
- Leistung: Verbesserungen im Sprachverständnis und bei mathematischen Problemlösungen.
- Verfügbarkeit: Für Forschung und kommerzielle Nutzung frei zugänglich.
Llama 3.2 (September 2024):
- Modellgrößen: 1 Milliarde, 3 Milliarden, 11 Milliarden und 90 Milliarden Parameter.
- Neuerungen: Erste multimodale Modelle mit Bildverarbeitungsfähigkeiten.
- Anwendungsbereiche: Geeignet für Edge-Computing und mobile Geräte.
Llama 3.3 (Dezember 2024):
- Details: Weniger öffentlich dokumentiert, vermutlich weitere Optimierungen und Leistungsverbesserungen.
Llama 4 (April 2025):
- Neueste Version: Llama 4 wurde im April 2025 veröffentlicht.
- Modellvarianten: LLaMA 4 Maverick und LLaMA 4 Scout.
- Besonderheiten: Weitere Verbesserungen in Leistung und Multimodalität.
Was kostet Llama?
Die Meta-KI Llama ist als Open-Source-Lizenz verfügbar. Heißt konkret: Die Nutzung ist grundsätzlich kostenlos – sowohl für Privatnutzer, die Forschung als auch für bestimmte kommerzielle Zwecke. Unternehmen, die Llama in eigene Produkte oder Dienste integrieren möchten, müssen allerdings bestimmte Lizenzbedingungen einhalten.
Meta bietet seine Llama-Modelle über verschiedene Partner-Plattformen an. Darunter: AWS, Google Cloud, Microsoft Azure und Hugging Face. Das ermöglicht die Entwicklung leistungsstarker Anwendungen – auch ohne eigene Infrastruktur. Meta verdient mit Llama nur indirekt Geld. Die Integration von Meta AI in Facebook, Instagram und WhatsApp soll etwa die Nutzerbindung stärken und höhere Werbeeinnahmen generieren.
Das Unternehmen betreibt derzeit keinen kommerziellen API-Dienst wie OpenAI. Konkrete Preise sind deshalb nicht bekannt. Stattdessen setzt Meta darauf, Llama durch seinen Open Source-Ansatz so weit wie möglich zu verbreiten. Ziel ist es, ein Ökosystem zu etablieren, das sowohl die Meta-Technologien als auch -Plattformen stärkt.
Fazit: Meta-KI Llama
Mit der Llama verfolgt Meta einen anderen Weg als viele andere große KI-Anbieter. Das Unternehmen positioniert sich bewusst als offene Alternative zu geschlossenen Systemen. Da Llama als Open Source veröffentlicht wurde, richtet sich die KI vor allem an Entwickler, Unternehmen und Forschungseinrichtungen.
Auch wenn die Meta-KI der Konkurrenz um ChatGPT und Google Gemini hinterherhinkt, zeigt die aktuelle Version, dass das Unternehmen es mit Llama ernst meint. Vor allem aufgrund des Open Source-Ansatzes von Meta könnte das Sprachmodell langfristig zu einem festen Bestandteil der KI-Landschaft werden.
Hinweis: Dir sollte stets bewusst sein, dass KI-Modelle nicht fehlerfrei sind, da sie zu sogenannten Halluzinationen neigen. Die Folge davon sind falsche oder erfundene Informationen, die entstehen können, weil Sprachmodelle anhand von Mustern und Wahrscheinlichkeiten antworten, anstatt anhand von echtem Wissen oder Verständnis. Da viele KI-Modelle mithilfe von Daten aus dem Internet trainiert werden, sind sich nicht fehlerfrei. Vor allem bei sensiblen Themen ist es deshalb ratsam, Informationen und Inhalte auf ihren Wahrheitsgehalt hin zu überprüfen.
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