ИИ с открытым исходным кодом сдается с релизом Meta's Llama 4

В последние годы ландшафт искусственного интеллекта превратился из сферы открытого сотрудничества в тот, где проприетарные системы правят. Даже OpenAI, компания, которая начала с «Open», на его названии, перешла к тому, чтобы сохранить свои самые модели в подрубе после 2019 года. Другие игроки, такие как Antropic и Google, последовали его примеру, создав свой передовый ИИ за стенами API, доступным только на своих условиях. Этот сдвиг часто был оправдан опасениями по поводу безопасности и деловых интересов, но он оставил многих в ностальгии сообщества ИИ на дни духа товарищества с открытым исходным кодом.

Теперь прилив поворачивается. Дух ИИ с открытым исходным кодом возвращается, возглавляемый выпуском Meta моделей Llama 4. Этот шаг-смелая попытка вернуть ИИ с открытым исходным кодом обратно на передний план, и даже те, которые традиционно скрытны, обращают внимание. Генеральный директор Openai Сэм Альтман недавно признал, что компания была «на неправильной стороне истории» в отношении открытых моделей и объявила о планах нового «открытого» варианта GPT-4. Очевидно, что ИИ с открытым исходным кодом проходит возрождение, а значение «открытого» развивается.

(Источник: Мета)

Llama 4: Открытый претендент Meta в GPT-4O, Claude и Gemini

Открытие Meta LlaMa 4 отмечает прямой вызов последним моделям от AI Giants, позиционируя его как альтернативу с открытым весом. Llama 4 поставляется в двух версиях, доступных сегодня - Llama 4 Scout и Llama 4 Maverick - каждая с впечатляющими техническими характеристиками. Оба являются моделями смесей экспертов (MOE), что означает, что они активируют лишь часть своих параметров на запрос, что позволяет иметь огромный общий размер без стремительных затрат времени выполнения. Scout и Maverick каждый использует 17 миллиардов «активных» параметров для любого данного входа, но Scout распространяет их по 16 экспертам (всего 109b параметры), в то время как Maverick распространяет их по 128 экспертам (всего 400B). Результатом является то, что модели Llama 4 предлагают производительность высшего уровня, а также уникальные преимущества, которые даже некоторые закрытые модели не могут совпадать.

Например, LlaMa 4 Scout может похвастаться контекстным окном в 10 миллионов токенов, что намного превосходит большинство конкурентов. Это позволяет обрабатывать и анализировать массовые документы или кодовые базы за один проход. Несмотря на свой масштаб, Scout может эффективно работать на одном графическом процессоре H100 при высокой квантовании, предполагая, что разработчикам не понадобится суперкомпьютер, чтобы играть с ним.

С другой стороны, Llama 4 Maverick оптимизирован для пиковой производительности. Ранние тесты показывают, что Maverick может соответствовать или даже превзойти ведущие закрытые модели в задачах рассуждения, кодирования и зрения. Meta уже намекает на еще большую модель, Llama 4 Behemoth, в настоящее время проходит обучение, которая, как сообщается , «превосходит GPT-4.5, Claude 3.7 Sonnet и Gemini 2.0 Pro на нескольких критериях STEM». Сообщение ясно: открытые модели больше не воспроизводят вторую скрипку; Llama 4 стремится к вершине.

Более того, Meta сделала Llama 4 немедленно доступной для загрузки и использования. Разработчики могут получить доступ к Scout и Maverick с официального сайта или обнимают лицо по лицензии сообщества Llama 4. Это означает, что любой-от сольного разработчика до крупной корпорации-может погрузиться в модель, настраивать ее на свои конкретные потребности и запустить ее на собственном оборудовании или облаке. Это резкий контраст с проприетарными моделями, такими как GPT-4O Openai или Claude 3.7 от Anpropic, которые доступны только через платные API без доступа к основным весам.

Мета подчеркивает, что открытость Llama 4 - это расширение прав и возможностей пользователей: «Мы делимся первыми моделями в стаде Llama 4, что позволит людям создавать более персонализированный мультимодальный опыт». По сути, Llama 4 - это инструментарий, предназначенный для того, чтобы находиться в руках разработчиков и исследователей по всему миру. Выпустив модели, которые могут идти в ногу с такими, как GPT-4 и Claude, Meta вдыхает новую жизнь в идею о том, что ИИ высшего уровня не должен быть заблокирован за платным поступлением.

(Источник: Мета)

Аутентичный идеализм или стратегическая игра?

Мета представляет Llama 4 с чувством идеализма и альтруизма. «Наша модель искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, Llama, была загружена более одного миллиарда раз»,- недавно заявил генеральный директор Марк Цукерберг Марк Цукерберг, добавив, что «модели ИИ с открытым поиском необходимы для того, чтобы люди повсюду имели доступ к преимуществам искусственного интеллекта». Это изображает позиции Meta в качестве чемпиона демократизированного искусственного интеллекта-компании, желающей поделиться своими моделями Crown-Jewel для большего блага. Популярность семейства Llama поддерживает этот повествование: модели были загружены с удивительной скоростью (с 650 миллионов до 1 миллиарда загрузки всего за несколько месяцев), и они уже используются такими компаниями, как Spotify, AT & T и Doordash.

Мета подчеркивает, что разработчики ценят «прозрачность, настраиваемость и безопасность» наличия открытых моделей, которые они могут запустить сами, что «помогает достичь новых уровней творчества и инноваций», по сравнению с непрозрачным характером API черного ящика. Это звучит так, как классический программный программный программный обеспечение с открытым исходным кодом (Think Linux или Apache), применяемый к ИИ-четкая победа для сообщества.

Тем не менее, есть стратегический угол для открытости Meta. Meta не благотворительная организация, и «открытый исходный код» в этом контексте поставляется с прикрепленными струнами. Llama 4 выпускается по специальной лицензии сообщества, а не стандартной разрешительной лицензии-поэтому, хотя веса модели могут свободно использовать, существуют ограничения (например, некоторые варианты использования с высоким разрешением могут потребовать разрешения, а лицензия является «собственной» в том смысле, что она создана Meta). Это не соответствует утверждению инициативы с открытым исходным кодом (OSI) определением открытого исходного кода, что заставляет некоторых утверждать, что компании неправильно используют этот термин.

На практике подход Meta часто называется «открытым весом» или «доступным источником» AI: код и веса обмен, но Meta сохраняет некоторый контроль и не раскрывает все (например, данные обучения). Несмотря на то, что это не уменьшает утилиту для пользователей, это показывает, что Meta стратегически открыта - удерживает достаточный контроль, чтобы защитить себя (и, возможно, свое конкурентное преимущество). Многие фирмы применяют этикетки с открытым исходным кодом к моделям ИИ, оставляя ключевые детали, которые подрывают истинный дух открытости.

Зачем вообще открываться мета? Конкурентный ландшафт дает некоторые ответы. Выпуск мощных моделей бесплатно может быстро построить широкую базу пользователей разработчика и предприятия-French Startup Mistral AI, сделал это со своими ранними открытыми моделями, чтобы зарекомендовать себя как лаборатория высшего уровня.

Затопляя рынок ламой, Meta гарантирует, что ее технология становится основополагающей в экосистеме ИИ, что может принести долгосрочные выгоды. Это классическая стратегия объявлений и расширения: если все используют вашу «открытую» модель, вы косвенно устанавливаете стандарты и, возможно, даже направляете людей к своим платформам (например, Meta Assistant Products использует ламу). Есть также PR и угол позиционирования. Мета становится играть роль доброжелательного новатора, особенно в отличие от OpenAI, который столкнулся с критикой за его закрытый подход. Фактически, изменение сердца Openai на открытых моделях частично подчеркивает, насколько эффективным был ход Meta.

После того, как в январе появилась новаторская модель открытой китайской открытой, и вышла на предыдущие модели, Альтман указал, что Openai не хотел, чтобы его оставляли на «неправильной стороне истории». Теперь OpenAI обещает открытую модель с сильными способностями рассуждений в будущем, отмечая изменение отношения. Трудно не видеть влияние мета в этом сдвиге. Метка с открытым исходным кодом как действительно нацелена на расширение доступа ИИ, так и стратегическая игра для переживания конкурентов и формирования будущего рынка на терминах Meta.

Последствия для разработчиков, предприятий и будущего ИИ

Для разработчиков возрождение открытых моделей, таких как Llama 4, является долгожданным изменением. Вместо того, чтобы быть заблокированными в экосистеме и сборах одного провайдера, у них теперь есть свобода управлять мощным ИИ на своей собственной инфраструктуре или настраивать ее по своему усмотрению.

Это является значительным преимуществом для предприятий в чувствительных секторах - подумайте о финансах, здравоохранении или правительстве - которые осторожны в том, чтобы кормить конфиденциальные данные в чужой черный ящик. С Llama 4 банк или больница могут развернуть современную языковую модель, стоящую за своим брандмауэром, настраивая ее на частные данные, не делясь токеном с внешним объектом. Есть также затратная выгода. В то время как плата за API на основе использования для лучших моделей может быстро обостриться, открытая модель не имеет платы за использование-вы платите только за вычислительную мощность для ее запуска. Предприятия, которые масштабируют тяжелые рабочие нагрузки искусственного интеллекта, могут значительно сэкономить, выбирая открытое решение, которое они могут управлять собственными силами.

Неудивительно, что предприятия проявляют больше интереса к открытым моделям; Многие понимают, что контроль и безопасность, предлагаемые ИИ с открытым исходным кодом, лучше отвечают их потребностям, чем одноразмерные закрытые услуги.

Разработчики также выигрывают от увеличения инноваций. Благодаря доступу к модельным внутренним, они могут точно настроить и улучшать ИИ для нишевых доменов (закон, биотехнологические, региональные языки-вы называете его) так, как закрытый API никогда не мог бы удовлетворить. Взрыв общественных проектов вокруг более ранних моделей LLAMA-от чат-ботов, настроенных на медицинские знания, до приложений для любителей смартфонов, в которых работают миниатюрные версии-продемонстрировали, как открытые модели могут демократизировать эксперименты.

Тем не менее, открытая модель ренессанса также поднимает важные вопросы. Действительно ли «демократизация» происходит, если только те, у кого есть значительные вычислительные ресурсы, могут запустить модель 400B-параметра? В то время как LlaMa 4 Scout и Maverick снижают аппаратный барьер по сравнению с монолитными моделями, они все еще тяжеловеса - точка, не потерянная для некоторых разработчиков, чьи ПК не могут справиться с ними без облачной поддержки.

Надежда состоит в том, что такие методы, как сжатие модели, дистилляция или меньшие экспертные варианты, сделают силу Llama 4 более доступной. Другая проблема - неправильное использование. Openai и другие давно утверждали, что открыто выпуск мощных моделей может позволить злонамеренным субъектам (для создания дезинформации, кода вредоносного ПО и т. Д.).

Эти опасения остаются: Клод или GPT с открытым исходным кодом может быть неправильно использован без фильтров безопасности, которые компании применяют в своих API. С другой стороны, сторонники утверждают, что открытость позволяет сообществу также выявлять и решать проблемы, делая модели более надежными и прозрачными с течением времени, чем любая секретная система. Есть доказательства того, что открытые модельные сообщества серьезно относятся к безопасности, разрабатывая свои собственные ограждения и обмениваясь лучшими практиками - но это постоянное напряжение.

Что становится все более ясным, так это то, что мы направляемся к гибридному ландшафту ИИ, где сосуществуют открытые и закрытые модели, каждая из которых влияет на другого. Закрытые поставщики, такие как Openai, Anpropic и Google, все еще держат преимущество в абсолютной производительности - пока. Действительно, в конце 2024 года исследования показали, что открытые модели тянулись примерно на один год за самыми лучшими моделями в возможности. Но этот разрыв быстро закрывается.

На сегодняшнем рынке «ИИ с открытым исходным кодом» больше не просто означает хобби-проекты или более старые модели-теперь он лежит в основе стратегии ИИ как для технических гигантов, так и для стартапов. Запуск Meta's Llama 4 является мощным напоминанием о развивающейся стоимости открытости. Это как философская позиция для демократизирующей технологии, так и тактический шаг в битве с высокими ставками. Для разработчиков и предприятий он открывает новые двери для инноваций и автономии, даже несмотря на то, что усложняет решения с новыми компромиссами. А для более широкой экосистемы она поднимает надежду, что выгоды ИИ не будут заблокированы в руках нескольких корпораций- если идеал с открытым исходным кодом сможет удерживать свои позиции.