Llama — מודלי Meta שאפשר להוריד, אך ה-OSI קבע שאינם קוד-פתוח

מודלים ושפה

הגדרה

Llama היא משפחת מודלי-השפה בעלי-המשקלים-הפתוחים של Meta, שהוצגה בפברואר 2023 ודלפה לרשת תוך ימים — אירוע שהפך לנקודת-מפנה במגמת שחרור מודלים חזקים לציבור בלי תשלום.

מה זה Llama, ומתי הוא יצא

Llama (ראשי-תיבות של Large Language Model Meta AI) היא משפחת מודלי-שפה בעלי-משקלים-פתוחים שפיתחה Meta. הגרסה הראשונה הוצגה ב-24 בפברואר 2023 בפוסט-בלוג רשמי, לצד מאמר-arXiv מפורט שפורסם ימים ספורים אחר-כך, בארבעה גדלים — 7, 13, 33 ו-65 מיליארד פרמטרים — שאומנו כולם על נתונים ציבוריים-בלבד. Meta טענה שהגרסה בת 13 מיליארד הפרמטרים עולה על GPT-3 (175 מיליארד פרמטרים) ברוב המבחנים, ושגרסת ה-65 מיליארד מתחרה במודלי-הענק PaLM (540 מיליארד) ו-Chinchilla (70 מיליארד). בניגוד לשחרור פומבי מלא, הגישה למשקלים ניתנה תחילה רק לחוקרים מאושרים תחת רישיון לא-מסחרי.

הדליפה שהקדימה את גוגל: 4chan, מרץ 2023

רק שמונה ימים אחרי ההשקה המוגבלת, ב-3 במרץ 2023, פרסם משתמש אנונימי בפורום 4chan קישור-טורנט למשקלי הגרסה הגדולה ביותר, LLaMA-65B, וזה התפשט תוך שעות בקהילות ה-AI ברשת. Meta דרשה הסרה מיידית וטענה להפרת-זכויות-יוצרים, אך לא הכחישה את אמיתות הקבצים שדלפו — ונשארה נאמנה לגישתה הכללית של שיתוף-מודלים עם קהילת המחקר. הדליפה, יחד עם הבחירה המקורית להגביל את הגישה, הפכה ל"סיפור-מקור" מוכר בתחום ה-AI הפתוח: מודל שנועד להישאר מוגבל הפך בפועל לנחלת-הכלל תוך ימים בודדים.

Llama 2: המעבר לרישיון מסחרי

ב-18 ביולי 2023 השיקה Meta את Llama 2, בשיתוף-פעולה מוצהר עם מיקרוסופט (שהפכה לשותפת-הענן המועדפת של המודל באז'ור), עם רישיון חדש המתיר שימוש מסחרי חופשי לכל ארגון שמונה פחות מ-700 מיליון משתמשים-פעילים בחודש — שינוי מהותי מהרישיון המחקרי-בלבד של הגרסה הראשונה. Llama 2 אומן על כ-2 טריליון טוקנים, כפול מהכמות ששימשה לאימון הגרסה הקודמת, ושוחרר גם בגרסאות מכווננות-לשיחה (Chat) שהותאמו במיוחד לשימוש כעוזר-דיאלוג.

Llama 3 ו-3.1: המודל הפתוח הגדול בעולם

ב-18 באפריל 2024 יצאה Llama 3, בגדלים 8 ו-70 מיליארד פרמטרים, שאומנה על כ-15 טריליון טוקנים — פי-7 יותר מ-Llama 2. שלושה חודשים אחר-כך, ב-23 ביולי 2024, הוסיפה Meta את Llama 3.1 405B: מודל בעל 405 מיליארד פרמטרים שתואר כמודל-בעל-משקלים-פתוחים הגדול ביותר שפורסם עד אז, עם חלון-הקשר של 128,000 טוקנים וביצועים שהתקרבו לראשונה לרמת מודלי-הדגל הסגורים המובילים במשימות הנמקה, מתמטיקה ותרגום.

Llama 4: המעבר לארכיטקטורת תמהיל-מומחים

ב-5 באפריל 2025 (מוקדם ממה שתוכנן במקור) הציגה Meta את דור Llama 4 — הפעם הראשונה שהיא אימצה ארכיטקטורת "תמהיל מומחים" (Mixture of Experts), הגישה שהופצה לראשונה בקנה-מידה מסחרי על ידי Mixtral. שני מודלים שוחררו מיד: Scout (16 מומחים, 17 מיליארד פרמטרים פעילים) ו-Maverick (128 מומחים, גם הוא 17 מיליארד פרמטרים פעילים), לצד מודל-ענק שלישי, Behemoth, שנותר בתצוגה-מקדימה ושימש כ"מורה" בתהליך-האימון של השניים האחרים. משפחת Llama 4 גם רב-מודלית מלידה — תומכת בקלט-תמונות מההתחלה, לא כתוספת מאוחרת.

"משקלים פתוחים" אך לא "קוד פתוח": מחלוקת הרישיון

Meta מכנה את Llama "קוד פתוח", אך ה-Open Source Initiative (הגוף שמגדיר את התקן המקובל למונח) קבע במפורש שהרישיון אינו עומד בהגדרה: הוא כולל הגבלות-שימוש (כמו סף 700 מיליון המשתמשים) שהגדרת קוד-פתוח אוסרת. ה-Free Software Foundation הלכה צעד נוסף בינואר 2025 וסיווגה את רישיון Llama 3.1 כ"תוכנה לא-חופשית", בין השאר בגלל מדיניות-שימוש-מקובל שאוכפת הגבלות גם מחוץ לתחום-השיפוט של המשתמש. ההבחנה המדויקת יותר, ולכן, היא "משקלים-פתוחים": אפשר להוריד ולהריץ את המודל בחינם, אבל לא לפי כל תנאי הרישיון הפתוח-לחלוטין המקובלים בעולם התוכנה.

שאלות נפוצות ❓

מה ההבדל בין Llama למודלים כמו GPT או Gemini?

את המשקלים של Llama אפשר להוריד ולהריץ בעצמכם על חומרה מתאימה (בכפוף לרישיון), בעוד ש-GPT ו-Gemini נגישים רק דרך שירותי-API סגורים של החברות שיצרו אותם.

האם Llama הוא "קוד פתוח" באמת?

לא לפי ההגדרה המחמירה — הן ה-Open Source Initiative והן ה-Free Software Foundation קבעו שהרישיון אינו עומד בתנאי קוד-פתוח, בעיקר בגלל הגבלות-שימוש כמו סף 700 מיליון המשתמשים.

איך המודל המקורי דלף לרשת לפני שהיה אמור להיות זמין לציבור?

ב-3 במרץ 2023 פרסם משתמש אנונימי ב-4chan קישור-טורנט למשקלי הגרסה הגדולה ביותר. Meta דרשה הסרה אך לא הכחישה את אמיתות הקבצים.

מה השתנה ב-Llama 4?

זו הפעם הראשונה ש-Meta אימצה ארכיטקטורת תמהיל-מומחים (בהשראת Mixtral), עם תמיכה רב-מודלית מובנית מההתחלה ומודל-ענק נוסף (Behemoth) ששימש ל"הוראת" הדגמים הקטנים יותר.