Llama

Metas Familie von Open-Weight-Modellen – von Llama 1 (2023) bis Llama 4 mit Mixture-of-Experts-Architektur und nativer Multimodalität.

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Auf einen Blick

3 Punkte

  1. Open Weight: Modellgewichte stehen unter der Meta-Lizenz bereit; Bedingungen vor jedem Einsatz prüfen
  2. Aktuelle Familie: Llama 4 Scout und Maverick mit Mixture-of-Experts und nativer Multimodalität
  3. Großes Ökosystem mit vielen Community-Varianten und Werkzeugen für Anpassung und Inferenz

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Llama einfach erklärt

Metas Open-Weight-Sprachmodelle für Forschung und eigene Anwendungen.

Kurz gesagt
Open Weight: Modellgewichte stehen unter der Meta-Lizenz bereit; Bedingungen vor jedem Einsatz prüfen
Typischer Einsatz
Self-Hosted LLM, Custom Fine-Tuning, Forschung
Wichtig zu wissen
Großes Ökosystem mit vielen Community-Varianten und Werkzeugen für Anpassung und Inferenz

Llama im Überblick

Llama ist Metas Familie von Sprachmodellen mit öffentlich verfügbaren Gewichten. Seit der Veröffentlichung von Llama 1 im Februar 2023 hat Meta das Open-Weight-Ökosystem maßgeblich geprägt. Die aktuelle Generation Llama 4 setzt auf eine Mixture-of-Experts-Architektur und ist nativ multimodal.

Llama-Evolution:

2023-02: Llama 1    → 7B–65B, nur Forschung
2023-07: Llama 2    → 7B–70B, kommerziell nutzbar
2024-04: Llama 3    → 8B–70B, deutlicher Qualitätssprung
2024-07: Llama 3.1  → 8B–405B, erstmals >400B Open Weight
2024-09: Llama 3.2  → 1B–90B, multimodal + Edge-Modelle
2025-01: Llama 3.3  → 8B–70B, optimiert, Reasoning verbessert
2025-04: Llama 4    → Scout und Maverick (MoE, Text- und Bildeingaben)

Ökosystem

Llama hat ein großes Ökosystem für Anpassung und lokale Inferenz:

BereichBeispiele
Fine-Tuned-VariantenZahlreiche Community-Modelle auf Hugging Face
SpezialisiertCode Llama, Llama Guard, Med-Llama
Inference-Enginesllama.cpp, vLLM, TGI, Ollama
Fine-Tuning-ToolsLoRA, QLoRA, Axolotl, Unsloth
QuantisierungGGUF, GPTQ, AWQ, EXL2

Lokal betreiben

# Mit Ollama: einen aktuell verfügbaren, konkreten Modell-Tag wählen
ollama run <modell-tag> "Erkläre Transformer in 3 Sätzen"

# Als API-Server
ollama serve  # prüfe API-Kompatibilität und Modell-Tag in der aktuellen Ollama-Dokumentation

Llama vs. andere Open-Weight-Modelle

ModellAnbieterStärkeSchwäche
Llama 4MetaMultimodalität, MoE und AnpassbarkeitLizenz und Infrastruktur prüfen
Mistral-ModelleMistralOpen Weight und kommerzielle OptionenModell und Lizenz einzeln prüfen
Qwen-ModelleAlibabaBreites, mehrsprachiges AngebotHosting und Lizenz einzeln prüfen
Gemma-ModelleGoogleKompakte ModellvariantenEignung und Grenzen je Variante prüfen
DeepSeek-ModelleDeepSeekUnterschiedliche Sprach- und Reasoning-ModelleHerkunft, Hosting und Lizenz prüfen

01Einsatzbereiche

Wann ist Llama sinnvoll?

Geeignet für

  • Self-Hosted LLMLlama auf eigener Infrastruktur betreiben für Datenschutz und Kostenkontrolle
  • Custom Fine-TuningLlama auf domänenspezifische Daten anpassen (Medizin, Recht, Code)
  • ForschungOffene Gewichte ermöglichen akademische Forschung zu Interpretierbarkeit und Sicherheit
  • Eigene InfrastrukturPassende Modellvariante auf eigener Hardware oder bei einem Hosting-Anbieter betreiben

↑ Inhalt

02Werkzeuge

Womit Llama umgesetzt wird

↑ Inhalt

Merksatz

Llama ist wie ein Lehrbuch mit einsehbarem Inhalt

Teams können die bereitgestellten Gewichte auf eigener Infrastruktur einsetzen und anpassen, müssen aber die zugehörige Lizenz und den technischen Aufwand beachten.

  1. Open Weight: Modellgewichte stehen unter der Meta-Lizenz bereit; Bedingungen vor jedem Einsatz prüfen
  2. Aktuelle Familie: Llama 4 Scout und Maverick mit Mixture-of-Experts und nativer Multimodalität
  3. Großes Ökosystem mit vielen Community-Varianten und Werkzeugen für Anpassung und Inferenz

04Anwenden

Llama praktisch anwenden

  • Mistral vs. Llama

    Welche Modellversion passt zu deiner Lizenz, Aufgabe und Hardware?

    Vergleich · 8 Kriterien · 4 Min

↑ Inhalt

05Redaktion

Herkunft und Stand

Redaktion und Aktualität

Ebenex RedaktionRedaktion

Veröffentlicht
Aktualisiert

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Quellen (2)

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06FAQ

Häufige Fragen zu Llama

Ist Llama wirklich Open Source?

Streng genommen nein: Die Gewichte sind offen (Open Weight), aber Trainingsdaten und vollständiger Trainingscode sind nicht veröffentlicht. Für Nutzung, Weitergabe und große Dienste gelten Bedingungen der Meta-Lizenz. Lies die aktuelle Lizenz vor einem produktiven oder kommerziellen Einsatz vollständig.

Welche Llama-Version sollte ich verwenden?

Scout und Maverick verarbeiten Text und Bilder. Für lange Eingaben prüfst du Scout mit deiner Laufzeit und Hardware. Meta evaluierte den maximalen Kontext über 512 GPUs. Die separat dokumentierte Inferenz auf einer H100 nutzt INT4-Quantisierung. Bei knappem Speicher teste kleinere Varianten.

Wie vergleicht sich Llama mit den proprietären Spitzenmodellen?

Llama bietet vor allem Kontrolle über Gewichte, Hosting und Anpassung. Der passende Vergleich hängt von Aufgabe, Hardware, Lizenz, Kontextbedarf und Sicherheitsanforderungen ab. Aktuelle Benchmark-Ranglisten sind Momentaufnahmen und sollten vor einer Produktentscheidung mit eigenen Tests ergänzt werden.

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07Weiterlernen

Was möchtest du als Nächstes verstehen?

  • Grundlage nachholen

    Open-Weight-Modelle

    KI-Modelle mit öffentlich verfügbaren Gewichten zum Selbsthosten.

  • Technisch vertiefen

    Large Language Model

    Ein KI-Modell, das menschenähnliche Sprache generiert und versteht.

  • Alternative vergleichen

    Mistral vs. Llama

    Welche Modellversion passt zu deiner Lizenz, Aufgabe und Hardware?

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