Together AI нанимает бывшего вице-президента Meta*, чтобы усилить направление облачной инфраструктуры
Стартап Together AI укрепляет инженерную команду, наняв экс-вице-президента Meta* по инфраструктуре для масштабирования облачных сервисов ИИ.
LLaMA
Meta* развивает семейство открытых моделей Llama (3.x/4), распространяет веса и документацию на официальном портале Llama и поддерживает развёртывание через партнёров и собственные продукты (Llama API — превью, Llama Stack). Линейка включает текстовые (Llama 3.1, 3.3) и мультимодальные (Llama 3.2 Vision) варианты, ориентированные на локальный и облачный inference.
Модели (API)
| ID (для API) | Тип / режим | Контекст | Кратко | Поддержка / ограничения | Цены ($/1M) | Документация |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Meta-Llama-3.1-405B-Instruct | Текст (открытые веса) | не указано | Крупная универсальная модель семейства 3.1. |
|
не указано | документация |
| Meta-Llama-3.1-70B-Instruct | Текст (открытые веса) | не указано | Сбалансированная модель 70B. |
|
не указано | документация |
| Meta-Llama-3.2-90B-Vision-Instruct | Текст+изображения | не указано | Мультимодальная (vision) модель среднего размера. |
|
не указано | документация |
| Meta-Llama-3.2-11B-Vision-Instruct | Текст+изображения | не указано | Лёгкая мультимодальная (vision) модель. |
|
не указано | документация |
| Meta-Llama-3.2-3B-Instruct | Текст (лёгкая) | не указано | Лёгкая текстовая 3B для низкой латентности. |
|
не указано | документация |
| Meta-Llama-3.2-1B-Instruct | Текст (ультралёгкая) | не указано | Мини-модель для крайних ограничений по ресурсам. |
|
не указано | документация |
| Meta-Llama-3.3-70B-Instruct | Текст (открытые веса) | не указано | Актуальное 70B-поколение (3.3). |
|
не указано | страница |
Ключевые особенности
- Открытые веса: загрузки и документация на llama.meta.com
- Текстовые и мультимодальные (Vision) варианты (Llama 3.2)
- Поддержка локального, edge и облачного развёртывания («Llama Everywhere»)
- Llama API (превью) и Llama Stack как продукты экосистемы
- Официальные гайды по fine-tuning, quantization, интеграциям
Рекомендации по применению
- Llama 3.1 (405B/70B) — универсальные ассистенты, кодинг, многоязычные сценарии
- Llama 3.2 Vision (11B/90B) — восприятие изображений, визуальные рассуждения, on-device/edge
- Llama 3.2 (1B/3B) — низкая латентность и экономия ресурсов
Ограничения и риски
- Официальное API и прайсинг от Meta не опубликованы (Llama API — превью)
- Часть блог-страниц требует авторизации; детали уточняйте в карточках моделей
- Лицензионные требования Meta Llama распространяются на использование и брендирование
Сравнение цен
Чат (подписка)
| Провайдер | План / уровень | Цена (как в оф. источнике) | Ссылка |
|---|---|---|---|
| OpenAI | ChatGPT Plus | $20 / месяц | прайсинг |
| Anthropic | Claude Pro | $20 / месяц (или $17/мес при годовой оплате) | прайсинг |
| Google AI Pro | $19.99 / месяц | прайсинг | |
| Mistral | Le Chat Pro | €19 / месяц | прайсинг |
API (модели)
| Провайдер | Модель / ID | in (hit), $/1M | out, $/1M | Ссылка |
|---|---|---|---|---|
| Meta | Llama (открытые веса) |
— | — | официально |
| OpenAI | gpt-5 |
$1.25 | $10.00 | прайсинг |
| OpenAI | gpt-4o-mini |
$0.15 | $0.60 | прайсинг |
| Anthropic | claude-sonnet-4 |
$0.30 | $15.00 | прайсинг |
gemini-2.5-pro |
— | $10.00 (≤200k) / $15.00 (>200k) | прайсинг | |
| xAI | grok-4 |
$0.75 (cached) | $15.00 | прайсинг |
| Mistral | devstral-medium-2507 |
— | $2.00 | прайсинг |
Бенчмарки (официальные)
| Провайдер | Модель / ID | GPQA (Diamond) | MMLU | MMLU Pro | DROP (F1) | HumanEval (pass@1) | Источник |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Meta | Llama 3.1 405B Instruct | 50.7% | 87.3% | 73.3% | 84.8% | 89.0% | официально |
| Meta | Llama 3.1 70B Instruct | 41.7% | 83.6% | 66.4% | 79.6% | 80.5% | официально |
| OpenAI | GPT-5 | 85.7% | 92.5% | не указано | не указано | 93.4% | официально |
| OpenAI | GPT-4.1 | 66.3% | 90.2% | не указано | не указано | не указано | официально |
| OpenAI | GPT-4o mini | 40.2% | 82.0% | не указано | 79.7% | 87.2% | официально |
| Gemini 2.5 Pro | 83.0% | не указано | не указано | не указано | не указано | официально | |
| Gemini 2.5 Flash | 82.8% | не указано | не указано | не указано | не указано | официально | |
| xAI | Grok-4 Heavy | 88.4% | не указано | не указано | не указано | не указано | официально |
| xAI | Grok-4 | 87.5% | не указано | не указано | не указано | не указано | официально |
| xAI | Grok 3 | 84.6% | не указано | не указано | не указано | не указано | официально |
| Anthropic | Claude 3.5 Sonnet | 67.2% | 90.4% | 77.6% | 87.1% | 93.7% | официально |
| DeepSeek | DeepSeek-R1-0528 | 81.0% | не указано | 85.0% | не указано | не указано | официально |
| DeepSeek | DeepSeek-V3 | 59.1% | 88.5% | 75.9% | 91.6% | не указано | официально |
| Meta | Llama 3.3 70B Instruct | 33.3% | не указано | не указано | не указано | не указано | официально |
| Alibaba | Qwen2.5 72B Instruct | 49.0% | не указано | 71.1% | не указано | 86.6% | официально |
| Alibaba | Qwen2.5 32B Instruct | 49.5% | 83.3% | 69.0% | не указано | 88.4% | официально |
| Mistral | Devstral Medium | не указано | не указано | не указано | не указано | не указано | официально |
| AI21 | Jamba 1.5 Large | 36.9% | 81.2% | 53.5% | не указано | не указано | официально |
| Microsoft | Phi 4 | 56.1% | 84.8% | 70.4% | 75.5% | 82.6% | официально |
*Meta — признана в России экстремистской организацией, ее деятельность запрещена
Новости
NVIDIA HGX B200 демонстрирует до 15.4% прироста производительности в тестах MLPerf Inference v5.1
Тесты MLPerf Inference v5.1 показывают до 15.4% прироста производительности LLM на системе NVIDIA HGX B200 от Lambda, что подтверждает готовность инфраструктуры для корпоративного внедрения.
Как массовый найм дорогостоящих спецов спровоцировал внутреннюю войну в ИИ-отделе
Внутренний конфликт в Meta между новыми дорогостоящими наймами и veteranными исследователями ИИ угрожает планам компании по доминированию в искусственном интеллекте.
NVIDIA автоматизирует прототипирование 3D-сцен с помощью генеративного ИИ
NVIDIA представила AI Blueprint для автоматической генерации 3D-объектов по текстовым описаниям. Инструмент использует микросервисы Microsoft TRELLIS и ускоряет прототипирование на 20%.
Языковые модели не справляются с клиническими рассуждениями и работают по шаблонам
Исследование показало, что языковые модели не способны к клиническим рассуждениям и работают по шаблонам, что делает их ненадежными для медицинской практики.
Cloudflare создала собственный inference-движок для эффективного запуска LLM на edge-устройствах
Cloudflare разработала собственный inference-движок Infire на Rust для эффективного запуска LLM в edge-сети. Решение на 7% быстрее vLLM и оптимизировано для распределенной инфраструктуры.
