Llama
LLaMA (Large Language Model Meta AI) ist Metas Open-Source-Familie großer Sprachmodelle, die skalierbare, mehrsprachige und multimodale Fähigkeiten bietet, die überall feinjustiert, destilliert und bereitgestellt werden können.
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Produktinformationen
Aktualisiert:Jun 16, 2025
Llama Monatliche Traffic-Trends
Llama verzeichnete einen erheblichen Rückgang von 40,9% im Datenverkehr, möglicherweise aufgrund der verhaltenen Resonanz von Entwicklern und Verzögerungen bei der Veröffentlichung seines größten Modells, Behemoth. Diese Probleme könnten sich auf das Nutzerengagement und die Akzeptanz ausgewirkt haben.
Was ist Llama
LLaMA ist eine Reihe fortschrittlicher KI-Sprachmodelle, die von Meta (ehemals Facebook) entwickelt wurden. Begonnen mit LLaMA 1 im Jahr 2023 und weiterentwickelt über LLaMA 2 bis zur aktuellen LLaMA 3-Serie, sind diese Modelle darauf ausgelegt, menschenähnlichen Text zu verarbeiten und zu generieren, während sie mehrere Sprachen unterstützen. Was LLaMA auszeichnet, ist seine Open-Source-Natur, die es Forschern, Entwicklern und Organisationen ermöglicht, frei auf seine Fähigkeiten zuzugreifen, sie zu modifizieren und darauf aufzubauen, was es zu einem Grundpfeiler der demokratisierten KI-Entwicklung macht.
Hauptfunktionen von Llama
Llama ist Metas Familie von Open-Source- großen Sprachmodellen, die mehrere Versionen (3.1, 3.2, 3.3) mit unterschiedlichen Fähigkeiten und Größen anbietet. Es bietet mehrsprachige Unterstützung, multimodale Fähigkeiten für das Verständnis von Bildern und leichte Versionen für mobile/Edge-Geräte. Die Modelle reichen von 1B bis 405B Parametern und können angepasst, destilliert und überall bereitgestellt werden, was sie sowohl für Forschungs- als auch für kommerzielle Zwecke zugänglich macht.
Mehrere Modellvarianten: Bietet unterschiedlich große Modelle von 1B bis 405B Parametern, einschließlich leichter Versionen (1B, 3B), multimodaler Modelle (11B, 90B) und dem Flaggschiff-Modell 405B
Multimodale Fähigkeiten: Llama 3.2 umfasst vision-fähige Modelle, die Bilder verstehen, Handschrift lesen und visuelle Daten wie Diagramme und Grafiken analysieren können
Umfassender Entwicklungs-Stack: Beinhaltet den Llama-Stack mit integrierten Sicherheitsfunktionen, Tool-Aufrufmöglichkeiten und Unterstützung für mehrere Programmiersprachen (Python, Node, Kotlin, Swift)
Mehrsprachige Unterstützung: Unterstützt zahlreiche Sprachen, darunter Bulgarisch, Katalanisch, Tschechisch, Dänisch, Deutsch, Englisch, Spanisch, Französisch und viele andere
Anwendungsfälle von Llama
Mobile Anwendungen: Leichte Modelle (1B, 3B) können auf mobilen Geräten für Aufgaben wie Diskussionszusammenfassungen und Kalenderverwaltung ausgeführt werden
Datenschutz im Unternehmen: Unternehmen wie Zoom nutzen Llama für KI-Assistenten, die den Datenschutz wahren und gleichzeitig die Produktivität durch Chat- und Besprechungszusammenfassungen steigern
Dokumentenanalysen: Kann Informationen aus Dokumenten mit Bildern, Grafiken und Diagrammen für Business Intelligence extrahieren und zusammenfassen
Code-Entwicklung: Wird von Unternehmen wie DoorDash für Code-Überprüfungen und zur Beantwortung komplexer technischer Fragen verwendet
Vorteile
Open Source und kostenlos für Forschungs- und kommerzielle Nutzung
Flexible Bereitstellungsoptionen (vor Ort, Cloud oder Edge-Geräte)
Starke mehrsprachige und multimodale Fähigkeiten
Nachteile
Benötigt erhebliche Rechenressourcen für größere Modelle
Muss möglicherweise für spezifische Anwendungsfälle angepasst werden
Wie verwendet man Llama
Wählen Sie eine Llama-Zugriffsmethode: Wählen Sie aus mehreren Optionen: Hugging Face, GPT4ALL, Ollama oder direkten Download von der offiziellen Website von Meta AI
Umgebung einrichten: Installieren Sie die erforderlichen Tools basierend auf der gewählten Methode. Wenn Sie beispielsweise GPT4ALL verwenden, laden Sie die Anwendung von der offiziellen Download-Seite herunter und installieren Sie sie
Wählen Sie ein Llama-Modell: Wählen Sie aus den verfügbaren Modellen: Llama 3.1 (8B, 405B), Llama 3.2 (1B, 3B, 11B, 90B) oder Llama 3.3 (70B) basierend auf Ihren Bedürfnissen und Rechenressourcen
Modell herunterladen: Laden Sie das ausgewählte Modell herunter. Für GPT4ALL verwenden Sie das Download-Menü und wählen Sie das Llama-Modell. Für Hugging Face greifen Sie über deren Plattform-Schnittstelle zu
Einstellungen konfigurieren: Richten Sie Parameter wie maximale Tokens, Temperatur und andere modell-spezifische Einstellungen je nach Anwendungsfall ein
Integration: Integrieren Sie das Modell in Ihre Anwendung mithilfe der bereitgestellten APIs oder SDKs. Wählen Sie aus den Programmiersprachen Python, Node, Kotlin oder Swift
Implementierung testen: Beginnen Sie mit grundlegenden Eingabeaufforderungen, um die Funktionalität des Modells zu testen und die Einstellungen nach Bedarf für optimale Leistung anzupassen
Bereitstellen: Stellen Sie Ihre Implementierung entweder lokal, vor Ort, cloud-basiert oder auf Geräten am Rand je nach Ihren Anforderungen bereit
Llama FAQs
Llama ist eine Familie von Open-Source-KI-Modellen, die von Meta entwickelt wurden und überall feinabgestimmt, destilliert und bereitgestellt werden können. Sie umfasst mehrsprachige Text-Only-Modelle, Text-Bild-Modelle und verschiedene Größen von Modellen, die für unterschiedliche Anwendungsfälle optimiert sind.
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