Meta✴ выпустит открытые версии мощных ИИ-моделей Avocado и Mango с урезанной функциональностью

Читать в полной версии

Meta выпустит в этом году две закрытые передовые ИИ-модели — большую языковую модель под кодовым названием Avocado и генератор мультимедийных файлов Mango. Их версии с открытым исходным кодом, вероятно, создадут на той же основе, но сроки их выхода относительно закрытых версий компания не раскрывает. Эти продукты должны стать частью стратегии Meta по максимально широкому распространению ИИ-моделей по всему миру.

Источник изображения: Eyestetix Studio / unsplash.com

Открытые версии моделей не получат полный набор возможностей, доступных их закрытым собратьям, при этом Meta не уточняет, какие именно функции в них не войдут. О масштабе возможного упрощения позволяет судить Llama 4 Maverick — самая мощная большая языковая ИИ-модель компании с открытым исходным кодом, представленная в апреле прошлого года. Она насчитывает 400 млрд параметров и устроена как система из 128 специализированных нейросетей, каждая из которых отвечает за свой класс задач. В новых открытых версиях Meta может исключить часть этих подсистем, сократить число параметров или отказаться от отдельных этапов обучения, включая последующее дообучение.

Частичное ограничение возможностей открытых версий, вероятно, связано и с требованиями безопасности в сфере ИИ. Это косвенно указывает на то, что Avocado может быть особенно сильна в генерации кода для задач кибербезопасности. Для сравнения: Claude 4.6 Opus компании Anthropic уже выявила сотни критических уязвимостей в проектах с открытым исходным кодом. Одновременно Anthropic и OpenAI готовят новые флагманские большие языковые ИИ-модели, тогда как Meta, по данным Axios, не ожидает превосходства над конкурентами «по всем направлениям» и делает ставку на отдельные преимущества, важные для массовой аудитории.

Одним из таких преимуществ могут стать более низкие требования к вычислительным ресурсам. Многие передовые большие языковые ИИ-модели не запускаются на персональных компьютерах (ПК) из-за ограниченной производительности процессоров. Ещё одно возможное направление — задачи, связанные с вопросами личного здоровья и помощью с домашними заданиями: ориентированные на бизнес ИИ-модели обычно уделяют таким сценариям меньше внимания.