曾一度備受矚目的 Meta 開源大語言模型要熄火了？近一個月，Llama 的熱度似乎正在逐漸消退。
根據 Hugging Face 官網的數據，Llama 的最新版本 Llama 3.1 自 7 月 23 日發布以來的第一個月裏，從 Hugging Face 的下載量累計約爲 360 萬次。這遠低于 Llama 3 在 4 月發布後首月裏的 580 萬次下載量。
相比之下，Mistral 公司最小的開源模型 Mistral-7B 的新版本在上個月的下載次數，比 Llama 3 還要多。
Meta 的 Llama 以開源而著稱，但競争對手如 OpenAI 和 Anthropic 仍在不斷改進他們的模型。與 Llama 不同，許多開發者願意花錢使用這些閉源選項。盡管 Llama 是免費的，但使用 Llama 有時比使用 OpenAI 的成本更高。
此外，亞馬遜和微軟與競争對手的深度綁定，也給 Meta 帶來了壓力。這兩大雲提供商分别與 Anthropic 和 OpenAI 達成了特殊協議，共同分享模型客戶的收入。它們還持有這些初創公司的大量股權，并在其産品中使用自己的技術。
開源模型和閉源模型在商業化模式上存在差異，開源模型往往需要更靈活的商業合作方式。紮克伯格曾表示，Meta 之前曾與雲服務商達成協議，從那些在雲服務器上運行 Llama 的客戶那裏獲得的收入中抽取一部分。
但現在，如果想讓 Llama 更受歡迎，Meta 可能需要做出一些商業上的讓步。如果放棄這部分收入，可以讓雲服務商更積極地向客戶推廣 Llama。
紮克伯格現在正在面臨兩難的壓力。Meta 開發 Llama 的目的是爲了提升其核心業務，但高額的研發成本需要相應的回報。如果 Meta 放棄部分收入，可能會影響到公司的财務狀況，進而影響投資者信心。
紮克伯格還希望限制競争對手的盈利能力。但如果要讓 Llama 達到與 OpenAI 模型相當的水平，需要持續投入大量的資源。而要維持公司的整體财務健康，又需要控制成本。
在有限的資源下做出合理的決策。這對于 Meta 将是一個複雜的平衡問題。
