צוקרברג מאשים את מבנה הצוות בכישלון של Llama 4, ו-Meta בררנית יותר במה שהיא משחררת כ-open-source

Zuckerberg אבחן בפומבי את האכזבה מ-Llama 4 כבעיה ארגונית. לדבריו, פיתוח מודלים מובילים דורש צוותים קטנים ומגובשים ולא ארגונים גדולים ורבי שכבות. לצד הדברים האלה הגיע גם איתות אסטרטגי: Meta תהיה בררנית הרבה יותר בבחירת המודלים שהיא משחררת כמודלים פתוחים. זו נסיגה משמעותית מצד החברה שבדורות הקודמים של Llama הגדירה מה זה מודל פתוח מוביל.

הארגון מחדש נמשך כבר חודשים. Alexandr Wang, שהגיע ל-Meta במסגרת עסקת Scale AI בשווי של כ-14 מיליארד דולר, מוביל עכשיו את המאמץ על המודלים המובילים, ובתחילת ספטמבר Meta השיקה את Muse, העוזר החדש שלה לצרכנים. הטיפוס המהיר של Muse למקום הראשון ב-App Store מרמז שהעדיפות של Meta עברה מהובלה בתחום המודלים הפתוחים למוצרי agent לצרכנים.

ההשלכות התחרותיות מיידיות. בקהילה מפרשים את הצעד של Meta כוויתור על ההובלה של מחנה המודלים הפתוחים לטובת Mistral, Qwen ו-DeepSeek. ההשקות של Mistral Large 4 ו-Beam של Reflection באותו שבוע, והפער המצטמצם בין DeepSeek למודלים המובילים האמריקאים, רק מחזקים את התמונה. החוקרים של Meta עדיין מפרסמים, כולל עבודה עדכנית על World Action Modeling למערכות embodied, אבל פרסום מחקר זה לא כמו שחרור מודל מוביל פתוח.

השאלה הפתוחה היא מה "בררנית" אומר בפועל: רק מודלים קטנים, שחרור באיחור או רישיונות מגבילים. כדאי לעקוב אחרי השחרור הבא תחת המותג Llama, אחרי תנאי הרישיון שלו, ואחרי השאלה אם קהילת ה-open-source תחליף את מודל הבסיס המועדף שלה ממשהו שאינו Llama.