#11 Meta Llama 3 Release & GPT-4o Gerüchte – Open Source holt auf
Meta veröffentlicht Llama 3 in zwei Größen und setzt neue Open-Source-Maßstäbe. Gleichzeitig kursieren Gerüchte über GPT-4o – ein multimodales Upgrade. Wir analysieren beide Entwicklungen und was sie für Entwickler bedeuten.
Zusammenfassung
Meta hat Llama 3 veröffentlicht – und die Open-Source-Community feiert. Mit 8B und 70B Parametern setzt Meta neue Benchmarks für frei verfügbare Modelle. Gleichzeitig brodelt die Gerüchteküche: OpenAI soll an GPT-4o arbeiten, einem nativen multimodalen Modell. In dieser Folge ordnen wir beide Entwicklungen ein.
Themen & Highlights
- 00:00 Intro: Eine große Woche für Open Source
- 06:00 Llama 3 Deep Dive: 8B vs 70B – welches Modell für welchen Einsatz?
- 22:00 Benchmarks: Llama 3 70B vs Claude 3 Sonnet vs GPT-4 – der Vergleich.
- 38:00 GPT-4o Gerüchte: Was wissen wir über OpenAIs nächsten Schritt?
- 50:00 Praxis: Llama 3 lokal ausführen – Hardware-Anforderungen und Setup.
Deep Dive: Llama 3, GPT-4o & der Open-Source-Aufschwung
Die AI-Landschaft diversifiziert sich weiter. Mit Llama 3 zeigt Meta, dass Open Source nicht nur mithalten kann, sondern in manchen Bereichen führt. Und OpenAI? Die bereiten offenbar den nächsten großen Sprung vor.
Llama 3: Metas Open-Source-Offensive
Meta hat Llama 3 in zwei Varianten veröffentlicht:
- • Llama 3 8B: Kompakt, schnell, läuft auf Consumer-Hardware
- • Llama 3 70B: Leistungsstark, konkurriert mit GPT-3.5 Turbo
Das Besondere: Beide Modelle sind unter einer permissiven Lizenz verfügbar. Unternehmen können sie kommerziell nutzen, anpassen und deployen – ohne Lizenzgebühren an Meta.
Die Benchmarks sind beeindruckend: Llama 3 70B schlägt Claude 3 Sonnet in mehreren Tests und kommt GPT-4 erschreckend nahe. Für ein kostenloses, lokal lauffähiges Modell ist das bemerkenswert.
Warum Open Source wichtig ist
Llama 3 ist mehr als nur ein gutes Modell – es ist ein Statement:
- • Demokratisierung: Jeder kann State-of-the-Art AI nutzen
- • Privacy: Daten müssen nicht an Cloud-Dienste gesendet werden
- • Kosten: Keine API-Gebühren bei eigener Infrastruktur
- • Anpassung: Fine-Tuning für spezifische Use Cases möglich
- • Forschung: Wissenschaftler können Modelle untersuchen und verbessern
"Mit Llama 3 hat Meta bewiesen, dass Open Source AI nicht zweitklassig sein muss. Das verändert die Dynamik des gesamten Marktes – zum Vorteil aller Entwickler."
GPT-4o: Was wir über OpenAIs nächsten Schritt wissen
Die Gerüchteküche brodelt: OpenAI soll an GPT-4o arbeiten – dem "o" steht dabei für "omni" oder multimodal. Anders als GPT-4 Vision, das Bilder nachträglich verstehen lernte, soll GPT-4o von Grund auf multimodal sein:
- • Native Verarbeitung von Text, Bild und Audio
- • Deutlich schnellere Antwortzeiten
- • Bessere Kohärenz zwischen Modalitäten
- • Möglicherweise auch Video-Verständnis
Wenn die Gerüchte stimmen, könnte GPT-4o bereits im Mai/Juni angekündigt werden. Das würde den Druck auf Konkurrenten wie Anthropic und Google weiter erhöhen.
Llama 3 lokal ausführen: So geht's
Für Entwickler, die Llama 3 ausprobieren wollen:
Llama 3 8B (Minimum Hardware):
- • 16 GB RAM
- • GPU mit 8+ GB VRAM (oder Apple Silicon M1+)
- • Tools: Ollama, llama.cpp, oder LM Studio
Llama 3 70B (Empfohlen):
- • 64+ GB RAM
- • GPU mit 48+ GB VRAM (oder mehrere GPUs)
- • Alternativ: Quantisierte Versionen für weniger VRAM
Für die meisten Entwickler ist Llama 3 8B der Sweet Spot: Schnell genug für Entwicklung und Tests, klein genug für Laptop-GPUs.
Was bedeutet das für uns?
Bei Bananapie evaluieren wir Llama 3 für verschiedene Einsätze:
- • Interne Tools: Llama 3 8B für Code-Assistenz ohne Cloud
- • Kundenprojekte: Llama 3 70B für datensensible Anwendungen
- • Prototyping: Lokale Modelle für schnelle Experimente
Die Zukunft ist hybrid: Cloud-APIs für maximale Performance, lokale Modelle für Privacy und Kosteneffizienz. Llama 3 macht die zweite Option endlich praktikabel.
Fazit
Meta hat mit Llama 3 ein Zeichen gesetzt. Open Source AI ist nicht mehr nur für Hobbyisten – es ist eine ernstzunehmende Option für Unternehmen. Und mit GPT-4o am Horizont bleibt der Markt dynamisch. Für uns Entwickler bedeutet das: Mehr Optionen, mehr Flexibilität, mehr Möglichkeiten.
