{
    "name": "Llama",
    "url": "https://ailibri.com/llama",
    "summary": "Открытые языковые модели Meta: Llama 4 Scout и Maverick, Llama 3.3 и 3.2. Веса можно скачать и запустить локально через Ollama или LM Studio либо взять по API у облачных провайдеров.",
    "headline": "Открытые модели Meta, которые можно скачать и запустить у себя",
    "does": "работает локально на своём железе",
    "categories": [
        {
            "name": "Бесплатные",
            "url": "https://ailibri.com/free-ai/"
        },
        {
            "name": "Помощники в кодинге",
            "url": "https://ailibri.com/code-assistant/"
        }
    ],
    "access_ru": "Да",
    "business_model": "Бесплатно",
    "price_from": "Бесплатно, API от $0,08/1М токенов",
    "limits": "Нужна своя видеокарта или облако; лицензия Llama Community — отдельное соглашение при аудитории свыше 700 млн в месяц, мультимодальные версии закрыты для ЕС",
    "models": "Llama 4 Maverick, Llama 4 Scout, Llama 3.3 70B, Llama 3.2 (1B/3B/11B/90B), Llama 3.1 405B",
    "russian_product": false,
    "service_url": "https://www.llama.com/",
    "service_url_is_referral": false,
    "steps": [
        {
            "title": "Оцените своё железо",
            "text": "От объёма видеопамяти зависит выбор модели. 8–12 ГБ — Llama 3.2 3B или 8B, 24 ГБ — Llama 4 Scout в квантовании Q4 или Llama 3.3 70B в сильном сжатии, 48 ГБ и больше — версии покрупнее. На Mac с чипами M-серии считается общая оперативная память. Без дискретной видеокарты маленькие модели тоже пойдут, просто медленнее."
        },
        {
            "title": "Поставьте Ollama или LM Studio",
            "text": "Ollama — консольный вариант: после установки достаточно команды вида ollama run llama3.3, модель скачается сама. LM Studio — приложение с окном чата и каталогом моделей, ставится как обычная программа на Windows, macOS или Linux. Оба работают из России без ухищрений и не требуют аккаунта."
        },
        {
            "title": "Скачайте веса",
            "text": "Готовые сборки в формате GGUF лежат на Hugging Face — их подтягивают Ollama и LM Studio. Оригинальные веса от Meta выдаются на llama.com и в репозиториях meta-llama после согласия с лицензией; доступ иногда подтверждают вручную, поэтому проще начинать с квантованных сборок сообщества."
        },
        {
            "title": "Выберите модель под задачу",
            "text": "Для переписки и черновиков хватит Llama 3.3 70B или 3.2. Если нужны картинки на входе и очень длинный документ — берите Llama 4 Scout. Llama 4 Maverick сильнее, но потребует сервера. Для русского языка выбирайте версии покрупнее: мелкие модели отвечают заметно слабее."
        },
        {
            "title": "Если железа мало — возьмите облако",
            "text": "Те же модели раздают по API Together AI, Groq, Fireworks, OpenRouter и крупные облака. Тарифы начинаются примерно от $0,08 за миллион входных токенов. Оплата зарубежных сервисов из России картой не проходит — способы собраны в материале Как оплатить зарубежные сервисы и в блоке «Как оплатить Llama?» на этой странице."
        },
        {
            "title": "Настройте под себя",
            "text": "Системный промпт задаёт роль и стиль ответов, параметр temperature — степень свободы: ниже для фактов и кода, выше для текстов. Длину ответа ограничивает num_predict. Модель можно дообучить на своих данных через LoRA — это дешевле полного обучения и делается на одной видеокарте."
        },
        {
            "title": "Совет",
            "text": "Не гонитесь за самой большой моделью. Сильно сжатая 70B часто отвечает хуже, чем аккуратно квантованная модель поменьше, которая целиком помещается в видеопамять. Сравните два-три варианта на своих реальных запросах и оставьте тот, что быстрее отвечает без потери смысла."
        }
    ],
    "similar": [
        {
            "name": "Gemini",
            "url": "https://ailibri.com/gemini",
            "summary": "Gemini — мультимодальный ИИ-ассистент Google и семейство моделей (Gemini 3.1 Pro, Deep Think, 3.8 Flash). Текст, код, анализ файлов, генерация изображений и видео, интеграция с сервисами Google."
        },
        {
            "name": "Jan",
            "url": "https://ailibri.com/jan",
            "summary": "Офлайн-клиент для запуска языковых моделей без интернета. Работает локально на устройстве, поддерживает LLaMA 3, Mistral, Gemma."
        },
        {
            "name": "Rigor Dushno",
            "url": "https://ailibri.com/rigor-dushno",
            "summary": "Расширение для Claude Code, позволяющее настроить уровень критичности ИИ-ассистента от 0 до 10: от полного согласия до максимальной проверки решений и архитекту"
        },
        {
            "name": "Agent Skills",
            "url": "https://ailibri.com/agent-skills",
            "summary": "Набор инженерных навыков для AI-агентов: 7 команд для разработки — спецификация, планирование, сборка, тестирование, ревью, упрощение кода и деплой в продакшн."
        },
        {
            "name": "React Grab",
            "url": "https://ailibri.com/react-grab",
            "summary": "Пакет для React, который передаёт контекст элемента интерфейса в AI-ассистенты одним кликом. Вместо описания словами - выбираешь компонент, и AI получает точные данные о месте в коде."
        },
        {
            "name": "Tabby",
            "url": "https://ailibri.com/tabbytabbyml",
            "summary": "Open-source помощник для программирования, который работает локально на компьютере без облачных сервисов. Альтернатива GitHub Copilot с полным контролем над кодом."
        }
    ],
    "updated": "2026-09-17",
    "source": "AILibri — каталог нейросетей, https://ailibri.com"
}