Компания Meta, известная своими разработками в области искусственного интеллекта, приняла решение отложить запуск своей модели Behemoth до осени 2025 года или позже. Основная причина задержки — трудности, с которыми сталкиваются инженеры компании в значительном улучшении возможностей модели. Генеральный директор Meta, Марк Цукерберг, уже охарактеризовал Behemoth как «самую производительную в мире».
Модель Llama 4 Behemoth имеет 288 миллиардов активных параметров, что позволяет ей превосходить такие системы, как GPT-4.5 и Claude Sonnet 3.7, в математических тестах и других научных задачах. Однако Meta не намерена останавливаться на достигнутом и стремится к дальнейшему совершенствованию. С момента анонса разработки Behemoth, обсуждаемой на конференции разработчиков LlamaCon, прошло несколько месяцев, и внутренние проблемы стали причиной переноса запуска.
Известно, что Meta в прошлом уже выпускала две модели из семейства Llama 4 — Scout и Maverick. На данный момент команда компании также анонсировала четвертую, более лёгкую модель под названием Little Llama. В первоначальных планах запуск Behemoth был назначен на апрель, но впоследствии его перенесли сначала на июнь, а теперь и на осень 2025 года.
Инженеры Meta сталкиваются с растущими сомнениями о потенциале модели, и внутри компании возникает скептицизм относительно её готовности к публичному релизу. Разработчики обеспокоены, что обещанная производительность Behemoth не соответствует реальным ожиданиям, которые ставятся перед моделью. Некоторые источники утверждают, что руководство Meta выражает разочарование по поводу текущих результатов работ над Llama 4, а также рассматривает возможные изменения в команде.
Эти трудности не являются уникальными для Meta. Их конкуренты, такие как OpenAI и Anthropic, также сталкивались с проблемами при разработке своих продуктов. OpenAI, к примеру, в начале года объявила о переносе выпуска GPT-5 с середины 2024 года на конец года. Аналогичные сложности наблюдаются и у Anthropic с их моделью Claude 3.5 Opus. В свете этих событий многие компании теперь сосредоточены на разработке гибридных моделей, что говорит о рыночных изменениях в подходах к искусственному интеллекту.
В целом, задержка запуска Behemoth отражает как внутренние проблемы Meta, так и общие тенденции на рынке, где технологические компании пересматривают свои стратегии с учётом новых вызовов и возможностей. Появляется вопрос: сможет ли Meta адаптироваться и подготовить свою мощную модель к успешному внедрению, или же она станет ещё одной жертвой технологических смещений, происходящих в индустрии.