Nel grande scenario dell’intelligenza artificiale troviamo un nome che può fare la differenza anche nel settore corporate: LLAMA. Questo acronimo sta per Large Language Model Meta AI e, come suggerisce il nome, è una realizzazione di Mark Zuckerberg pensata non solo per implementare i suoi prodotti. Ma anche per essere usata in ambienti differenti.
Puoi utilizzare questa famiglia di modelli linguistici di grandi dimensioni anche sul tuo computer: puoi usarlo in modo professionale con un programma come lmstudio.ai che serve proprio a far girare in locale applicazioni come LLAMA o DeepSeek. Vuoi scoprire di più su questo tema? Ecco una guida per valutare se e come utilizzare LLAMA per implementare le tue attività professionali in azienda.
Indice dei contenuti
Cos’è LLAMA, l’AI di Meta: definizione
Iniziamo dai punti fermi, dalle spiegazioni: LLAMA è una famiglia di modelli linguistici aperti e modelli multimodali di grandi dimensioni (rispettivamente LLM e LMM) che fa capo a Meta. Ovvero la holding di Mark Zuckerberg che racchiude Facebook, WhatsApp, Instagram e altre aziende digital.
LLAMA – che è stato presentato per la prima volta nel 2023 – può essere vista come la risposta ai vari ChatGPT e Google Gemini o Claude.ai ma con una differenza sostanziale: tutti i modelli sono disponibili per attività di ricerca e commerciali.
Infatti, LLAMA è un grande modello linguistico che si presenta come Open Source anche se, in realtà, ci sono delle incongruenze se paragonato alla forma pura. E la stessa opensource.org ha lasciato parole molto dure rispetto alla tendenza di Meta nel definire LLAMA una pubblicazione Open Source.
Le diverse versioni fino a LLAMA 4
Come avviene spesso nello sviluppo di un software, anche l’AI di Meta ha attraversato diverse fasi e sono state pubblicate un certo numero di release nel tempo. Ecco la timeline di base che è stata seguita per il rilascio delle diverse soluzioni:
- LLAMA: 24 febbraio 2023, solo per ricerca accademica.
- LLAMA 2: 18 luglio 2023, rilasciato pubblicamente (open-weight).
- LLAMA 3: 18 aprile 2024, prestazioni migliorate e paragonabili a ChatGPT.
- 3.1: 23 luglio 2024
- 3.2: 25 settembre 2024
- LLAMA 4: 5 aprile 2025, l’opzione più strutturata ed efficace.
Con il lancio di LLAMA 3 registriamo un passo avanti importante nell’integrazione dell’AI negli strumenti e nelle applicazioni di Meta che ha aggiunto la funzionalità di assistente virtuale a Facebook e WhatsApp in alcune regioni del mondo selezionate. Oggi, questa realtà è disponibile per tutti: con LLAMA 4 Scout o Maverick abbiamo un livello qualitativo massimo. Anche se tutti i modelli operano secondo gli stessi principi di base, utilizzando tecniche di pre-addestramento e di fine-tuning. Le principali differenze? I modelli Llama 4 sono nativamente multimodali e promettono grandi cose.
Una carrellata delle caratteristiche di LLAMA 4
LLAMA 4 Scout è un modello multimodale nativo che offre un’AI visiva e testuale superiore e una finestra di contesto da 10 milioni di token per un’analisi fluida di documenti lunghi. Altre caratteristiche: 109 miliardi di parametri totali, grande capacità di personalizzazione e risorse per applicazioni multimodali.
Maverick, invece, è considerato da Meta il modello multimodale Open Source più potente per un totale di 400 miliardi di parametri. A prescindere dal modello, LLAMA 4 è una soluzione decisiva per le traduzioni: questo strumento è stato pre-addestrato e perfezionato per una comprensione del testo in 12 lingue, senza dimenticare che è una delle soluzioni migliori per realizzare grandi visual.
Differenze tra LLaMA, Gemini e GPT-4
Bisogna fare un confronto tra i principali modelli AI che hanno conquistato la nostra attenzione. Quindi, quali sono i punti di contatto e le differenze tra LLAMA, ChatGPT e Gemini?
| Caratteristica | LLaMA 4 (2025) | Gemini 1.5 (2024) | GPT-4 / GPT-4-turbo (2023–2024) |
| Varianti principali | Scout, Maverick, Behemoth (in arrivo) | Gemini 1.5 Pro, Flash | GPT-4, GPT-4-turbo |
| Architettura | Mixture of Experts (MoE) | Proprietaria | Proprietaria |
| Multimodalità | Testo, immagini, audio, video | Testo, immagini, audio, video | Testo, immagini, audio (con GPT-4o) |
| Contesto massimo | Fino a 10 milioni di token | Fino a 1 milione di token | Fino a 128K token (GPT-4-turbo) |
| Prestazioni benchmark | Competitivo con GPT-4o e Gemini 2.0 Flash | Elevate, con supporto multimodale avanzato | Elevate, con supporto multimodale avanzato |
Il punto di forza che fa la differenza a favore di LLAMA: è un sistema open-weight, accessibile per sviluppo locale o cloud con le relative limitazioni ma comunque utile per chi vuole creare la propria applicazione. Quindi è ottimo per ricerca, prototipi e IA aziendale autonoma anche se servono GPU o ambienti adatti per lo sviluppo avanzato.
Come scaricare le diverse versioni dell’AI?
Per utilizzare personalmente LLAM, oltre ad avere un hardware ben strutturato (e costoso), puoi andare sulla pagina ufficiale di Meta (https://www.llama.com/llama-downloads) e scegliere la versione che preferisci. Nello specifico, qui in Italia possiamo scaricare le ultime versioni di LLAMA 4 Scout o Maverick, diverse opzioni della release di LLAMA 3 e 2 più la versione Code ulteriormente addestrata su set di dati specifici.
L’unica versione che non possiamo scaricare è la 3.3 11B & 90B. Ma nella lista non si trovano neanche LLAMA 4 Behemoth e Reasoning che attualmente è in fase di coming soon. Per il download devi compilare il form e fornire il tuo nome e cognome, la data di nascita e il brand dell’organizzazione, inclusi tutti gli identificativi aziendali. Evita acronimi e caratteri speciali.
Dobbiamo ricordare, però, che per utilizzare LLaMA nello sviluppo di applicazioni aziendali servono una gran quantità di risorse hardware. Hai bisogno di un’infrastruttura potente come una GPU di fascia alta (NVIDIA A100, H100 o simili) per addestramento, fine-tuning e inferenza veloce. Di solito si prevede un server con GPU dedicate on-premise o cloud come AWS, Azure, Google Cloud.
Voglio provare l’AI di Meta: come fare?
La soluzione più semplice oltre a testare il chatbot su WhatsApp: puoi mettere alla prova le capacità dell’intelligenza artificiale di Meta sull’app online ufficiale. Questo strumento può essere utilizzato per scrivere testi, rispondere a domande, tradurre lingue, generare codice, e altro ancora. Ad esempio, può essere utilizzato in diverse attività di automazione aziendale.
Questo anche perché LLaMA 4 adotta un’architettura in grado di migliorare l’efficienza computazionale. Quindi, consente prestazioni elevate con un utilizzo ottimizzato delle risorse. Inoltre, LLaMA 4 supporta nativamente input e output multimodali inclusi testo, immagini, audio e video.
Come sfruttare LLAMA in azienda
Le possibilità offerte da questo strumento sono innumerevoli. Ecco perché i casi d’uso sono veramente innumerevoli. Qualche esempio?
Assistenti AI personalizzati
LLaMA 4 è un modello addestrabile e adatto al fine-tuning su specifici temi come, ad esempio, quelli legali, medici, tecnici. Puoi realizzare, in sintesi, chatbot interni aziendali, assistenti per team customer service, supporto HR. Ad esempio? Un’azienda farmaceutica crea un assistente virtuale per il team scientifico per delineare normative EMA/FDA, dosaggi, interazioni tra principi attivi e aggiornamenti di letteratura medica.
Corporate data analysis
Gli ultimi modelli di LLaMA possono gestire grandi set di dati testuali, estrarre pattern e suggerire interpretazioni. In questo modo possiamo avere un grande supporto alla scrittura di articoli scientifici, analisi di studi clinici, sintesi di paper. Facciamo un esempio anche in questo caso? Un centro di ricerca biomedica utilizza LLaMA 4 per analizzare migliaia di cartelle cliniche anonime e individuare correlazioni tra fattori di rischio e patologie croniche.
Studio del sentiment
Con questo modello di AI pubblicato da Meta registriamo una capacità migliorata nella gestione di contenuti sensibili. Quindi possiamo utilizzare LLAMA nella moderazione forum, piattaforme social, filtri in tempo reale per commenti tossici. Un caso concreto: c’è una piattaforma di e-learning che integra LLaMA per analizzare il sentiment degli studenti nei forum, filtrare messaggi potenzialmente offensivi e migliorare l’esperienza di apprendimento collaborativo.
Automazione di processi aziendali
Pensa a un’azienda di logistica che utilizza LLaMA per generare ogni giorno report automatici sull’andamento delle spedizioni e inviare solleciti o aggiornamenti ai clienti con email su misura. Questo modello di AI viene integrato su server on-premise, con pieno controllo dei dati. Così LLAMA 4 può essere sfruttato egregiamente per la generazione automatica di report, risposte email, monitoraggio contratti o offerte.
Coding e test per sviluppo software
Ultimo passaggio della nostra lista: LLaMA 4 è in grado di assistere lo sviluppo del codice, la revisione e la generazione automatica di test unitari o documentazione tecnica. La sfumatura presa in esame potrebbe essere utile a una software house che integra questo modello nel proprio ambiente di sviluppo per generare test automatici in Python e suggerire refactoring del codice legacy in base a nuove specifiche tecniche.
Hai bisogno di un supporto professionale
Tanto può essere fatto grazie a un uso professionale di LLAMA. Come anticipato, servono competenze e risorse. Noi possiamo aiutarti a sviluppare le migliori applicazioni aziendali basate su LLAMA: scrivici per avere maggiori informazioni.
