Khám phá hệ sinh thái các model của Llama [2025]

Sự xuất hiện của Llama từ Meta đã giúp AI trở nên dễ tiếp cận, dễ tùy biến và thực sự mở cho cộng đồng, doanh nghiệp và nhà phát triển. Tuy nhiên, để khai thác tối đa sức mạnh của Llama, điều quan trọng không phải là “biết Llama là gì”, mà là hiểu sự khác nhau giữa các model. Cùng Tino khám phá hệ sinh thái các model của Llama qua bài viết dưới đây nhé!

Tổng quan về hệ sinh thái Llama và định hướng phát triển của Meta

Hệ sinh thái Llama của Meta không chỉ là một loạt các mô hình AI, mà là một chiến lược toàn diện và có tính toán. Thay vì đi theo con đường “mô hình đóng” (closed-source) như nhiều đối thủ, Meta đã chọn một định hướng khác biệt, tập trung vào việc xây dựng một cộng đồng và hệ sinh thái mạnh mẽ xung quanh các mô hình của mình.

Chiến lược này không chỉ dừng lại ở việc phát hành các model “chat” thông thường. Hệ sinh thái Llama bao gồm:

• Các mô hình nền (Base Models): Các phiên bản có kích thước đa dạng (từ 1B đến 405B) làm nền tảng cho mọi tùy chỉnh.
• Các mô hình tinh chỉnh (Instruct/Chat Models): Được huấn luyện để tuân theo hướng dẫn và trò chuyện.
• Các mô hình chuyên biệt: Như Code Llama (tối ưu cho lập trình) và Llama Guard (tối ưu cho an toàn và kiểm duyệt nội dung).

Định hướng phát triển của Meta rất rõ ràng: Trở thành nền tảng AI cơ bản mà các nhà phát triển và doanh nghiệp lựa chọn để xây dựng ứng dụng, tương tự như cách Linux trở thành nền tảng cho máy chủ web.

Xem thêm: Llama AI là gì?

Triết lý “Open + Efficient + Scalable”

Chiến lược của Meta được xây dựng trên ba trụ cột chính:

• Open (Mở): Bắt đầu từ Llama 2, Meta đã cấp phép cho phép sử dụng miễn phí các mô hình của mình, kể cả cho mục đích thương mại (với một số hạn chế cho các công ty siêu lớn). Triết lý “mở” này giúp dân chủ hóa AI, cho phép bất kỳ ai, từ nhà nghiên cứu độc lập, startup đến các doanh nghiệp lớn, đều có thể tiếp cận, tùy chỉnh và xây dựng trên nền tảng AI hàng đầu mà không cần chi phí bản quyền khổng lồ.
• Efficient (Hiệu quả): Meta không chỉ chạy đua về số lượng tham số (parameter). Họ còn tập trung vào việc tạo ra các mô hình hiệu quả nhất trong phân khúc. Sự hiệu quả này giúp giảm chi phí triển khai, tăng tốc độ suy luận và cho phép AI chạy trên nhiều loại thiết bị hơn, kể cả trên thiết bị di động.
• Scalable (Khả năng mở rộng): Các mô hình Llama được thiết kế với kiến trúc có thể mở rộng. Chúng ta thấy rõ điều này qua sự phát triển từ 8B lên 70B (Llama 3) và 405B (Llama 3.1) hay việc áp dụng kiến trúc MoE (Mixture of Experts) trong Llama 4. Khả năng mở rộng này cũng áp dụng cho dữ liệu huấn luyện (lên đến 15T+ token), đảm bảo các mô hình liên tục trở nên thông minh hơn khi quy mô tăng lên.

Vai trò của Llama trong làn sóng AI mã nguồn mở

Sự xuất hiện của Llama (đặc biệt là Llama 2) được coi là chất xúc tác chính khởi động làn sóng AI mã nguồn mở (hay chính xác hơn là “nguồn mở có sẵn”) mạnh mẽ như hiện nay.

• Phá vỡ thế độc quyền của mô hình đóng: Trước Llama, các mô hình AI mạnh nhất (như GPT của OpenAI) đều bị khóa chặt. Llama đã phá vỡ thế độc quyền này, cung cấp cho thế giới một giải pháp thay thế cực kỳ mạnh mẽ và miễn phí, tạo ra áp lực cạnh tranh trực tiếp lên các công ty sở hữu mô hình đóng.
• Nền tảng cho hàng ngàn đổi mới: Hàng ngàn mô hình tùy chỉnh (fine-tuned) đã được xây dựng dựa trên Llama. Cộng đồng có thể tập trung nguồn lực vào việc tinh chỉnh mô hình cho các tác vụ chuyên biệt (như y tế, luật pháp, giáo dục, hoặc cho các ngôn ngữ cụ thể) mà không cần tốn hàng tỷ USD và hàng tháng trời để huấn luyện một mô hình nền từ đầu.
• Thúc đẩy nghiên cứu và an toàn: Việc công khai mô hình cho phép một cộng đồng nghiên cứu toàn cầu tham gia vào việc “mổ xẻ”, phân tích điểm mạnh, điểm yếu và các rủi ro tiềm ẩn. Điều này thúc đẩy sự minh bạch và tiến bộ trong lĩnh vực an toàn AI (AI Safety) nhanh hơn so với việc chỉ giới hạn trong một vài phòng lab.

Danh sách các model của Llama qua từng giai đoạn

Giai đoạn Llama 1 (Tháng 2/2023) – Nền tảng Nghiên cứu

Đây là thế hệ mô hình đầu tiên, đặt nền móng cho kiến trúc Llama. Các model này không được cấp phép cho mục đích thương mại và chỉ dành riêng cho cộng đồng nghiên cứu.

• LLaMA 6.7B
• LLaMA 13B
• LLaMA 32.5B
• LLaMA 65.2B

(Trạng thái: Đã ngừng phát triển)

Giai đoạn Llama 2 (Tháng 7/2023) – Bước ngoặt thương mại hóa

Đây là bản phát hành mang tính cách mạng, đánh dấu lần đầu tiên Meta cho phép sử dụng Llama miễn phí cho cả mục đích nghiên cứu và thương mại. Thế hệ này bao gồm các mô hình nền (Base) và mô hình tinh chỉnh (Instruct/Chat).

• Llama 2 7B (Base / Chat)
• Llama 2 13B (Base / Chat)
• Llama 2 70B (Base / Chat)

Model chuyên biệt (thuộc thế hệ Llama 2):

• Code Llama (Tháng 8/2023): Được tinh chỉnh từ Llama 2, chuyên biệt cho các tác vụ lập trình (Code Completion, Infilling, Instructions).
  • Code Llama 7B
  • Code Llama 13B
  • Code Llama 34B
  • Code Llama 70B (Phát hành tháng 1/2024)

(Trạng thái: Đã bị thay thế phần lớn bởi Llama 3)

Giai đoạn Llama 3 & 3.1 (Năm 2024) – Đỉnh cao hiệu suất

Thế hệ Llama 3 là một bước nhảy vọt khổng lồ về khả năng lập luận, hiểu biết và hiệu suất, được huấn luyện trên tập dữ liệu khổng lồ 15 nghìn tỷ (15T) token.

• Llama 3 (Tháng 4/2024):
  • Llama 3 8B (Base / Instruct) – Model 8B mạnh nhất thị trường tại thời điểm ra mắt.
  • Llama 3 70B (Base / Instruct) – Cạnh tranh trực tiếp với các mô hình đóng hàng đầu như GPT-4.
• Llama 3.1 (Tháng 7/2024):
  • Llama 3.1 8B (Base / Instruct) – Phiên bản nâng cấp của 8B.
  • Llama 3.1 70B (Base / Instruct) – Phiên bản nâng cấp của 70B.
  • Llama 3.1 405B (Base / Instruct) – “Gã khổng lồ” hàng đầu, model mạnh nhất trong series 3.x.
• Llama 3.2 (Tháng 9/2024):
  • Các model nhỏ hơn, tập trung vào hiệu quả và tốc độ: 1B, 3B, 11B, 90B.
• Llama 3.3 (Tháng 12/2024):
  • Llama 3.3 70B – Một phiên bản làm mới và cải tiến của model 70B.

(Trạng thái: Đang hoạt động, là lựa chọn phổ biến nhất hiện nay)

Giai đoạn Llama 4 (Tháng 4/2025) – Kỷ nguyên đa phương thức và MoE

Đây là thế hệ mới nhất (tính đến 2025), thay đổi hoàn toàn kiến trúc sang Mixture of Experts (MoE), cho phép mô hình lớn hơn nhưng hiệu quả hơn về chi phí tính toán. Llama 4 cũng là thế hệ đầu tiên hỗ trợ đa phương thức (multimodal), có khả năng hiểu cả văn bản và hình ảnh.

• Llama 4 Scout: Tổng 109B tham số (sử dụng 17B active).
• Llama 4 Maverick: Tổng 400B tham số (sử dụng 17B active).
• Llama 4 Behemoth: (Được công bố) Tổng ~2T (2 nghìn tỷ) tham số (sử dụng 288B active), hiện vẫn đang trong quá trình huấn luyện.

(Trạng thái: Mới nhất, đang được triển khai và cập nhật)

So sánh chi tiết các kích thước model của Llama: “Size” không phải là tất cả

Một trong những yếu tố quan trọng nhất khi chọn model Llama là kích thước, được đo bằng số lượng tham số (parameters), ký hiệu là “B” (tỷ). Tuy nhiên, một quy tắc quan trọng trong thế giới Llama là: Model mới hơn với tham số nhỏ hơn thường mạnh hơn model cũ có tham số lớn hơn.

Ví dụ, Llama 3 8B được chứng minh là mạnh mẽ và hiệu quả hơn đáng kể so với Llama 2 13B hoặc thậm chí là Llama 2 70B trong một số tác vụ.

Dưới đây là so sánh chi tiết các phân khúc kích thước và kiến trúc model.

Phân khúc 1: Model “Nhỏ” (Small) – Từ 1B đến 13B

Đây là các model được thiết kế cho tốc độ, hiệu quả chi phí và khả năng chạy trên các thiết bị phổ thông.

• Các model tiêu biểu: Llama 3.2 (1B, 3B, 11B), Llama 2/3/3.1 (7B, 8B), Llama 2 (13B).
• Đặc điểm chính:
  • Tốc độ suy luận (Inference): Cực kỳ nhanh.
  • Yêu cầu VRAM: Thấp. Nhiều model (như 8B) có thể chạy mượt mà trên các GPU tiêu dùng (consumer GPU) như RTX 4090/3090 (24GB VRAM) hoặc thậm chí là trên CPU (với Quantization).
  • Hiệu suất: Llama 3 8B là “vua” của phân khúc này, sở hữu khả năng lập luận đáng kinh ngạc so với kích thước của nó.
• Đối tượng sử dụng:
  • Các nhà phát triển cá nhân, người dùng chạy thử nghiệm local (trên máy tính cá nhân).
  • Các ứng dụng cần phản hồi tức thì (ví dụ: gợi ý tự động, phân loại văn bản).
  • Triển khai trên thiết bị di động (on-device AI).

Phân khúc 2: Model “Lớn” (Large) – Từ 70B đến 90B

Đây là phân khúc “tiêu chuẩn vàng” (gold standard) cho hầu hết các ứng dụng doanh nghiệp, cân bằng hoàn hảo giữa sức mạnh và chi phí triển khai.

• Các model tiêu biểu: Llama 2/3/3.1/3.3 (70B), Llama 3.2 (90B).
• Đặc điểm chính:
  • Khả năng lập luận: Vượt trội, có khả năng xử lý các tác vụ phức tạp, đa bước và hiểu sâu sắc ngữ cảnh.
  • Yêu cầu VRAM: Cao. Cần các GPU chuyên dụng cho máy chủ (server-grade GPU) như NVIDIA A100, H100 (40GB – 80GB VRAM) và thường phải chạy trên nhiều GPU song song.
  • Hiệu suất: Llama 3 70B và Llama 3.3 70B được xem là lựa chọn hàng đầu, có hiệu suất ngang ngửa hoặc vượt qua các mô hình đóng (closed-source) hàng đầu tại thời điểm ra mắt.
• Đối tượng sử dụng:
  • Hầu hết các doanh nghiệp triển khai AI ở quy mô lớn.
  • Các chatbot thông minh, phức tạp (đối thủ của ChatGPT).
  • Các tác vụ phân tích, sáng tạo nội dung chuyên sâu, tóm tắt văn bản dài.

Phân khúc 3: Model “Khổng lồ” (Flagship) – 405B

Đây là model mạnh nhất trong kiến trúc Llama 3.x, đại diện cho đỉnh cao của khả năng AI (SOTA – State-of-the-Art) trước khi Llama 4 ra đời.

• Model tiêu biểu: Llama 3.1 405B.
• Đặc điểm chính:
  • Sức mạnh tuyệt đối: Khả năng lập luận và kiến thức gần như tiệm cận cấp độ chuyên gia con người trong nhiều lĩnh vực.
  • Yêu cầu VRAM: Cực kỳ cao. Chỉ có thể chạy trên các cụm (cluster) GPU H100 quy mô lớn, đòi hỏi chi phí đầu tư và vận hành khổng lồ.
  • Context Window: Hỗ trợ 128K token, cho phép xử lý lượng văn bản cực lớn (tương đương một cuốn sách nhỏ).
• Đối tượng sử dụng:
  • Các tổ chức R&D (Nghiên cứu & Phát triển) lớn.
  • Các ứng dụng trong khoa học, y tế, luật pháp đòi hỏi độ chính xác và suy luận sâu nhất.
  • Các công ty công nghệ lớn muốn sở hữu mô hình AI mạnh nhất.

Phân khúc 4: Model MoE (Llama 4) – Phá vỡ quy luật “Kích thước”

Llama 4 (2025) thay đổi hoàn toàn cuộc chơi. Nó không còn là một mô hình “đặc” (dense model) mà là Mixture of Experts (MoE). Điều này có nghĩa là “Tổng số tham số” (Total Parameters) và “Tham số hoạt động” (Active Parameters) là khác nhau.

• Các model tiêu biểu:
  • Llama 4 Scout: 109B Total Parameters / 17B Active Parameters.
  • Llama 4 Maverick: 400B Total Parameters / 17B Active Parameters.
• Giải thích ý nghĩa:
  • Total Parameters (Tổng tham số – 109B, 400B): Đại diện cho tổng lượng kiến thức mà mô hình đã học. Đây là lý do Llama 4 Maverick (400B) cực kỳ thông minh.
  • Active Parameters (Tham số hoạt động – 17B): Đây là số lượng tham số thực sự được sử dụng cho mỗi lần suy luận (mỗi token).
• Lợi ích của MoE: Bạn có được trí thông minh của một model 400B, nhưng chi phí (VRAM, tốc độ) để chạy nó chỉ tương đương với một model 17B.
• Đối tượng sử dụng:
  • Tương lai của mọi ứng dụng AI. Cho phép các doanh nghiệp đạt được hiệu suất SOTA (như 400B) mà không cần chi phí hạ tầng khổng lồ như Llama 3.1 405B.
  • Các ứng dụng đa phương thức (xử lý cả ảnh và văn bản).

Cách chọn model Llama phù hợp cho từng nhu cầu

Dành cho nhà phát triển (Prototyping và tích hợp)

Nhà phát triển cần sự linh hoạt, tốc độ thử nghiệm nhanh và chi phí triển khai hợp lý.

• Khi thử nghiệm (Local/Dev): Llama 3 8B (hoặc 3.1 8B) là lựa chọn hàng đầu. Phiên bản này đủ nhỏ để chạy trên một GPU tiêu dùng (consumer-grade) nhưng lại cực kỳ thông minh, cho phép nhà phát triển xây dựng và gỡ lỗi (debug) các ứng dụng nhanh chóng mà không cần hạ tầng máy chủ lớn.
• Khi triển khai (Production): Llama 4 Scout hoặc Maverick (kiến trúc MoE) là lựa chọn tối ưu về chi phí/hiệu năng. Chúng mang lại trí thông minh của một mô hình hàng trăm tỷ tham số nhưng với chi phí vận hành (inference cost) chỉ tương đương một mô hình ~17B.
• Cho tác vụ chuyên biệt: Nếu ứng dụng của bạn tập trung 100% vào việc sinh mã hoặc giải thích code, Code Llama (bản 70B) vẫn là một “chuyên gia” được tinh chỉnh riêng cho lĩnh vực này.

Dành cho doanh nghiệp ưu tiên bảo mật (Tự lưu trữ)

Đối với các ngành như tài chính, y tế, hoặc chính phủ, việc dữ liệu không bao giờ rời khỏi máy chủ nội bộ (on-premise) hoặc đám mây riêng (private cloud) là yêu cầu bắt buộc.

• Lựa chọn mô hình: Llama 3 70B hoặc Llama 3.1 405B.
• Lý do: Khả năng “tự lưu trữ” (self-hosted) là ưu điểm lớn nhất của Llama. Doanh nghiệp có toàn quyền kiểm soát dữ liệu. Model 70B thường đủ cho hầu hết tác vụ, trong khi 405B dành cho các bài toán phân tích và suy luận cực kỳ phức tạp.
• Yêu cầu đi kèm: Khi tự lưu trữ, doanh nghiệp phải tự chịu trách nhiệm về an toàn. Việc triển khai Llama Guard song song là gần như bắt buộc để lọc các đầu vào độc hại và kiểm duyệt phản hồi của AI.

Dành cho nghiên cứu và tinh chỉnh (Fine-tuning)

Các nhóm R&D (Nghiên cứu & Phát triển) và các công ty AI chuyên biệt không muốn dùng model “Instruct” có sẵn, mà họ muốn xây dựng các mô hình độc quyền.

• Lựa chọn: Các model “Base” (nền tảng) của Llama 3 hoặc Llama 4.
• Lý do: Model “Base” giống như một khối đất sét thô, chưa được “nhào nặn” để trò chuyện. Các nhà nghiên cứu sử dụng chúng làm điểm khởi đầu, sau đó “fine-tune” (tinh chỉnh) bằng dữ liệu độc quyền của họ (ví dụ: dữ liệu y khoa, văn bản pháp lý) để tạo ra một mô hình chuyên gia, tối ưu hóa cho một lĩnh vực hẹp. Họ cũng dùng các model này để thử nghiệm các phương pháp alignment (căn chỉnh) mới.

Ứng dụng thực tế của model Llama trong doanh nghiệp và sản phẩm AI

Khả năng tùy biến và tự lưu trữ giúp Llama trở thành “bộ não” lý tưởng cho nhiều sản phẩm AI mà các mô hình API đóng không thể thực hiện được.

Xây dựng “Bộ não tri thức” nội bộ

Thay vì nhân viên phải tìm kiếm tài liệu trên nhiều hệ thống (Wiki, Drive, SharePoint), Llama có thể thống nhất tất cả.

• Cách thức: Doanh nghiệp triển khai một model Llama 3 70B trên máy chủ riêng và “dạy” cho mô hình toàn bộ tài liệu nội bộ: chính sách nhân sự, tài liệu kỹ thuật, các dự án đã hoàn thành, biên bản họp…
• Ví dụ: Nhân viên có thể hỏi: “Chính sách nghỉ phép năm 2025 là gì?”, “Tóm tắt 5 email quan trọng nhất tôi nhận được sáng nay”, hoặc “Tìm cho tôi dự án tương tự chúng ta đã làm về logistics năm ngoái”.

Tự động hóa quy trình nghiệp vụ (BPA) thông minh

Llama không chỉ tự động hóa, mà còn hiểu được ngữ cảnh để đưa ra quyết định, thay thế cho các quy tắc “nếu-thì” (if-then) phức tạp.

• Ví dụ (Phân loại Support Ticket): Khi một email hỗ trợ đến, Llama đọc nội dung và phân tích cảm xúc. Nếu email có vẻ “bình thường”, nó tự động tạo ticket và gán cho nhóm phù hợp. Nếu email có vẻ “cực kỳ tức giận” (ví dụ: dùng từ ngữ mạnh, dọa hủy dịch vụ), Llama sẽ lập tức gắn cờ “Khẩn cấp” và báo cáo thẳng cho quản lý.

Trợ lý ảo (Agent) AI có khả năng hành động

Đây là cấp độ cao hơn của chatbot. Llama không chỉ trả lời mà còn có thể hành động thay cho người dùng.

• Cách thức: Model Llama (như Llama 4) được kết nối với các API nội bộ (ví dụ: hệ thống đặt phòng, API của Salesforce, lịch làm việc).
• Ví dụ: Người dùng yêu cầu: “Đặt cho tôi một phòng họp vào 3 giờ chiều mai với 5 người, và gửi email mời họ với nội dung ‘Họp khẩn về dự án X'”. Llama sẽ tự động kiểm tra lịch của 5 người, tìm phòng trống, đặt phòng, và soạn thảo/gửi email mời.

Phân tích dữ liệu phi cấu trúc (Unstructured Data)

80% dữ liệu của doanh nghiệp là phi cấu trúc (email, PDF, cuộc gọi, khảo sát). Llama là công cụ hoàn hảo để “đọc” và hiểu khối dữ liệu khổng lồ này.

• Ứng dụng: Một công ty có thể đưa 10.000 bản ghi âm cuộc gọi hỗ trợ (đã chuyển thành văn bản) và 5.000 phản hồi khảo sát vào Llama 3.1 405B và hỏi: “3 vấn đề lớn nhất khiến khách hàng phàn nàn trong tháng này là gì, và trích dẫn ví dụ cụ thể cho từng vấn đề?” Model sẽ tóm tắt và đưa ra các “insight” (sự thật ngầm hiểu) mà con người phải mất hàng tuần để tìm ra.

Kết luận

Nếu GPT và các mô hình đóng đang phát triển theo hướng “dịch vụ thuê bao”, thì Llama lại mở ra một con đường khác: AI thuộc về người dùng. Điều quan trọng không nằm ở việc chạy model lớn nhất, mà là chọn đúng mô hình phù hợp với tài nguyên hệ thống, bài toán và quy mô triển khai của bạn. Khi hiểu rõ đặc điểm từng phiên bản và kích thước Llama, bạn sẽ có thể xây dựng hệ thống AI hiệu quả, bảo mật và tiết kiệm chi phí – đúng với tinh thần “AI mở để phát triển bền vững”.

Những câu hỏi thường gặp