Meta провела свою первую конференцию LlamaCon, чтобы укрепить позиции в AI-сообществе, но встреча оставила смешанные впечатления. Компания представила новый API для Llama, $1.5 млн в грантах для стартапов и университетов, а также партнёрства с AT&T и другими для борьбы с AI-фродом. Но ожидаемого прорыва в виде нового reasoning-моделя не произошло. Разработчики сравнивали Llama 4 с китайскими моделями DeepSeek и Qwen — последняя была выпущена буквально накануне, опережая Llama по качеству рассуждений и применению в широких сценариях.

На фоне амбиций Meta потратить $65 млрд на AI-инфраструктуру в 2025 году, скепсис аудитории усилился. Обсуждение в Reddit, Threads и Hacker News свелось к выводу, что Meta больше фокусируется на API и партнёрствах, чем на технологическом скачке. Даже топ-менеджмент признаёт: рынок требует не только масштабируемости, но и компактных моделей для запуска на ноутбуках и смартфонах.

Несмотря на критику, аналитики с Уолл-стрит, включая Jefferies и Forrester, охарактеризовали LlamaCon как демонстрацию амбиций Meta стать AI-хайперскейлером. Разработчики из стартапов вроде Tavus и WriteSea отметили быстродействие и экономичность Llama, особенно в задачах с низкой задержкой и большими объёмами. Но пока что конференция показала, что Meta всё ещё в процессе перестройки — без новых моделей, но с высокой ставкой на open source и developer adoption.