Was ist Llama AI?

Llama AI in aller Kürze

Llama ist eine Familie großer Sprachmodelle von Meta, dem Unternehmen hinter Facebook, Instagram und WhatsApp. Wenn Nutzer nach „Llama AI“ suchen, meinen sie meist eines dieser Modelle oder eine Chat-App, die darauf basiert. Die erste Version erschien am 24. Februar 2023 unter dem Namen LLaMA, kurz für Large Language Model Meta AI. Seitdem hat Meta mehrere Generationen veröffentlicht. Stand Oktober 2026 ist die aktuellste Generation nach wie vor Llama 4, die am 5. April 2025 erschien.

Was Llama von Assistenten wie ChatGPT oder Gemini unterscheidet, ist die Art der Veröffentlichung: Meta stellt die Modellgewichte bereit – also die großen Dateien, die das gesamte gelernte Wissen des Modells enthalten. Jeder, der die Lizenzbedingungen akzeptiert, kann sie herunterladen, auf eigener Hardware ausführen, feinabstimmen (Fine-Tuning) und eigene Produkte darauf aufbauen. Der gängige Begriff dafür lautet „Open Weights“: Du erhältst das trainierte Modell, allerdings unter Metas eigener Lizenz mit bestimmten Auflagen.

Auf Llama.Online kannst du direkt im Browser kostenlos mit vier echten Llama-Modellen chatten: Llama 4 Maverick, Llama 4 Scout, Llama 3.3 70B und Llama 3.1 8B. Wir sind eine unabhängige Website und werden nicht von Meta betrieben. Die Modelle laufen bei einem Cloud-Inferenz-Anbieter; unsere Website leitet deine Nachrichten dorthin weiter und streamt die Antworten live zurück.

Wer hinter Llama steckt

Llama wird von Meta Platforms, Inc. entwickelt und veröffentlicht. Zu jedem Release gehört eine Modellkarte (Model Card), die Trainingsdaten, unterstützte Sprachen, Einsatzbereiche und die Lizenz beschreibt. Meta stellt die Karten und Gewichte auf Hugging Face unter der Organisation meta-llama bereit.

Im Jahr 2025 hat Meta seine KI-Entwicklung unter dem Namen Meta Superintelligence Labs neu aufgestellt. Dieses Team entwickelt Metas neueste Modelle nun unter einem anderen Namen: Muse. Llama bleibt Metas Open-Weights-Familie und ist nach wie vor weit verbreitet, bildet aber nicht mehr die Speerspitze von Metas neuester Forschung.

So funktioniert Llama – einfach erklärt

Ein Llama-Modell ist ein neuronales Netzwerk, das anhand riesiger Textmengen trainiert wurde – bei Llama 4 zusätzlich auch mit Bildern. Es generiert Antworten, indem es das jeweils nächste Textstück (ein sogenanntes Token) immer wieder vorhersagt, bis die Antwort komplett ist. Beim Training lernt es Grammatik, Fakten, Schreibstile und logische Muster. Meta optimiert dann spezielle „Instruct“-Versionen anhand von Beispieldialogen, damit sie Anweisungen genau befolgen und hilfreich antworten. Die Modelle in unserem Chat sind genau solche Instruct-Versionen.

Drei Kernkonzepte erklären die Unterschiede zwischen den Llama-Modellen:

• Größe: Modelle werden über ihre Parameter beschrieben – die Zahlenwerte innerhalb des Netzwerks. Llama 3.1 8B hat 8 Milliarden, Llama 3.3 70B hat 70 Milliarden Parameter. Größer bedeutet meist mehr Wissen und besseres Sprachgefühl, aber auch langsamere Antworten und teurere Hardware.
• Mixture of Experts: Llama 4 ist die erste Llama-Generation mit dieser Architektur. Jedes Modell enthält viele Experten-Subnetzwerke und nutzt für jedes Token nur einen Teil davon. Laut Metas Modellkarte hat Llama 4 Maverick insgesamt 400 Milliarden Parameter und nutzt 17 Milliarden pro Token; Llama 4 Scout kommt auf insgesamt 109 Milliarden Parameter und nutzt ebenfalls 17 Milliarden pro Token. Das Ergebnis: enormes Fachwissen bei schnellen Antwortzeiten.
• Kontextfenster: Dies bestimmt, wie viel Text das Modell auf einmal erfassen kann. Metas Modellkarten geben 128K Token für Llama 3.1 und 3.3 an, 1M für Llama 4 Maverick und 10M für Llama 4 Scout. Hosting-Provider bieten oft weniger als das theoretische Maximum an, und Chat-Apps – darunter auch unsere – kürzen sehr lange Unterhaltungen automatisch.

Jedes Llama-Modell hat zudem einen Wissensstopp (Knowledge Cut-off). Es kennt nur Daten bis zu einem bestimmten Datum und weiß nichts über spätere Ereignisse. Meta gibt dafür Dezember 2023 für Llama 3.1 und 3.3 an sowie August 2024 für Llama 4. Ein Llama-Modell kann nicht eigenständig im Internet surfen, und auch unser Chat bietet keinen Live-Webzugriff.

Die Llama-Familie im Überblick

Die gesamte Entwicklung und alle Neuerungen der Versionen findest du auf unserer Seite zur Llama-Historie. Reine Informationsseiten gibt es außerdem zu Llama 3.2 und Llama Guard 4.

Was nach Llama 4 geschah

Wer ältere Artikel liest, rechnet heute vielleicht mit einem Llama 5. Stand Oktober 2026 gibt es das jedoch nicht. Im April 2025 kündigte Meta ein deutlich größeres Teacher-Modell namens Llama 4 Behemoth an, das sich noch im Training befand. Reuters berichtete im Mai 2025 von Verzögerungen, und Meta hat es bis heute nicht veröffentlicht. Metas neuere Modelle tragen stattdessen den Namen Muse:

• Muse Spark (8. April 2026) ist das erste Modell von Meta Superintelligence Labs. Es treibt die Meta AI-App und meta.ai an. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht; Meta stellte es nur ausgewählten Partnern über eine API bereit.
• Muse Glimmer (10. August 2026) ist ein 30-Milliarden-Parameter-Modell für lokale Agenten. Meta veröffentlichte die Modellgewichte auf Hugging Face unter der Apache-2.0-Lizenz.
• Muse Wonder und Muse Wonder Full (12. Oktober 2026) sind Metas bislang leistungsfähigste Modelle. Sie sind über die Meta Model API und Metas Tool Muse Code verfügbar, jedoch ohne herunterladbare Gewichte.
• Muse Spark Open (15. Oktober 2026) ist eine Open-Weights-Version von Muse Spark unter einer neuen Muse Model License mit eingeschränkten kommerziellen Bedingungen.

Dieser Strategiewechsel brachte zwei spürbare Änderungen: Erstens läuft der Meta AI-Assistent in Metas Apps jetzt auf Muse statt auf Llama. Zweitens hat Meta seine gehostete Llama-API-Preview am 6. Juli 2026 eingestellt. Laut Metas Entwickler-Portal werden Llama-Modelle nicht mehr über die neue Meta Model API bereitgestellt – Llama ist nun rein zum Herunterladen und Selbsthosten gedacht. Die Modelle können weiterhin direkt bei Meta heruntergeladen und über viele Cloud-Provider genutzt werden, worauf auch unser Chat aufbaut.

Stärken von Llama

• Alltägliche Fragen und Erklärungen: Lass dir komplexe Themen verständlich erklären, Optionen vergleichen oder Abläufe Schritt für Schritt beschreiben.
• Schreiben und Redigieren: Entwürfe, E-Mails, Social-Media-Posts, Geschichten, Umschreiben in einen anderen Tonfall und Korrekturlesen.
• Zusammenfassungen: Füge Artikel oder Notizen ein und erhalte Kernaussagen, Kurzfassungen oder To-do-Listen.
• Viele Sprachen: Llama 4 unterstützt offiziell 12 Sprachen: Arabisch, Deutsch, Englisch, Französisch, Hindi, Indonesisch, Italienisch, Portugiesisch, Spanisch, Tagalog, Thai und Vietnamesisch. Llama 3.1 und 3.3 unterstützen 8 Sprachen. Andere Sprachen funktionieren oft auch, teils mit kleinen Fehlern.
• Programmierhilfe: Code erklären, Funktionen schreiben, Fehler aufspüren und Code in andere Sprachen übersetzen.
• Bilder verstehen mit Llama 4: Fotos beschreiben, Diagramme oder Screenshots auswerten und Fragen zu Bildinhalten beantworten.
• Eigene Produkte entwickeln: Unternehmen können Llama auf eigenen Servern hosten, Daten intern behalten und das Modell gezielt anpassen.

Wichtige Grenzen

• Fehler möglich: Wie jedes Sprachmodell erfindet Llama manchmal Fakten, Namen, Zahlen oder Quellen – und klingt dabei überzeugend. Prüfe wichtige Angaben immer nach.
• Keine Echtzeitdaten: Ereignisse, Nachrichten oder Preise nach dem Wissensstopp kennt das Modell nicht und kann sie nicht online abrufen.
• Kein Ersatz für Fachleute: Llama liefert allgemeine Informationen zu Gesundheit, Recht oder Finanzen, ersetzt aber keinen Arzt, Anwalt oder Finanzberater.
• Nicht mehr der allerneueste Stand: Llama 4 stammt aus dem April 2025. Neuere Modelle – darunter Metas eigenes Muse Wonder – schneiden bei anspruchsvollem Coding und komplexen Agenten-Aufgaben meist besser ab. Für Alltagsfragen, Texte und Bildanalysen ist Llama 4 aber nach wie vor extrem stark.

Open Weights, Lizenz und „Built with Llama“

Seit Llama 2 hat jedes Release eine eigene Llama Community License. Kurz gesagt erlaubt sie dir, die Modelle kostenlos zu nutzen, zu kopieren, zu verändern und weiterzugeben – auch kommerziell. Im Gegenzug musst du Metas Richtlinie für die zulässige Nutzung befolgen, den Hinweis „Built with Llama“ in deinen Anwendungen einbinden, abgeleitete Modelle im Namen mit „Llama“ beginnen lassen und die Lizenz beim Weitergeben der Gewichte beilegen. Unternehmen, deren Produkte zum Zeitpunkt der Veröffentlichung mehr als 700 Millionen monatlich aktive Nutzer hatten, müssen eine separate Lizenz bei Meta anfordern. Für die multimodalen Modelle in Llama 3.2 und Llama 4 gilt zudem: Personen und Unternehmen mit Sitz in der Europäischen Union erhalten über die Nutzungsrichtlinie keine direkten Lizenzrechte, Endnutzer darauf basierender Produkte sind davon jedoch nicht betroffen.

Aus diesem Grund findest du in unserer Fußzeile den Hinweis „Built with Llama“. Unsere Seite zur Llama-Lizenz erklärt alle Details, und unser Ratgeber zu Open-Source-KI zeigt, warum viele bei Llama eher von „Open Weights“ als von echtem „Open Source“ sprechen.

So nutzt du Llama AI

Direkt im Browser chatten

Der schnellste Weg ist unser kostenloser Llama-Chat. Ganz ohne Installation oder Registrierung – direkt einsatzbereit auf Smartphone und Desktop.

Lokal auf deinem Rechner ausführen

Mit Tools wie Ollama, LM Studio und llama.cpp lädst du ein Llama-Modell herunter und nutzt es lokal, sogar komplett offline. Kompakte Modelle wie Llama 3.2 3B oder Llama 3.1 8B laufen auf vielen gängigen Laptops; größere Varianten verlangen nach starker Hardware. Erfahre mehr dazu: Llama lokal ausführen.

Per Code anbinden

Entwickler können Llama über Cloud-Anbieter mit OpenAI-kompatibler API ansprechen, etwa OpenRouter. Unser Llama-API-Guide bietet sofort nutzbare Codebeispiele und eine aktuelle Preisübersicht.

So startest du deinen Chat mit Llama

1. Öffne den Chat. Llama 4 Maverick ist standardmäßig ausgewählt.
2. Wähle bei Bedarf ein anderes Modell im Menü aus. Unser Guide hilft dir, das passende Llama-Modell auszuwählen.
3. Tippe deine Frage ein oder lade ein Foto bzw. einen Screenshot hoch, wenn du ein Llama 4-Modell nutzt.
4. Stelle Folgefragen und überprüfe wichtige Fakten anhand verlässlicher Quellen.

Jedem Nutzer steht ein kostenloses Tageskontingent zur Verfügung – aktuell 100 Nachrichten pro Tag, das auch für unsere KI-Tools gilt. Tipps gibt es hier: Bessere Prompts schreiben.

Häufige Fragen (FAQ)

Ist Llama AI kostenlos?

Die Modelle können unter Metas Lizenz kostenlos heruntergeladen werden. Für den Betrieb fallen jedoch Hardware- oder Cloud-Kosten an. Unser Chat ist dank eines täglichen Nachrichtenkontingents kostenlos und werbefinanziert.

Ist Llama dasselbe wie Meta AI?

Nein. Meta AI ist Metas eigener Assistent in den Meta-Apps und auf meta.ai. Früher basierte er auf Llama, seit April 2026 läuft er laut Meta auf Muse Spark. Llama ist die Open-Weights-Modellfamilie, die jeder frei nutzen kann – auch unabhängige Seiten wie unsere.

Ist Llama Open Source?

Die Modellgewichte lassen sich frei herunterladen, allerdings knüpft die Llama Community License Bedingungen daran, die es bei klassischer Open-Source-Software nicht gibt (etwa die Nutzungsrichtlinien und die 700-Millionen-Nutzer-Klausel). Daher ist „Open Weights“ die treffendere Bezeichnung.

Gibt es ein Llama 5?

Nein. Stand Oktober 2026 ist Llama 4 die neueste Llama-Generation. Metas neuere Modelle tragen den Namen Muse und gehören weder zur Llama-Familie noch zu unserem Chat-Angebot.

Welches Llama-Modell sollte ich wählen?

Für die meisten Aufgaben und für Bilder empfiehlt sich Llama 4 Maverick. Scout eignet sich ideal für lange Dokumente, Llama 3.3 70B für reine Textaufgaben und Llama 3.1 8B für besonders schnelle, kurze Antworten.

Kann Llama Bilder analysieren?

Llama 4 Maverick und Llama 4 Scout können Bilder verarbeiten, ebenso wie die Vision-Modelle von Llama 3.2. In unserem Chat kannst du pro Nachricht ein Bild mitsenden, wenn ein Llama 4-Modell aktiv ist. Bilder selbst erstellen kann Llama nicht.