Llama 3.1

Llama 3.1 est une famille de modèles LLM (Large Language Models) publiée par Meta AI en juillet 2024. Elle comprend trois variantes : 8 milliards de paramètres (usage grand public et déploiement local léger), 70 milliards de paramètres (usage professionnel équilibré entre performances et ressources), et 405 milliards de paramètres (référence benchmarks, comparable aux modèles propriétaires leaders). Sur le benchmark MMLU, Llama 3.1 405B Instruct atteint un score de 87,3, proche de GPT-4o (87,2) selon les évaluations publiées par Meta.

Les modèles Llama 3.1 supportent un contexte de 128 000 tokens (environ 100 000 mots), soit deux fois plus que Llama 3.0. Cette fenêtre de contexte permet le traitement de longs documents juridiques, de bases de code complètes ou de conversations étendues sans troncature. Les modèles sont multilingues (anglais, français, allemand, espagnol, hindi, portugais, thaï, entre autres) et disponibles en version base et Instruct (fine-tuning pour les instructions). Le modèle Llama 3.1 8B enregistrait 1,26 million de téléchargements mensuels sur HuggingFace en 2025.

La licence Meta Llama 3.1 Community License autorise l'usage commercial, la modification et la distribution, sous réserve d'attribution et du respect des conditions d'utilisation. Les organisations dépassant 700 millions d'utilisateurs actifs mensuels doivent négocier une licence spécifique avec Meta. Le déploiement s'effectue via des frameworks comme Ollama, llama.cpp, vLLM ou transformers (HuggingFace), et les principaux providers cloud (AWS Bedrock, Azure AI, Groq, Together AI) proposent des API compatibles.

Les cas d'usage couverts par cette famille de modèles IA incluent la génération de code, la synthèse de documents, les chatbots d'entreprise, la traduction, le résumé automatique et les pipelines RAG (Retrieval Augmented Generation). Les développeurs et chercheurs en IA générative utilisent Llama 3.1 comme base de fine-tuning pour des tâches spécialisées (domaine médical, juridique, service client) sans dépendance à un fournisseur propriétaire. Le modèle est disponible sans coût de licence, le coût réel étant lié aux ressources de calcul utilisées.