MetaがLLaMAを公開した。70億・130億・330億・650億パラメータの4つの規模からなり、重みは申請と審査を経た研究者・政府関係者にのみ、非商用の研究用途に限って配られた。論文では、130億のモデルが多くのベンチマークでGPT-3（1,750億）を上回り、650億のモデルがDeepMindのChinchilla-70BやGoogleのPaLM-540Bと張り合うとされた。小さいモデルを長く学習させれば、規模で劣っても追いつけるという主張である。公開APIを持たない代わりに重みそのものを配るという形は、この時点では研究者向けの限定的な措置だったが、少ない計算資源でも動く規模のフロンティア級モデルが外に出た意味は大きかった。