Die Tech-Welt blickt gespannt auf Meta und seine ambitionierten Pläne im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI). Doch nun gibt es einen Dämpfer: Die Veröffentlichung von Metas größtem und leistungsstärkstem KI-Modell der Llama 4-Familie, bekannt als „Behemoth“, verzögert sich. Ursprünglich für den Sommer 2025 erwartet, nach einer ersten Verschiebung vom April, wird der Start nun frühestens im Herbst oder sogar später erfolgen. Du fragst Dich, was hinter dieser Verzögerung steckt und welche Auswirkungen das auf Meta, die Open-Source-Community und die gesamte KI-Landschaft hat? Wir bringen Licht ins Dunkel und erklären Dir die Hintergründe.

Die Nachricht von der Verzögerung des als „Behemoth“ bezeichneten multimodalen Modells sickerte durch Berichte des Wall Street Journal durch und stellt den ersten größeren Stolperstein in Metas bisher zügiger Veröffentlichungsstrategie seiner Llama-Modellfamilie dar. Diese Modelle haben in der Entwicklergemeinde viel Lob für ihre Leistungsfähigkeit und vor allem für ihren Open-Source-Ansatz erhalten, der kleineren Unternehmen, gemeinnützigen Organisationen und der akademischen Welt einen oft kostenfreien Zugang zu fortschrittlicher KI-Technologie ermöglicht – ein klares Gegengewicht zu den geschlossenen, proprietären Systemen von Größen wie OpenAI, Google oder Amazon. Die aktuelle Situation wirft nun Fragen auf bezüglich der Fortschritte bei Meta und der allgemeinen Entwicklungsgeschwindigkeit im KI-Sektor.

Das musst Du wissen – Meta Behemoth-Dilemma: Die Kernfakten

• Verzögerung des KI-Giganten: Die Veröffentlichung von Metas größtem Llama 4-Modell, Behemoth, ist von Sommer 2025 auf frühestens Herbst verschoben.
• Grund für Aufschub: Berichten zufolge zeigt Behemoth derzeit keine signifikanten Fortschritte oder Verbesserungen, die eine öffentliche Freigabe rechtfertigen würden.
• Llama 4 Familie als Basis: Trotz der Verzögerung von Behemoth sind bereits zwei kleinere, aber dennoch leistungsstarke Schwestermodelle der Llama 4-Reihe – Maverick und Scout – seit April verfügbar.
• Hohe Erwartungen und Investitionen: Meta investiert massiv in KI (bis zu 72 Milliarden US-Dollar allein dieses Jahr), und der Druck, greifbare Ergebnisse zu liefern, wächst intern.
• Branchenweite Trends: Die Verzögerung könnte auch auf eine allgemein langsamere Entwicklung von KI-Durchbrüchen hindeuten, da Skalierungsgesetze an ihre Grenzen stoßen könnten.

Hinter den Kulissen der Verzögerung: Metas Kampf mit Behemoth

Die Entscheidung, den Start von Behemoth zu verschieben, scheint intern für Unruhe zu sorgen. Laut The Wall Street Journal kämpfen die Ingenieure von Meta damit, die Fähigkeiten des Modells maßgeblich zu verbessern. Es gibt sogar interne Diskussionen darüber, ob die bisher erreichten Fortschritte gegenüber früheren Versionen eine öffentliche Vorstellung überhaupt rechtfertigen. Bereits im April, als Meta seine erste Llama-Entwicklerkonferenz „LlamaCon“ abhielt, wurde Behemoth nicht wie ursprünglich erwartet vorgestellt. Damals präsentierte das Unternehmen stattdessen zwei andere, wenn auch sehr potente, Modelle der Llama 4-Reihe:

• Maverick: Mit 400 Milliarden Gesamtparametern und einem Kontextfenster von 1 Million Token (entspricht etwa 750.000 Wörtern – zum Vergleich: GPT-4o hat „nur“ 128.000 Token).
• Scout: Mit 109 Milliarden Parametern und einem beeindruckenden Kontextfenster von 10 Millionen Token (das sind rund 7,5 Millionen Wörter).

Für Behemoth selbst war eine noch gewaltigere Architektur mit 2 Billionen Parametern anvisiert. Diese enorme Komplexität scheint nun zu einer Herausforderung in der Trainingsphase geworden zu sein. Die Berichte deuten darauf hin, dass Meta ungeduldiger mit dem Llama 4-Team wird, insbesondere angesichts der immensen Summen, die in die KI-Entwicklung fließen. Allein für dieses Jahr hat das Unternehmen Kapitalausgaben von bis zu 72 Milliarden US-Dollar budgetiert, ein Großteil davon für KI-Projekte, die Mark Zuckerbergs langfristige Vision unterstützen sollen.

Obwohl Meta-CEO Mark Zuckerberg und andere führende Manager noch keinen offiziellen neuen Veröffentlichungstermin für Behemoth genannt haben und ein früherer, vielleicht limitierter Launch nicht gänzlich ausgeschlossen ist, wächst die Sorge, dass die aktuelle Leistungsfähigkeit des Modells den hohen, auch durch öffentliche Aussagen des Unternehmens geschürten Erwartungen nicht gerecht werden könnte. Es wird sogar über mögliche größere personelle Veränderungen in Metas KI-Produktgruppe spekuliert, da die Frustration über die mangelnden Fortschritte bei Behemoth bei der Führungsebene zunimmt.

Meta hatte Behemoth öffentlich als ein System beworben, das Angebote von Konkurrenten wie OpenAI, Google und Anthropic bei bestimmten Bewertungen übertreffe. Intern haben jedoch, so mit der Entwicklung vertraute Personen, Trainingsschwierigkeiten die Effektivität beeinträchtigt. Eine Anfrage von PYMNTS an Meta bezüglich einer Stellungnahme blieb bisher unbeantwortet.

Die Auswirkungen der Meta Behemoth-Verzögerung: Ein Dämpfer für Meta und die Open-Source-Community?

Die Verzögerung von Behemoth ist mehr als nur ein internes Problem für Meta. Sie hat potenziell auch Auswirkungen auf die breitere KI-Landschaft, insbesondere auf die Open-Source-Bewegung. Llama hat sich als eine wichtige, frei zugängliche Alternative zu den oft kostspieligen und geschlossenen Modellen der großen Tech-Konzerne etabliert. Für Unternehmen ist der direkte Einfluss der Behemoth-Verzögerung laut Experten eher gedämpft.

Viele große Firmen nutzen ohnehin die Cloud-Angebote der Giganten, die meist proprietäre Modelle offerieren. Kleinere Unternehmen hingegen können die bereits verfügbaren, kleineren Open-Source-Llama-Modelle anpassen und nutzen. Allerdings benötigen sie oft Unterstützung bei der Implementierung, da Meta als Social-Media-Riese nicht primär im Bereich der Deployment-Dienstleistungen tätig ist. Für Meta selbst ist Llama ein zentraler Baustein, um die eigenen Social-Media-Tools mit KI-Funktionen auszustatten und so, wie CEO Mark Zuckerberg es formuliert, sein eigenes „KI-Schicksal“ zu kontrollieren.

Die jetzige Situation ist dennoch der erste spürbare Rückschlag für Metas Llama-Flaggschiff-Familie, die bisher für ihre schnelle Entwicklungs- und Veröffentlichungsgeschwindigkeit gelobt wurde. Die Kernfrage bei Behemoth ist, ob das Modell genügend Fortschritte zeigt, um einen öffentlichen Start zu rechtfertigen, denn in der schnelllebigen Tech-Branche können neue Releases schnell kritisiert werden, wenn sie keinen deutlichen Mehrwert bieten.

Nicht nur Meta: Steckt die KI-Entwicklung in einer Verlangsamungsphase?

Interessanterweise ist Meta nicht das einzige Unternehmen, das mit Verzögerungen bei seinen fortschrittlichsten KI-Modellen konfrontiert ist. Auch OpenAI hat die Veröffentlichung seines nächsten großen Modells, GPT-5, das ursprünglich für Mitte 2024 erwartet wurde, verschoben. Im Dezember letzten Jahres merkte das Wall Street Journal an, dass die Entwicklung hinter dem Zeitplan liege. OpenAI-CEO Sam Altman präzisierte später im Februar, dass zunächst ein Zwischenmodell, GPT-4.5, erscheinen würde, während das deutlich fortschrittlichere GPT-5 noch Monate entfernt sei. Diese Parallelen werfen die Frage auf, ob die Entwicklung von KI-Modellen branchenweit an Tempo verliert. Dafür könnte es mehrere Gründe geben:

Datenhunger und Urheberrechtsfragen Große Sprachmodelle (LLMs) benötigen für ihr Training immense Datenmengen, oft das gesamte öffentlich zugängliche Internet. Es gibt jedoch Anzeichen dafür, dass die verfügbaren, qualitativ hochwertigen Datenquellen zur Neige gehen könnten. Gleichzeitig birgt die Nutzung urheberrechtlich geschützten Materials erhebliche rechtliche Risiken. Aus diesem Grund drängen Unternehmen wie OpenAI, Google und Microsoft die US-Regierung, ihr Recht auf das Training von KI-Modellen mit urheberrechtlich geschütztem Material zu wahren, um im globalen Wettbewerb, insbesondere mit China, nicht ins Hintertreffen zu geraten. OpenAI argumentiert, dass „die Bundesregierung sowohl die Freiheit der Amerikaner, von KI zu lernen, sichern als auch den Verlust unserer KI-Führung an die Volksrepublik China vermeiden kann, indem sie die Fähigkeit amerikanischer KI-Modelle bewahrt, von urheberrechtlich geschütztem Material zu lernen.“

Grenzen der Skalierungsgesetze? Lange Zeit galt die Faustregel: Größere Modelle, mehr Rechenleistung und umfangreichere Trainingsdatensätze führen zu besseren Ergebnissen. Doch laut einem Bericht von Bloomberg zeigen KI-Modelle zunehmend abnehmende Erträge („diminishing returns“). Dies führt zu der Vermutung, dass die sogenannten Skalierungsgesetze, die diesen Fortschritt bisher beschrieben haben, an ihre Grenzen stoßen oder sich zumindest verlangsamen. Die Entwicklung neuer Algorithmen und Architekturen könnte notwendig werden, um weitere signifikante Durchbrüche zu erzielen.

Fazit: Meta Behemoth-Verzögerung – Weckruf für die KI-Branche?

Die Verzögerung von Metas ambitioniertem KI-Modell Behemoth ist mehr als nur eine Randnotiz in der schnelllebigen Tech-Welt; sie ist ein signifikantes Ereignis, das tiefere Einblicke in die aktuellen Herausforderungen und die Komplexität der KI-Entwicklung auf höchstem Niveau gewährt. Für Meta bedeutet dieser Aufschub nicht nur eine Planänderung, sondern auch einen Moment der Reflexion über die eigene KI-Strategie und die Erwartungshaltung, die sowohl intern als auch extern geschürt wurde. Die enormen Investitionen in Milliardenhöhe müssen sich in greifbaren Fortschritten niederschlagen, und der Druck auf Mark Zuckerberg und sein KI-Team, insbesondere das für Llama 4 zuständige, ist spürbar gewachsen. Die Frage, ob Behemoth die versprochenen signifikanten Verbesserungen liefern kann, bleibt vorerst unbeantwortet und hängt wie ein Damoklesschwert über dem Projekt.

Doch die Situation bei Meta steht nicht isoliert da. Die parallelen Verzögerungen bei anderen führenden KI-Entwicklern wie OpenAI mit GPT-5 deuten auf eine möglicherweise breitere Verlangsamung der bisher rasanten Fortschrittsgeschwindigkeit in der KI-Branche hin. Die Gründe hierfür sind vielschichtig: Zum einen scheint der Hunger der Modelle nach immer neuen, qualitativ hochwertigen Trainingsdaten an natürliche und rechtliche Grenzen zu stoßen. Die Debatte um die Nutzung urheberrechtlich geschützten Materials ist hier nur ein Aspekt. Zum anderen mehren sich die Stimmen, die von abnehmenden Erträgen der bisherigen Skalierungsgesetze sprechen – einfach nur „größer, mehr, schneller“ scheint nicht mehr auszureichen, um bahnbrechende neue Fähigkeiten zu generieren.

Was bedeutet das für Dich als Nutzer oder Beobachter der KI-Szene? Es könnte eine Phase der Konsolidierung und der Suche nach neuen Wegen bevorstehen. Der Fokus könnte sich von reiner Skalierung hin zu effizienteren Architekturen, innovativeren Algorithmen und vielleicht auch zu einer differenzierteren Betrachtung dessen verschieben, was als „Fortschritt“ in der KI gilt. Für die Open-Source-Community, für die Metas Llama-Modelle eine wichtige Rolle spielen, ist die Verzögerung von Behemoth zwar ein Rückschlag, aber die bereits verfügbaren Modelle wie Maverick und Scout bieten weiterhin eine starke Basis für Innovationen.

Letztendlich unterstreicht die Episode um Behemoth, dass die Entwicklung von Spitzen-KI kein Selbstläufer ist, sondern ein komplexer, ressourcenintensiver Prozess voller Unwägbarkeiten. Die kommenden Monate werden zeigen, ob Meta die Herausforderungen meistern und Behemoth doch noch zu dem Leuchtturmprojekt machen kann, als das es angekündigt wurde, oder ob die KI-Branche insgesamt vor einer Phase steht, in der die Erwartungen an die Realität angepasst werden müssen. Die Spannung rund um Meta Behemoth, die Llama 4 Familie und die Zukunft der KI-Modelle bleibt also definitiv hoch.

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Quellen

• PYMNTS. (2025, May 15). Meta Delays ‘Behemoth’ AI Model; Business Impact May Be Muted. https://www.pymnts.com/news/artificial-intelligence/2025/meta-delays-rollout-behemoth-ai-model-amid-performance-concerns
• Bobrowsky, M., & Schechner, S. (2025, May 15). Meta Is Delaying the Rollout of Its Flagship AI Model. The Wall Street Journal. https://www.wsj.com/tech/ai/meta-is-delaying-the-rollout-of-its-flagship-ai-model-f4b105f7

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