Статья испарилась. Просто взяла и исчезла
Вчера, 26 января 2026 года, официальная статья Meta о Llama 4 бесследно пропала с arXiv. Еще утром она была доступна, а к вечеру - только сухая страница с пометкой "retracted by the authors". Ни объяснений, ни альтернативной ссылки. Тишина.
Ретракция научной статьи - это не опечатка в твите. Это формальный отзыв публикации. Для компании, которая последние годы кричала об открытости и прозрачности, такой шаг пахнет либо паникой, либо сокрытием.
Мы проверили кэши. Мы опросили источники. Статья была. Теперь ее нет. В ней, по слухам, описывалась архитектура Llama 4 - следующего флагмана открытых LLM от Meta. И ключевые бенчмарки, которые должны были заткнуть за пояс и GPT-4.5, и Claude 3.7.
Контекст? Сплошные утечки и скандалы
Это не "вдруг". Это закономерность. Месяц назад мы разбирали баг в API, через который утекла Llama 3.3 8B. Потом был разгромный материал от Яна Лекуна о том, как в Meta накручивали бенчмарки для Llama 4. Компания теряет контроль. Или просто перестает его имитировать.
Паттерн ясен: обещаем открытость -> случается утечка -> паникуем и зажимаем информацию. Классика.
Почему всем должно быть не по себе
Потому что это не внутренняя разборка Meta. Это удар по фундаменту open-source AI. За последние два года сообщество выросло на открытых весах и статьях Meta. Мы учились, дорабатывали, разбирали их модели на нейроны. Доверие было валютой.
Теперь что? Статьи можно ретрактировать без объяснений. Бенчмарки, как выяснилось, можно накручивать. А выдавать устаревшие модели за прорывные - вообще обычное дело.
- Инженеры не могут проверить методы обучения.
- Исследователи не могут воспроизвести результаты.
- Весь open-source stack под Llama начинает шататься.
Что они могли там написать, что пришлось удалять?
Теории ходят самые дикие. От банальной опечатки в уравнении с потерей 10% точности до упоминания краудсорсинговых данных, которые оказались под копирайтом. Или, что вероятнее, в статье проговорились о реальных показателях, которые сильно отстают от тех, что уже раскручены в медиа через партнерские блоги.
Самое неприятное - это сигнал. Meta либо готовится к повороту в сторону закрытости (вспомните уход Лекуна), либо тонет в внутренних проблемах настолько, что не может контролировать даже публикацию статей.
Что делать вам? Перестать принимать за чистую монету пресс-релизы и красивые графики. Тестируйте модели сами, на своих данных. Собирайте RAG-системы из проверенных компонентов. И держите под рукой независимые платформы для оценки, вроде Open LLM Leaderboard.
Прогноз мрачный, но простой: эра слепого доверия к big tech в AI закончилась. Вчера. Вместе со статьей про Llama 4. Теперь каждый шаг нужно перепроверять. Как в том старом добром интернете, которого, кажется, уже никто не помнит.
