Meta представила Llama 4, семейство передовых моделей искусственного интеллекта, выпущенных 5 апреля 2025 года, что стало важной вехой в развитии технологий искусственного интеллекта.
Эта статья рассматривает ключевые особенности Llama 4, улучшения по сравнению с предыдущими моделями и её положение среди конкурентов, предоставляя ясное представление о её роли в развивающемся ландшафте ИИ.
Контекст и история разработки
Llama 4 основана на серии Llama от Meta, запущенной в 2023 году, и включает три модели: Scout, Maverick и Behemoth.
Разработанная с использованием архитектуры смеси экспертов (MoE) и техник раннего слияния, она превосходно обрабатывает текст, изображения и видео, отвечая на нарастающую конкуренцию со стороны моделей, таких как DeepSeek и GPT.
Детали выпуска и доступность
Выпущенные 5 апреля 2025 года, Llama 4 Scout и Maverick доступны для скачивания с платформ, таких как Hugging Face.
Behemoth, самая крупная модель,仍在 находится в стадии обучения, но доступен предварительный просмотр.
Эти модели интегрированы в Meta AI в приложениях, таких как WhatsApp и Instagram Direct, хотя мультимодальные функции пока доступны только на американском английском.
Различия между Llama 4 Scout, Maverick и Behemoth
Три варианта Llama 4 удовлетворяют различным потребностям:
Llama 4 Scout
С 109 миллиардами параметров и 16 экспертами, Scout — это легкая модель, помещающаяся на одном GPU Nvidia H100.
Её контекстное окно в 10 миллионов токенов отлично подходит для задач с длинным контекстом, таких как обобщение документов, по цене $0.26 за миллион токенов.
Llama 4 Maverick
С 400 миллиардами параметров и 128 экспертами, Maverick ориентирована на высокопроизводительные задачи и требует систему Nvidia H100 DGX.
Она сочетает контекстное окно в 1 миллион токенов с превосходными навыками кодирования и рассуждений, стоимостью $0.40 за миллион токенов.
Llama 4 Behemoth
В стадии предварительного просмотра с почти 2 триллионами параметров, Behemoth — самая мощная модель, предназначенная для передовых приложений в STEM.
Она требует значительных аппаратных ресурсов и обещает соперничать с топовыми моделями после полной подготовки.
Ключевые улучшения по сравнению с Llama 3
Llama 4 приносит значительные улучшения по сравнению с Llama 3, повышая её полезность в различных областях.
Большее контекстное окно
Llama 4 Scout имеет контекстное окно в 10 миллионов токенов, значительно превосходящее 128 000 токенов Llama 3.
Это улучшение поддерживает сложные задачи, такие как обобщение нескольких документов или анализ обширных кодовых баз, повышая её ценность для разработчиков.
Улучшенная многоязычная поддержка
Обученная на 200 языках с десятикратным увеличением многоязычных токенов по сравнению с Llama 3, Llama 4 поддерживает глобальное использование на языках, таких как арабский, хинди и французский.
Это делает её отличным выбором для разнообразных международных приложений.
Усовершенствованная архитектура и производительность
С архитектурой MoE — Scout с 109 миллиардами параметров и Maverick с 400 миллиардами — Llama 4 повышает эффективность и производительность в кодировании, рассуждениях и обработке изображений.
Она также снижает предвзятость, уменьшая отказы по спорным темам с 7% до менее чем 2%.
Сравнение Llama 4 с конкурентами
| Модель | Поставщик | Контекстное окно | Оценка интеллекта | Цена ($/млн токенов) | Скорость вывода (токенов/с) | Задержка (с) |
| Llama 4 Maverick | Meta | 1 млн | 49 | 0.40 | 127.2 | 0.36 |
| Llama 4 Scout | Meta | 10 млн | 36 | 0.26 | 104.1 | 0.33 |
| GPT-4o | OpenAI | 128 тыс. | 50 | 7.50 | 212.2 | 0.55 |
| Gemini 2.5 Pro | 1 млн | 68 | 3.44 | 157.9 | 35.88 | |
| Gemini 2.0 Flash | 1 млн | 48 | 0.17 | 248.3 | 0.30 |
(Источник данных: Artificial Analysis)
Производительность по сравнению с ведущими моделями
Llama 4 Maverick превосходит GPT-4o и Gemini 2.0 в задачах кодирования, рассуждений и многоязычных задачах, хотя уступает Gemini 2.5 Pro и Claude 3.7 Sonnet в некоторых тестах.
Behemoth, после полной подготовки, может бросить вызов этим лидерам, особенно в областях STEM.
Стоимость и преимущество открытого исходного кода
(Источник данных: Meta)
С ценой $0.26 за миллион токенов для Scout против $7.50 у GPT-4o, Llama 4 предлагает экономичную альтернативу.
Её статус с открытым исходным кодом позволяет настраивать модель, что даёт ей преимущество над проприетарными моделями и расширяет доступ для разработчиков.
Будущие перспективы
Мультимодальные возможности и доступность Llama 4 могут преобразовать такие отрасли, как образование и здравоохранение, благодаря инновационным приложениям ИИ.
Её открытый исходный код может уравнять шансы, способствуя конкуренции и творчеству.
Комментарии редактора
Llama 4 выделяется как смелый шаг Meta в вызове проприетарным гигантам ИИ. Её экономичность и гибкость могут дать возможность небольшим организациям внедрять передовые технологии ИИ, потенциально изменяя динамику отрасли.
Хотя она ещё не является лидером во всех областях, её траектория — особенно с Behemoth — указывает на то, что Meta стремится возглавить будущие достижения в ИИ, возможно устанавливая новые стандарты в доступности и производительности.
Follow Us on Facebook
