ما هو اللاما 4؟
مييتااا كشفت شركة Platforms عن أحدث مجموعة من نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) ضمن سلسلة Llama 4، مُمثلةً بذلك تقدمًا ملحوظًا في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. تُقدم مجموعة Llama 4 نموذجين رئيسيين في أبريل 2025: Llama 4 Scout وLlama 4 Maverick. صُممت هذه النماذج لمعالجة وترجمة صيغ بيانات مُختلفة، بما في ذلك النصوص والفيديو والصور والصوت، مُبرزةً قدراتها متعددة الوسائط. بالإضافة إلى ذلك، استعرضت Meta نموذج Llama 4 Behemoth، وهو نموذج مُرتقب يُوصف بأنه أحد أقوى نماذج اللغات الكبيرة حتى الآن، والمُصمم للمساعدة في تدريب النماذج المُستقبلية.
ما الذي يختلف Llama 4 عن النماذج السابقة؟
تعزيز قدرات الوسائط المتعددة
بخلاف سابقاتها، صُمم لاما 4 للتعامل مع أنماط بيانات متعددة بسلاسة. هذا يعني أنه قادر على تحليل وتوليد استجابات بناءً على النصوص والصور والفيديوهات والمدخلات الصوتية، مما يجعله قابلاً للتكيف بشكل كبير مع مختلف التطبيقات.
مقدمة للنماذج المتخصصة
قدمت شركة Meta نسختين متخصصتين ضمن سلسلة Llama 4:
- لاما 4 كشافنموذج مدمج مُحسَّن للعمل بكفاءة على وحدة معالجة رسوميات Nvidia H100 واحدة. يتميز بإطار سياقي يضم 10 ملايين رمز، وقد أثبت أداءً متفوقًا على منافسيه مثل Gemma 3 من Google وMistral 3.1 في اختبارات أداء مختلفة.
- لاما 4 مافريك:نموذج أكبر قابل للمقارنة في الأداء مع GPT-4o و DeepSeek-V3 من OpenAI، ويتفوق بشكل خاص في مهام الترميز والاستدلال مع استخدام عدد أقل من المعلمات النشطة.
بالإضافة إلى ذلك، تقوم شركة Meta بتطوير لاما 4 بيهيموث، وهو نموذج يحتوي على 288 مليار معلمة نشطة وإجمالي 2 تريليون، ويهدف إلى تجاوز نماذج مثل GPT-4.5 وClaude Sonnet 3.7 في معايير STEM.
اعتماد هندسة مزيج الخبراء (وزارة التعليم)
يستخدم لاما 4 بنية "مزيج الخبراء"، حيث يُقسّم النموذج إلى وحدات متخصصة لتحسين استخدام الموارد وتحسين الأداء. يتيح هذا النهج معالجةً أكثر كفاءةً من خلال تفعيل مجموعات فرعية ذات صلة فقط من النموذج لمهام محددة.
كيف تتم مقارنة Llama 4 مع نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى؟
يحتل Llama 4 مكانة تنافسية بين نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة:
- معايير الأداء:يعادل أداء Llama 4 Maverick أداء GPT-4o و DeepSeek-V3 من OpenAI في مهام الترميز والاستدلال، بينما يتفوق Llama 4 Scout على نماذج مثل Gemma 3 و Mistral 3.1 من Google في معايير مختلفة.
- نهج مفتوح المصدرتواصل ميتا تقديم نماذج لاما مفتوحة المصدر، مما يعزز التعاون والتكامل على نطاق أوسع بين المنصات. ومع ذلك، يفرض ترخيص لاما 4 قيودًا على الكيانات التجارية التي تضم أكثر من 700 مليون مستخدم، مما أثار نقاشات حول مدى انفتاح النموذج.
| الفئة | مؤشر | لاما 4 مافريك | جي بي تي-4o | الجوزاء 2.0 فلاش | برنامج DeepSeek الإصدار 3.1 |
|---|---|---|---|---|---|
| التفكير بالصور | MMMU | 73.4 | 69.1 | 71.7 | لا يوجد دعم متعدد الوسائط |
| ماثفيستا | 73.7 | 63.8 | 73.1 | لا يوجد دعم متعدد الوسائط | |
| فهم الصورة | مخطط الجودة | 90.0 | 85.7 | 88.3 | لا يوجد دعم متعدد الوسائط |
| DocVQA (اختبار) | 94.4 | 92.8 | - | لا يوجد دعم متعدد الوسائط | |
| البرمجة | برنامج LiveCodeBench | 43.4 | 32.3 | 34.5 | 45.8/49.2 |
| الاستدلال والمعرفة | MMLU برو | 80.5 | - | 77.6 | 81.2 |
| الماس من GPQA | 69.8 | 53.6 | 60.1 | 68.4 | |
| متعدد اللغات | جامعة ماريلاند متعددة اللغات | 84.6 | 81.5 | - | - |
| سياق طويل | MTOB (نصف الكتاب) eng→kgv/kgv→eng | 54.0/46.4 | السياق محدود بـ 128 كيلو بايت | 48.4/39.8 | السياق محدود بـ 128 كيلو بايت |
| MTOB (الكتاب الكامل) eng→kgv/kgv→eng | 50.8/46.7 | السياق محدود بـ 128 كيلو بايت | 45.5/39.6 | السياق محدود بـ 128 كيلو بايت |
كيف يعمل Llama 4 في اختبارات المعايير؟
توفر تقييمات المعايير رؤى حول أداء نماذج Llama 4:
- لاما 4 كشافيتفوق هذا النموذج على العديد من المنافسين، بما في ذلك Gemma 3 وMistral 3.1 من جوجل، في مختلف معايير الأداء. قدرته على العمل مع نافذة سياقية تضم 10 ملايين رمز على وحدة معالجة رسومية واحدة تُبرز كفاءته وفعاليته في التعامل مع المهام المعقدة.
- لاما 4 مافريكيُضاهي أداء Llama 4 Maverick أداء GPT-3o وDeepSeek-V4 من OpenAI، ويتفوق في مهام البرمجة والاستدلال مع استخدام عدد أقل من المعلمات النشطة. ولا تأتي هذه الكفاءة على حساب الإمكانيات، مما يجعله منافسًا قويًا في مجال LLM.
- لاما 4 بيهيموثمع 288 مليار معلمة نشطة وإجمالي تريليوني معلمة، يتفوق لاما 2 بيهيموث على نماذج مثل GPT-4 وClaude Sonnet 4.5 في معايير STEM. يشير عدد معلماته الواسع وأدائه إلى إمكاناته كنموذج أساسي لتطورات الذكاء الاصطناعي المستقبلية.
وتؤكد نتائج المعايير هذه التزام Meta بتطوير قدرات الذكاء الاصطناعي ووضع سلسلة Llama 4 كلاعب هائل في هذا المجال.
كيف يمكن للمستخدمين الوصول إلى Llama 4؟
قامت ميتا بدمج نماذج Llama 4 في مساعدها الذكي، مما يجعلها متاحة عبر منصات مثل واتساب وماسنجر وإنستغرام والويب. يتيح هذا التكامل للمستخدمين تجربة الإمكانيات المُحسّنة لـ Llama 4 ضمن التطبيقات المألوفة.
للمطورين والباحثين المهتمين بالاستفادة من Llama 4 في التطبيقات المخصصة، توفر Meta إمكانية الوصول إلى أوزان النماذج عبر منصات مثل Hugging Face وقنوات التوزيع الخاصة بها. يُمكّن هذا النهج مفتوح المصدر مجتمع الذكاء الاصطناعي من الابتكار والبناء على قدرات Llama 4.
من المهم ملاحظة أنه على الرغم من تسويق Llama 4 على أنه مفتوح المصدر، إلا أن الترخيص يفرض قيودًا على الكيانات التجارية التي يزيد عدد مستخدميها عن 700 مليون مستخدم. ينبغي على المؤسسات مراجعة شروط الترخيص لضمان الامتثال لإرشادات Meta.
البناء السريع مع Llama 4 على CometAPI
يوفر CometAPI إمكانية الوصول إلى أكثر من 500 نموذج ذكاء اصطناعي، بما في ذلك نماذج مفتوحة المصدر ومتعددة الوسائط متخصصة للدردشة والصور والبرمجة وغيرها. تكمن قوته الأساسية في تبسيط عملية دمج الذكاء الاصطناعي المعقدة تقليديًا. من خلال مركزية تجميع واجهات برمجة التطبيقات في منصة واحدة، يوفر للمستخدمين وقتًا وموارد ثمينة كانوا سيُنفقونها في إدارة منصات ومقدمي خدمات منفصلين. بفضله، يُمكنك الوصول إلى أدوات الذكاء الاصطناعي الرائدة مثل Claude وOpenAI وDeepseek وGemini من خلال اشتراك واحد موحد. يمكنك استخدام واجهة برمجة التطبيقات في CometAPI لإنشاء الموسيقى والأعمال الفنية، وإنشاء مقاطع الفيديو، وبناء سير عملك الخاصة.
كوميت ايه بي اي عرض سعر أقل بكثير من السعر الرسمي لمساعدتك على التكامل واجهة برمجة تطبيقات لاما 4ستحصل على دولار واحد في حسابك بعد التسجيل وتسجيل الدخول! مرحبًا بك في CometAPI وتجربة الخدمة. CometAPI يدفع لك حسب الاستخدام.واجهة برمجة تطبيقات لاما 4 في CometAPI يتم تنظيم التسعير على النحو التالي:
| الفئة | لاما-4-مافريك | لاما-4-كشافة |
| تسعير API | رموز الإدخال: 0.48 دولارًا أمريكيًا / مليون رمز | رموز الإدخال: 0.216 دولار أمريكي / مليون رمز |
| رموز الإخراج: 1.44 دولار/ مليون رمز | رموز الإخراج: 1.152 دولار/ مليون رمز |
- يرجى الرجوع إلى واجهة برمجة تطبيقات لاما 4 للحصول على تفاصيل التكامل.
- للحصول على معلومات حول النموذج الموجود في Comet API، يرجى الاطلاع على https://api.cometapi.com/new-model.
- للحصول على معلومات حول سعر النموذج في Comet API، يرجى الاطلاع على https://api.cometapi.com/pricing
ابدأ بالبناء على CometAPI اليوم - سجل الآن هنا للوصول المجاني أو التوسع دون حدود للسعر عن طريق الترقية إلى خطة CometAPI المدفوعة.
ما هي تداعيات إصدار Llama 4؟
التكامل عبر منصات ميتا
تم دمج Llama 4 في مساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بـ Meta عبر منصات مثل WhatsApp وMessenger وInstagram والويب، مما يعزز تجارب المستخدم بإمكانيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة.
التأثير على صناعة الذكاء الاصطناعي
يُبرز إصدار لاما 4 التوجهَ القوي لشركة ميتا نحو الذكاء الاصطناعي، مع خططٍ لاستثمار ما يصل إلى 65 مليار دولار في توسيع بنيتها التحتية للذكاء الاصطناعي. تعكس هذه الخطوة المنافسةَ المتزايدة بين شركات التكنولوجيا العملاقة لريادة ابتكارات الذكاء الاصطناعي.
اعتبارات استهلاك الطاقة
تُثير الموارد الحاسوبية الضخمة اللازمة لـ Llama 4 مخاوف بشأن استهلاك الطاقة والاستدامة. يتطلب تشغيل مجموعة تضم أكثر من 100,000 وحدة معالجة رسومية طاقة هائلة، مما يُثير نقاشات حول التأثير البيئي لنماذج الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق.
ماذا يحمل المستقبل لـ Llama 4؟
تخطط Meta لمناقشة المزيد من التطورات والتطبيقات الخاصة بـ Llama 4 في مؤتمر LlamaCon القادم في 29 أبريل 2025. ويتوقع مجتمع الذكاء الاصطناعي الحصول على رؤى حول استراتيجيات Meta لمعالجة التحديات الحالية والاستفادة من قدرات Llama 4 عبر مختلف القطاعات.
باختصار، يُمثل Llama 4 تقدمًا ملحوظًا في نماذج لغات الذكاء الاصطناعي، إذ يُقدم قدرات مُحسّنة متعددة الوسائط وبنىً متخصصة. ورغم التحديات التطويرية التي واجهتها، فإن استثمارات Meta الكبيرة ومبادراتها الاستراتيجية تُرسخ مكانة Llama 4 كمنافس قوي في مشهد الذكاء الاصطناعي المُتطور.