Llama 4 дегеніміз не?
Meta Platforms жасанды интеллект технологиясындағы елеулі ілгерілеушілікті білдіретін Llama 4 сериясы бойынша үлкен тілдік модельдердің (LLM) соңғы топтамасын ашты. Llama 4 топтамасы 2025 жылдың сәуір айында екі негізгі модельді ұсынады: Llama 4 Scout және Llama 4 Maverick. Бұл модельдер әртүрлі деректер пішімдерін, соның ішінде мәтінді, бейнені, кескіндерді және дыбысты өңдеуге және аударуға арналған, олардың мультимодальды мүмкіндіктерін көрсетеді. Сонымен қатар, Meta Llama 4 Behemoth-ті алдын ала қарастырды, болашақ модельдерді оқытуға көмектесуге арналған, бүгінгі күнге дейін ең қуатты LLM-лердің бірі ретінде танылған алдағы модель.
Llama 4 алдыңғы үлгілерден қалай ерекшеленеді?
Жетілдірілген мультимодальды мүмкіндіктер
Алдыңғы нұсқалардан айырмашылығы, Llama 4 бірнеше деректер әдістерін үздіксіз өңдеуге арналған. Бұл оның мәтінге, кескіндерге, бейнелерге және аудио кірістеріне негізделген жауаптарды талдап, жасай алатынын білдіреді, бұл оны әртүрлі қолданбалар үшін жоғары бейімді етеді. .
Мамандандырылған үлгілерді енгізу
Meta Llama 4 сериясының екі мамандандырылған нұсқасын ұсынды:
- Лама 4 скаут: Бір Nvidia H100 графикалық процессорында тиімді жұмыс істеу үшін оңтайландырылған ықшам модель. Ол 10 миллион токендік контекстік тереземен мақтана алады және әртүрлі көрсеткіштерде Google Gemma 3 және Mistral 3.1 сияқты бәсекелестермен салыстырғанда жоғары өнімділікті көрсетті. .
- Лама 4 Маверик: өнімділігі жағынан OpenAI-дің GPT-4o және DeepSeek-V3 үлгілерімен салыстыруға болатын үлкенірек модель, әсіресе белсенді емес параметрлерді пайдалану кезінде кодтау және пайымдау тапсырмаларында үздік. .
Сонымен қатар, Meta дамып келеді Лама 4 Бегемот, 288 миллиард белсенді параметрлері және жалпы саны 2 триллион болатын модель, STEM көрсеткіштері бойынша GPT-4.5 және Claude Sonnet 3.7 үлгілерінен асып түсуді көздейді.
Сарапшылар қоспасын қабылдау (МЭ) архитектурасы
Llama 4 ресурсты пайдалануды оңтайландыру және өнімділікті арттыру үшін үлгіні мамандандырылған бөлімдерге бөлетін «сарапшылар қоспасы» (МЭ) архитектурасын пайдаланады. Бұл тәсіл нақты тапсырмалар үшін үлгінің сәйкес ішкі жиындарын ғана белсендіру арқылы тиімдірек өңдеуге мүмкіндік береді.
Llama 4 басқа AI үлгілерімен қалай салыстырады?
Llama 4 жетекші AI үлгілері арасында бәсекеге қабілетті:
- Өнімділікке арналған өлшемдер: Llama 4 Maverick өнімділігі кодтау және пайымдау тапсырмаларында OpenAI-дің GPT-4o және DeepSeek-V3 көрсеткіштерімен тең, ал Llama 4 Scout әртүрлі көрсеткіштер бойынша Google Gemma 3 және Mistral 3.1 сияқты үлгілерден асып түседі.
- Ашық бастапқы әдіс: Meta платформалар бойынша кеңірек ынтымақтастық пен интеграцияны ілгерілететін ашық бастапқы код ретінде Llama үлгілерін ұсынуды жалғастыруда. Дегенмен, Llama 4 лицензиясы 700 миллионнан астам пайдаланушысы бар коммерциялық құрылымдарға шектеулер енгізіп, модельдің шынайы ашықтығы туралы пікірталас тудырды.
| санат | Тестілеу | Лама 4 Маверик | GPT-4o | Gemini 2.0 Flash | DeepSeek v3.1 |
|---|---|---|---|---|---|
| Кескінді дәлелдеу | MMMU | 73.4 | 69.1 | 71.7 | Көпмодальды қолдау жоқ |
| | MathVista | 73.7 | 63.8 | 73.1 | Көпмодальды қолдау жоқ |
| Суретті түсіну | QA диаграммасы | 90.0 | 85.7 | 88.3 | Көпмодальды қолдау жоқ |
| | DocVQA (сынақ) | 94.4 | 92.8 | - | Көпмодальды қолдау жоқ |
| Кодтау | LiveCodeBench | 43.4 | 32.3 | 34.5 | 45.8/49.2 |
| Ойлау және білім | MMLU Pro | 80.5 | - | 77.6 | 81.2 |
| | GPQA Алмаз | 69.8 | 53.6 | 60.1 | 68.4 |
| Көптілді | Көптілді MMLU | 84.6 | 81.5 | - | - |
| Ұзын контекст | MTOB (жарты кітап) қазақ→kgv/kgv→қаз | 54.0/46.4 | Мәтінмән 128K шектелген | 48.4/39.8 | Мәтінмән 128K шектелген |
| | MTOB (толық кітап) қазақ→kgv/kgv→қаз | 50.8/46.7 | Мәтінмән 128K шектелген | 45.5/39.6 | Мәтінмән 128K шектелген |
Llama 4 эталондық сынақтарды қалай орындайды?
Эталондық бағалаулар Llama 4 үлгілерінің өнімділігі туралы түсінік береді:
- Лама 4 скаут: Бұл модель бірнеше бәсекелестерден, соның ішінде Google компаниясының Gemma 3 және Mistral 3.1-ден, әртүрлі эталондар бойынша асып түседі. Оның бір GPU-де 10 миллион токендік контекстік тереземен жұмыс істеу мүмкіндігі оның күрделі тапсырмаларды орындаудағы тиімділігі мен тиімділігін көрсетеді.
- Лама 4 Маверик: Өнімділік жағынан OpenAI GPT-4o және DeepSeek-V3 көрсеткіштерімен салыстыруға болады, Llama 4 Maverick белсенді параметрлерді азырақ пайдалана отырып, кодтау және пайымдау тапсырмаларын орындауда озық. Бұл тиімділік мүмкіндік есебінен келмейді, бұл оны LLM ландшафтында күшті бәсекелес етеді.
- Лама 4 Бегемот: 288 миллиард белсенді параметрлерімен және жалпы саны 2 триллионмен Llama 4 Behemoth STEM көрсеткіштері бойынша GPT-4.5 және Claude Sonnet 3.7 үлгілерінен асып түседі. Оның ауқымды параметрлері мен өнімділігі оның болашақ AI әзірлемелерінің негізгі үлгісі ретіндегі әлеуетін көрсетеді.
Бұл эталондық нәтижелер Метаның AI мүмкіндіктерін дамытуға және Llama 4 сериясын осы саладағы керемет ойыншы ретінде орналастыруға деген адалдығын көрсетеді.
Пайдаланушылар Llama 4-ке қалай қол жеткізе алады?
Meta Llama 4 модельдерін өзінің AI көмекшісіне біріктіріп, оларды WhatsApp, Messenger, Instagram және интернет сияқты платформаларда қолжетімді етеді. Бұл біріктіру пайдаланушыларға Llama 4-тің кеңейтілген мүмкіндіктерін таныс қолданбаларда пайдалануға мүмкіндік береді.
Арнайы қолданбалар үшін Llama 4 қолданбасын пайдалануға мүдделі әзірлеушілер мен зерттеушілер үшін Meta Hugging Face сияқты платформалар және өзінің тарату арналары арқылы үлгі салмақтарына қол жеткізуді қамтамасыз етеді. Бұл ашық көзді тәсіл AI қауымдастығына инновациялар енгізуге және Llama 4 мүмкіндіктерін құруға мүмкіндік береді.
Llama 4 ашық бастапқы код ретінде сатылғанымен, лицензия 700 миллионнан астам пайдаланушысы бар коммерциялық құрылымдарға шектеулер қоятынын атап өту маңызды. Мета нұсқауларына сәйкестігіне көз жеткізу үшін ұйымдар лицензиялау шарттарын қайта қарауы керек.
CometAPI жүйесінде Llama 4 көмегімен жылдам құрастырыңыз
CometAPI 500-ден астам AI үлгілеріне, соның ішінде ашық бастапқы және чатқа, кескіндерге, кодқа және т.б. арналған мамандандырылған мультимодальды үлгілерге қол жеткізуді қамтамасыз етеді. Оның негізгі күші AI интеграциясының дәстүрлі күрделі процесін жеңілдетуде жатыр. API біріктіруін бір платформада орталықтандыру арқылы ол пайдаланушылардың бағалы уақыты мен ресурстарын үнемдейді, әйтпесе бөлек платформалар мен провайдерлерді басқаруға жұмсалады. Оның көмегімен Claude, OpenAI, Deepseek және Gemini сияқты жетекші AI құралдарына қол жеткізу бірыңғай, біртұтас жазылым арқылы қол жетімді. Музыка және өнер туындыларын жасау, бейнелерді жасау және өзіңіздің жұмыс үрдістеріңізді құру үшін CometAPI жүйесінде API пайдалануға болады.
CometAPI біріктіруге көмектесу үшін ресми бағадан әлдеқайда төмен баға ұсыныңыз Llama 4 API, және тіркеліп, жүйеге кіргеннен кейін тіркелгіңізге $1 аласыз! Тіркелуге қош келдіңіз және CometAPI.CometAPI төлейді,Llama 4 API CometAPI бағалары келесідей құрылымдалған:
| санат | лама-4-маверик | лама-4-барлаушы |
| API бағасы | Енгізу токендері: $0.48 / M таңбалауыштары | Енгізу токендері: $0.216 / M токендері |
| Шығару токендері: $1.44/ M токендер | Шығару токендері: $1.152/ M токендер |
- Қараңыз Llama 4 API интеграция мәліметтері үшін.
- Comet API интерфейсіндегі үлгідегі түскі ас туралы ақпаратты қараңыз https://api.cometapi.com/new-model.
- Comet API ішіндегі Үлгі бағасы туралы ақпаратты қараңыз https://api.cometapi.com/pricing
Құрылысты бастаңыз CometAPI бүгін – тіркеліңіз мұнда ақысыз қол жеткізу немесе a дейін жаңарту арқылы тарифтік шектеусіз масштабтау CometAPI ақылы жоспары.
Llama 4 шығарылымының салдары қандай?
Мета платформалардағы интеграция
Llama 4 WhatsApp, Messenger, Instagram және интернет сияқты платформалардағы Meta компаниясының AI көмекшісіне біріктірілген, бұл кеңейтілген AI мүмкіндіктерімен пайдаланушы тәжірибесін жақсартады. .
AI индустриясына әсері
Llama 4-тің шығарылымы Метаның AI инфрақұрылымын кеңейтуге 65 миллиард долларға дейін инвестициялауды жоспарлап отырған AI-ға агрессивті итермелейтінін көрсетеді. Бұл қадам AI инновациясында жетекшілік ететін технологиялық алпауыттар арасындағы өсіп келе жатқан бәсекені көрсетеді.
Энергияны тұтынуды қарастыру
Llama 4 үшін қажетті айтарлықтай есептеу ресурстары энергияны тұтыну мен тұрақтылыққа қатысты алаңдаушылық тудырады. 100,000 XNUMX-нан астам графикалық процессордан тұратын кластерді пайдалану үлкен энергияны қажет етеді, бұл кең ауқымды AI үлгілерінің қоршаған ортаға әсері туралы талқылауды тудырады. .
Llama 4 үшін болашақ не күтеді?
Meta 4 жылдың 29 сәуірінде өтетін LlamaCon конференциясында Llama 2025-тің одан әрі әзірлемелері мен қолданбаларын талқылауды жоспарлап отыр. AI қауымдастығы Meta-ның ағымдағы қиындықтарды шешу және әртүрлі секторлардағы Llama 4 мүмкіндіктерін пайдалану бойынша стратегиялары туралы түсініктерді күтеді. .
Қорытындылай келе, Llama 4 жетілдірілген мультимодальды мүмкіндіктер мен арнайы архитектураларды ұсына отырып, AI тіл үлгілеріндегі елеулі жетістіктерді білдіреді. Дамудағы қиындықтарға қарамастан, Meta-ның қомақты инвестициялары мен стратегиялық бастамалары Llama 4-ті дамып келе жатқан AI ландшафтында күшті бәсекелес ретінде көрсетеді.