Что такое Лама 4?
Мета Platforms представила свой новейший набор больших языковых моделей (LLM) в серии Llama 4, что ознаменовало значительный прогресс в технологии искусственного интеллекта. Коллекция Llama 4 представляет две основные модели в апреле 2025 года: Llama 4 Scout и Llama 4 Maverick. Эти модели предназначены для обработки и перевода различных форматов данных, включая текст, видео, изображения и аудио, демонстрируя их мультимодальные возможности. Кроме того, Meta анонсировала Llama 4 Behemoth, предстоящую модель, рекламируемую как одну из самых мощных LLM на сегодняшний день, предназначенную для помощи в обучении будущих моделей.
Чем Llama 4 отличается от предыдущих моделей?
Расширенные мультимодальные возможности
В отличие от своих предшественников, Llama 4 разработана для бесшовной обработки нескольких модальностей данных. Это означает, что она может анализировать и генерировать ответы на основе текста, изображений, видео и аудиовходов, что делает ее легко адаптируемой для различных приложений.
Введение в специализированные модели
Meta представила две специализированные версии в серии Llama 4:
- Лама 4 Скаут: Компактная модель, оптимизированная для эффективной работы на одном графическом процессоре Nvidia H100. Она может похвастаться контекстным окном в 10 миллионов токенов и продемонстрировала превосходную производительность по сравнению с конкурентами, такими как Gemma 3 и Mistral 3.1 от Google в различных тестах.
- Лама 4 Маверик: более крупная модель, сопоставимая по производительности с GPT-4o и DeepSeek-V3 от OpenAI, особенно превосходная в задачах кодирования и рассуждений при использовании меньшего количества активных параметров.
Кроме того, Meta разрабатывает Лама 4 Бегемот, модель с 288 миллиардами активных параметров и общим числом 2 триллиона, которая стремится превзойти такие модели, как GPT-4.5 и Claude Sonnet 3.7, в тестах STEM.
Внедрение архитектуры смешанного состава экспертов (MoE)
Llama 4 использует архитектуру «смешанных экспертов» (MoE), разделяя модель на специализированные блоки для оптимизации использования ресурсов и повышения производительности. Такой подход позволяет повысить эффективность обработки за счет активации только соответствующих подмножеств модели для конкретных задач.
Чем Llama 4 отличается от других моделей ИИ?
Llama 4 позиционирует себя как конкурентоспособную модель среди ведущих ИИ-моделей:
- Тесты производительности: Производительность Llama 4 Maverick сопоставима с производительностью OpenAI GPT-4o и DeepSeek-V3 в задачах кодирования и рассуждений, в то время как Llama 4 Scout превосходит такие модели, как Google Gemma 3 и Mistral 3.1 в различных тестах.
- Открытый подход: Meta продолжает предлагать модели Llama как модели с открытым исходным кодом, способствуя более широкому сотрудничеству и интеграции между платформами. Однако лицензия Llama 4 накладывает ограничения на коммерческие организации с более чем 700 миллионами пользователей, что вызывает дискуссии об истинной открытости модели.
| Категория | эталонный тест | Лама 4 Маверик | ГПТ-4о | Близнецы 2.0 Флэш | DeepSeek v3.1 |
|---|---|---|---|---|---|
| Рассуждение по изображению | МММУ | 73.4 | 69.1 | 71.7 | Нет мультимодальной поддержки |
| МатВиста | 73.7 | 63.8 | 73.1 | Нет мультимодальной поддержки | |
| Понимание изображения | ChartQA | 90.0 | 85.7 | 88.3 | Нет мультимодальной поддержки |
| DocVQA (тест) | 94.4 | 92.8 | – | Нет мультимодальной поддержки | |
| Кодирование | LiveCodeBench | 43.4 | 32.3 | 34.5 | 45.8/49.2 |
| Рассуждение и знание | ММЛУ Про | 80.5 | – | 77.6 | 81.2 |
| GPQA-Бриллиант | 69.8 | 53.6 | 60.1 | 68.4 | |
| Многоязычный | Многоязычный MMLU | 84.6 | 81.5 | – | – |
| Длинный контекст | MTOB (половина книги) eng→kgv/kgv→eng | 54.0/46.4 | Контекст ограничен 128К | 48.4/39.8 | Контекст ограничен 128К |
| MTOB (полная книга) eng→kgv/kgv→eng | 50.8/46.7 | Контекст ограничен 128К | 45.5/39.6 | Контекст ограничен 128К |
Как Llama 4 показывает себя в тестах производительности?
Сравнительные оценки дают представление о производительности моделей Llama 4:
- Лама 4 Скаут: Эта модель превосходит несколько конкурентов, включая Gemma 3 и Mistral 3.1 от Google, по различным показателям. Ее способность работать с контекстным окном в 10 миллионов токенов на одном GPU подчеркивает ее эффективность и результативность в обработке сложных задач.
- Лама 4 Маверик: Сравнимый по производительности с OpenAI GPT-4o и DeepSeek-V3, Llama 4 Maverick превосходит в задачах кодирования и рассуждения, используя меньше активных параметров. Эта эффективность не достигается за счет возможностей, что делает его сильным соперником в ландшафте LLM.
- Лама 4 Бегемот: С 288 миллиардами активных параметров и общим числом в 2 триллиона Llama 4 Behemoth превосходит такие модели, как GPT-4.5 и Claude Sonnet 3.7 в тестах STEM. Его обширное количество параметров и производительность указывают на его потенциал в качестве базовой модели для будущих разработок ИИ.
Результаты этих тестов подчеркивают приверженность компании Meta развитию возможностей искусственного интеллекта и позиционирование серии Llama 4 как грозного игрока на рынке.
Как пользователи могут получить доступ к Llama 4?
Meta интегрировала модели Llama 4 в своего помощника AI, сделав их доступными на таких платформах, как WhatsApp, Messenger, Instagram и веб. Эта интеграция позволяет пользователям испытать расширенные возможности Llama 4 в знакомых приложениях.
Для разработчиков и исследователей, заинтересованных в использовании Llama 4 для пользовательских приложений, Meta предоставляет доступ к весам модели через такие платформы, как Hugging Face и свои собственные каналы распространения. Этот подход с открытым исходным кодом позволяет сообществу ИИ внедрять инновации и развивать возможности Llama 4.
Важно отметить, что хотя Llama 4 позиционируется как open-source, лицензия накладывает ограничения на коммерческие организации с более чем 700 миллионами пользователей. Организациям следует ознакомиться с условиями лицензирования, чтобы обеспечить соответствие рекомендациям Meta.
Создавайте быстро с Llama 4 на CometAPI
CometAPI предоставляет доступ к более чем 500 моделям ИИ, включая модели с открытым исходным кодом и специализированные мультимодальные модели для чата, изображений, кода и многого другого. Его основное преимущество заключается в упрощении традиционно сложного процесса интеграции ИИ. Централизуя агрегацию API на одной платформе, он экономит пользователям драгоценное время и ресурсы, которые в противном случае были бы потрачены на управление отдельными платформами и поставщиками. С его помощью доступ к ведущим инструментам ИИ, таким как Claude, OpenAI, Deepseek и Gemini, предоставляется через единую унифицированную подписку. Вы можете использовать API в CometAPI для создания музыки и произведений искусства, создания видео и создания собственных рабочих процессов
CometAPI предложить цену намного ниже официальной, чтобы помочь вам интегрироваться API Ламы 4, и вы получите $1 на свой счет после регистрации и входа в систему! Добро пожаловать на регистрацию и знакомство с CometAPI.CometAPI платит по мере использования,API Ламы 4 Ценообразование в CometAPI структурировано следующим образом:
| Категория | лама-4-мейверик | лама-4-разведчик |
| Цены на API | Входные токены: 0.48 долл. США / млн токенов | Входные токены: $0.216 / M токенов |
| Выходные токены: $1.44/ млн токенов | Выходные токены: $1.152/ млн токенов |
- Пожалуйста, обратитесь к API Ламы 4 для получения подробной информации об интеграции.
- Информацию о моделях, запущенных в Comet API, см. https://api.cometapi.com/new-model.
- Информацию о ценах моделей в Comet API см. https://api.cometapi.com/pricing
Начните строить дальше CometAPI сегодня – зарегистрируйтесь здесь для свободного доступа или масштабирования без ограничений по скорости путем обновления до Платный тариф CometAPI.
Каковы последствия выхода Llama 4?
Интеграция между метаплатформами
Llama 4 интегрирована в помощника Meta на основе искусственного интеллекта на таких платформах, как WhatsApp, Messenger, Instagram и веб-сайтах, что расширяет возможности пользователей за счет расширенных возможностей искусственного интеллекта.
Влияние на индустрию искусственного интеллекта
Выпуск Llama 4 подчеркивает агрессивный натиск Meta на ИИ, с планами инвестировать до $65 млрд в расширение своей инфраструктуры ИИ. Этот шаг отражает растущую конкуренцию среди технологических гигантов за лидерство в инновациях ИИ.
Вопросы энергопотребления
Значительные вычислительные ресурсы, необходимые для Llama 4, вызывают опасения по поводу энергопотребления и устойчивости. Эксплуатация кластера из более чем 100,000 XNUMX графических процессоров требует значительных затрат энергии, что вызывает дискуссии о влиянии крупномасштабных моделей ИИ на окружающую среду.
Что ждет Llama 4 в будущем?
Meta планирует обсудить дальнейшие разработки и приложения Llama 4 на предстоящей конференции LlamaCon 29 апреля 2025 года. Сообщество ИИ ожидает информации о стратегиях Meta по решению текущих проблем и использованию возможностей Llama 4 в различных секторах.
Подводя итог, Llama 4 представляет собой значительный прогресс в языковых моделях ИИ, предлагая улучшенные мультимодальные возможности и специализированные архитектуры. Несмотря на трудности в разработке, значительные инвестиции и стратегические инициативы Meta позиционируют Llama 4 как грозного соперника в развивающемся ландшафте ИИ.