Llama 4 คืออะไร?
Meta Platforms ได้เปิดตัวชุดโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ล่าสุดภายใต้ซีรีส์ Llama 4 ซึ่งถือเป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญในเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ คอลเลกชัน Llama 4 จะเปิดตัวโมเดลหลักสองโมเดลในเดือนเมษายน 2025 ได้แก่ Llama 4 Scout และ Llama 4 Maverick โมเดลเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อประมวลผลและแปลรูปแบบข้อมูลต่างๆ รวมถึงข้อความ วิดีโอ รูปภาพ และเสียง โดยแสดงให้เห็นถึงความสามารถแบบมัลติโมดัล นอกจากนี้ Meta ยังได้แสดงตัวอย่าง Llama 4 Behemoth ซึ่งเป็นโมเดลที่จะออกสู่ตลาดเร็วๆ นี้และได้รับการยกย่องว่าเป็น LLM ที่ทรงพลังที่สุดรุ่นหนึ่งในปัจจุบัน โดยมีจุดประสงค์เพื่อช่วยในการฝึกฝนโมเดลในอนาคต
Llama 4 แตกต่างจากรุ่นก่อนหน้าอย่างไร?
ความสามารถหลายโหมดที่เพิ่มขึ้น
Llama 4 ได้รับการออกแบบมาให้จัดการข้อมูลได้หลากหลายรูปแบบอย่างราบรื่น ซึ่งแตกต่างจากรุ่นก่อนๆ ซึ่งหมายความว่าสามารถวิเคราะห์และสร้างคำตอบโดยอิงจากข้อความ รูปภาพ วิดีโอ และอินพุตเสียง ทำให้สามารถปรับให้เหมาะกับการใช้งานที่หลากหลายได้
การแนะนำโมเดลเฉพาะทาง
Meta ได้เปิดตัวเวอร์ชันเฉพาะสองเวอร์ชันภายในซีรีย์ Llama 4:
- ลามะ 4 ลูกเสือ:โมเดลขนาดกะทัดรัดที่ปรับให้เหมาะสมเพื่อทำงานอย่างมีประสิทธิภาพบน GPU Nvidia H100 ตัวเดียว มีหน้าต่างบริบท 10 ล้านโทเค็นและแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่เหนือกว่าคู่แข่ง เช่น Gemma 3 และ Mistral 3.1 ของ Google ในเกณฑ์มาตรฐานต่างๆ
- ลามะ 4 มาเวอริค:โมเดลขนาดใหญ่ที่มีประสิทธิภาพเทียบเคียงได้กับ GPT-4o และ DeepSeek-V3 ของ OpenAI โดยเฉพาะอย่างยิ่งโดดเด่นในงานการเข้ารหัสและการใช้เหตุผลขณะที่ใช้พารามิเตอร์ที่ทำงานอยู่น้อยลง
นอกจากนี้ Meta กำลังพัฒนา ลามะ 4 เบเฮมอธซึ่งเป็นโมเดลที่มีพารามิเตอร์ที่ใช้งานได้ 288 พันล้านรายการ และมีทั้งหมด 2 ล้านล้านรายการ มีเป้าหมายที่จะแซงหน้าโมเดลเช่น GPT-4.5 และ Claude Sonnet 3.7 บนเกณฑ์มาตรฐาน STEM
การนำสถาปัตยกรรมแบบผสมผสานของผู้เชี่ยวชาญ (MoE) มาใช้
Llama 4 ใช้สถาปัตยกรรมแบบ "การผสมผสานผู้เชี่ยวชาญ" (MoE) โดยแบ่งโมเดลออกเป็นหน่วยเฉพาะเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากรและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน แนวทางนี้ช่วยให้ประมวลผลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยเปิดใช้งานเฉพาะชุดย่อยที่เกี่ยวข้องของโมเดลสำหรับงานเฉพาะ
Llama 4 เปรียบเทียบกับโมเดล AI อื่น ๆ ได้อย่างไร?
Llama 4 วางตำแหน่งตัวเองให้สามารถแข่งขันได้ท่ามกลางโมเดล AI ชั้นนำ:
- Benchmarks ประสิทธิภาพ:ประสิทธิภาพของ Llama 4 Maverick อยู่ในระดับเดียวกับ GPT-4o และ DeepSeek-V3 ของ OpenAI ในงานการเข้ารหัสและการใช้เหตุผล ขณะที่ Llama 4 Scout เหนือกว่าโมเดลอย่าง Gemma 3 และ Mistral 3.1 ของ Google ในการประเมินประสิทธิภาพต่างๆ
- แนวทางโอเพ่นซอร์ส:Meta ยังคงนำเสนอโมเดล Llama ในรูปแบบโอเพ่นซอร์ส เพื่อส่งเสริมการทำงานร่วมกันและการบูรณาการในแพลตฟอร์มต่างๆ ที่กว้างขึ้น อย่างไรก็ตาม ใบอนุญาต Llama 4 กำหนดข้อจำกัดสำหรับนิติบุคคลเชิงพาณิชย์ที่มีผู้ใช้มากกว่า 700 ล้านราย ซึ่งกระตุ้นให้เกิดการหารือเกี่ยวกับความเปิดกว้างที่แท้จริงของโมเดลนี้
| Category | มาตรฐาน | ลามะ 4 มาเวอริค | GPT-4o | เจมินี่ 2.0 แฟลช | ดีพซีค วี3.1 |
|---|---|---|---|---|---|
| การใช้เหตุผลทางภาพ | มม | 73.4 | 69.1 | 71.7 | ไม่มีการสนับสนุนหลายโหมด |
| คณิตวิสต้า | 73.7 | 63.8 | 73.1 | ไม่มีการสนับสนุนหลายโหมด | |
| ความเข้าใจเกี่ยวกับภาพ | ชาร์ตQA | 90.0 | 85.7 | 88.3 | ไม่มีการสนับสนุนหลายโหมด |
| DocVQA (ทดสอบ) | 94.4 | 92.8 | - | ไม่มีการสนับสนุนหลายโหมด | |
| การเข้ารหัส | LiveCodeBench | 43.4 | 32.3 | 34.5 | 45.8/49.2 |
| การใช้เหตุผลและความรู้ | เอ็มเอ็มแอลยู โปร | 80.5 | - | 77.6 | 81.2 |
| จีพีคิวเอ ไดมอนด์ | 69.8 | 53.6 | 60.1 | 68.4 | |
| พูดได้หลายภาษา | MMLU หลายภาษา | 84.6 | 81.5 | - | - |
| บริบทยาว | MTOB (ครึ่งเล่ม) eng→kgv/kgv→eng | 54.0/46.4 | บริบทจำกัดเพียง 128K | 48.4/39.8 | บริบทจำกัดเพียง 128K |
| MTOB (หนังสือเต็ม) eng→kgv/kgv→eng | 50.8/46.7 | บริบทจำกัดเพียง 128K | 45.5/39.6 | บริบทจำกัดเพียง 128K |
Llama 4 มีประสิทธิภาพแค่ไหนในการทดสอบประสิทธิภาพ?
การประเมินประสิทธิภาพช่วยให้เข้าใจอย่างลึกซึ้งถึงประสิทธิภาพของโมเดล Llama 4:
- ลามะ 4 ลูกเสือ:โมเดลนี้มีประสิทธิภาพเหนือกว่าคู่แข่งหลายราย รวมถึง Gemma 3 และ Mistral 3.1 ของ Google ในเกณฑ์มาตรฐานต่างๆ ความสามารถในการทำงานกับหน้าต่างบริบท 10 ล้านโทเค็นบน GPU ตัวเดียวเน้นย้ำถึงประสิทธิภาพและประสิทธิผลในการจัดการงานที่ซับซ้อน
- ลามะ 4 มาเวอริค:เมื่อเทียบประสิทธิภาพกับ GPT-4o และ DeepSeek-V3 ของ OpenAI แล้ว Llama 4 Maverick โดดเด่นในด้านการเขียนโค้ดและการใช้เหตุผลในขณะที่ใช้พารามิเตอร์ที่ทำงานอยู่น้อยกว่า ประสิทธิภาพนี้ไม่ได้แลกมาด้วยความสามารถ ทำให้เป็นคู่แข่งที่แข็งแกร่งในแวดวง LLM
- ลามะ 4 เบเฮมอธ:ด้วยพารามิเตอร์ที่ใช้งานอยู่ 288 พันล้านรายการและจำนวนทั้งหมด 2 ล้านล้านรายการ Llama 4 Behemoth จึงแซงหน้าโมเดลเช่น GPT-4.5 และ Claude Sonnet 3.7 ในเกณฑ์มาตรฐาน STEM จำนวนพารามิเตอร์และประสิทธิภาพที่ครอบคลุมบ่งชี้ถึงศักยภาพในการเป็นโมเดลพื้นฐานสำหรับการพัฒนา AI ในอนาคต
ผลการประเมินประสิทธิภาพเหล่านี้เน้นย้ำถึงความมุ่งมั่นของ Meta ในการพัฒนาขีดความสามารถของ AI และวางตำแหน่งซีรีย์ Llama 4 ให้เป็นผู้เล่นที่น่าเกรงขามในสาขานี้
ผู้ใช้สามารถเข้าถึง Llama 4 ได้อย่างไร?
Meta ได้รวมโมเดล Llama 4 เข้ากับผู้ช่วย AI ทำให้เข้าถึงได้ผ่านแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น WhatsApp, Messenger, Instagram และเว็บไซต์ การผสานรวมนี้ช่วยให้ผู้ใช้สัมผัสประสบการณ์ความสามารถขั้นสูงของ Llama 4 ได้ในแอปพลิเคชันที่คุ้นเคย
สำหรับนักพัฒนาและนักวิจัยที่สนใจใช้ Llama 4 สำหรับแอปพลิเคชันที่กำหนดเอง Meta จะให้การเข้าถึงน้ำหนักของโมเดลผ่านแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น Hugging Face และช่องทางการจัดจำหน่ายของตัวเอง แนวทางโอเพ่นซอร์สนี้ทำให้ชุมชน AI สามารถสร้างสรรค์นวัตกรรมและสร้างสรรค์ขีดความสามารถของ Llama 4 ได้
สิ่งสำคัญที่ต้องทราบคือ แม้ว่า Llama 4 จะมีการทำตลาดในชื่อโอเพ่นซอร์ส แต่ใบอนุญาตดังกล่าวมีข้อจำกัดสำหรับนิติบุคคลเชิงพาณิชย์ที่มีผู้ใช้มากกว่า 700 ล้านราย องค์กรต่างๆ ควรตรวจสอบเงื่อนไขใบอนุญาตเพื่อให้แน่ใจว่าเป็นไปตามแนวทางของ Meta
สร้างอย่างรวดเร็วด้วย Llama 4 บน CometAPI
CometAPI ช่วยให้เข้าถึงโมเดล AI ได้มากกว่า 500 โมเดล รวมถึงโมเดลโอเพ่นซอร์สและโมเดลมัลติโมดัลเฉพาะทางสำหรับการแชท รูปภาพ โค้ด และอื่นๆ จุดแข็งหลักของ CometAPI อยู่ที่การทำให้กระบวนการบูรณาการ AI แบบดั้งเดิมที่ซับซ้อนนั้นง่ายขึ้น ด้วยการรวม API ไว้ที่แพลตฟอร์มเดียว ทำให้ผู้ใช้ประหยัดเวลาและทรัพยากรที่มีค่าซึ่งมิฉะนั้นจะต้องใช้ในการจัดการแพลตฟอร์มและผู้ให้บริการแยกกัน ด้วย CometAPI การเข้าถึงเครื่องมือ AI ชั้นนำ เช่น Claude, OpenAI, Deepseek และ Gemini สามารถทำได้ผ่านการสมัครใช้งานแบบรวมศูนย์ คุณสามารถใช้ API ใน CometAPI เพื่อสร้างเพลงและงานศิลปะ สร้างวิดีโอ และสร้างเวิร์กโฟลว์ของคุณเองได้
โคเมทเอพีไอ เสนอราคาต่ำกว่าราคาอย่างเป็นทางการมากเพื่อช่วยคุณบูรณาการ API ลามะ 4และคุณจะได้รับ $1 ในบัญชีของคุณหลังจากลงทะเบียนและเข้าสู่ระบบ! ยินดีต้อนรับสู่การลงทะเบียนและสัมผัสกับ CometAPICometAPI จ่ายตามการใช้งานAPI ลามะ 4 ใน CometAPI การกำหนดราคามีโครงสร้างดังนี้:
| Category | ลามะ-4-ผู้ไม่ฝักใฝ่ฝ่ายใด | ลามะ-4-ลูกเสือ |
| ราคา API | อินพุตโทเค็น: $0.48 / M โทเค็น | อินพุตโทเค็น: $0.216 / M โทเค็น |
| โทเค็นเอาต์พุต: $1.44/ M โทเค็น | โทเค็นเอาต์พุต: $1.152/ M โทเค็น |
- โปรดดูที่ API ลามะ 4 สำหรับรายละเอียดการบูรณาการ
- สำหรับข้อมูลการเปิดตัวโมเดลใน Comet API โปรดดู https://api.cometapi.com/new-model.
- สำหรับข้อมูลราคาโมเดลใน Comet API โปรดดู https://api.cometapi.com/pricing
เริ่มสร้างบน CometAPI วันนี้ – ลงทะเบียน ที่นี่เพื่อเข้าใช้งานฟรีหรือปรับขนาดโดยไม่มีการจำกัดอัตราโดยอัปเกรดเป็น แผนการชำระเงิน CometAPI.
การเปิดตัว Llama 4 มีผลกระทบอะไรบ้าง?
การบูรณาการข้ามแพลตฟอร์ม Meta
Llama 4 ได้ถูกรวมเข้ากับผู้ช่วย AI ของ Meta บนแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น WhatsApp, Messenger, Instagram และเว็บไซต์ ช่วยเพิ่มประสบการณ์ของผู้ใช้ด้วยความสามารถ AI ขั้นสูง
ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม AI
การเปิดตัว Llama 4 ตอกย้ำถึงความพยายามอย่างแข็งขันของ Meta ในด้าน AI โดยมีแผนที่จะลงทุนสูงถึง 65 พันล้านดอลลาร์ในการขยายโครงสร้างพื้นฐาน AI การเคลื่อนไหวครั้งนี้สะท้อนให้เห็นถึงการแข่งขันที่เพิ่มมากขึ้นระหว่างบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่เพื่อเป็นผู้นำด้านนวัตกรรม AI
ข้อพิจารณาการใช้พลังงาน
ทรัพยากรการคำนวณจำนวนมากที่จำเป็นสำหรับ Llama 4 ทำให้เกิดข้อกังวลเกี่ยวกับการใช้พลังงานและความยั่งยืน การใช้งานคลัสเตอร์ที่มี GPU มากกว่า 100,000 ตัวต้องใช้พลังงานจำนวนมาก ทำให้เกิดการหารือเกี่ยวกับผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมของโมเดล AI ขนาดใหญ่
อนาคตของ Llama 4 จะเป็นอย่างไร?
Meta วางแผนที่จะหารือเกี่ยวกับการพัฒนาเพิ่มเติมและการใช้งาน Llama 4 ในงานประชุม LlamaCon ที่จะจัดขึ้นในวันที่ 29 เมษายน 2025 ชุมชน AI คาดหวังที่จะได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับกลยุทธ์ของ Meta สำหรับการรับมือกับความท้าทายในปัจจุบันและการใช้ประโยชน์จากความสามารถของ Llama 4 ในภาคส่วนต่างๆ
โดยสรุป Llama 4 ถือเป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญในโมเดลภาษา AI โดยนำเสนอความสามารถแบบมัลติโหมดและสถาปัตยกรรมเฉพาะทางที่ได้รับการปรับปรุง แม้จะเผชิญกับความท้าทายในการพัฒนา แต่การลงทุนและความคิดริเริ่มเชิงกลยุทธ์ที่สำคัญของ Meta ก็ทำให้ Llama 4 กลายเป็นคู่แข่งที่น่าเกรงขามในภูมิทัศน์ AI ที่กำลังเปลี่ยนแปลง