Llama 4 Nedir?
Meta Platforms, yapay zeka teknolojisinde önemli bir ilerlemeyi işaret eden Llama 4 serisi altında en son büyük dil modelleri (LLM) paketini tanıttı. Llama 4 koleksiyonu, Nisan 2025'te iki ana model sunuyor: Llama 4 Scout ve Llama 4 Maverick. Bu modeller, metin, video, resim ve ses gibi çeşitli veri biçimlerini işlemek ve çevirmek için tasarlanmıştır ve çok modlu yeteneklerini sergiler. Ayrıca Meta, gelecekteki modellerin eğitimine yardımcı olmak amacıyla bugüne kadarki en güçlü LLM'lerden biri olarak lanse edilen yaklaşan bir model olan Llama 4 Behemoth'u önizledi.
Llama 4 Önceki Modellerden Nasıl Farklı?
Gelişmiş Çok Modlu Yetenekler
Llama 4, seleflerinden farklı olarak birden fazla veri biçimini sorunsuz bir şekilde işlemek üzere tasarlanmıştır. Bu, metin, resim, video ve ses girişlerine dayalı yanıtları analiz edip üretebileceği anlamına gelir ve bu da onu çeşitli uygulamalar için oldukça uyarlanabilir hale getirir.
Uzmanlaşmış Modellerin Tanıtımı
Meta, Llama 4 serisinde iki özel versiyon tanıttı:
- Lama 4 İzci: Tek bir Nvidia H100 GPU'da verimli bir şekilde çalışmak üzere optimize edilmiş kompakt bir model. 10 milyon token bağlam penceresine sahip ve çeşitli kıyaslamalarda Google'ın Gemma 3 ve Mistral 3.1 gibi rakiplerine göre üstün performans gösterdi.
- Lama 4 Maverick: Performans açısından OpenAI'nin GPT-4o ve DeepSeek-V3'üne benzer, özellikle daha az aktif parametre kullanırken kodlama ve muhakeme görevlerinde mükemmellik gösteren daha büyük bir model.
Ayrıca Meta geliştiriyor Lama 4 Behemoth288 milyar aktif parametresi ve toplam 2 trilyon parametresi olan, GPT-4.5 ve Claude Sonnet 3.7 gibi modelleri STEM ölçütlerinde geride bırakmayı hedefleyen bir model.
Uzmanların Karışımı (MoE) Mimarisinin Kabulü
Llama 4, kaynak kullanımını optimize etmek ve performansı artırmak için modeli uzmanlaşmış birimlere bölen bir "uzmanlar karışımı" (MoE) mimarisi kullanır. Bu yaklaşım, belirli görevler için yalnızca modelin ilgili alt kümelerini etkinleştirerek daha verimli işleme olanağı sağlar.
Llama 4 Diğer Yapay Zeka Modelleriyle Karşılaştırıldığında Nasıl?
Llama 4, önde gelen yapay zeka modelleri arasında rekabetçi bir konuma sahip:
- Performans Karşılaştırmaları: Llama 4 Maverick'in performansı, kodlama ve muhakeme görevlerinde OpenAI'nin GPT-4o ve DeepSeek-V3'üyle aynı seviyedeyken, Llama 4 Scout çeşitli ölçütlerde Google'ın Gemma 3 ve Mistral 3.1 gibi modellerini geride bırakıyor.
- Açık Kaynak Yaklaşımı: Meta, Llama modellerini açık kaynaklı olarak sunmaya devam ediyor ve platformlar arasında daha geniş bir işbirliği ve entegrasyonu teşvik ediyor. Ancak, Llama 4 lisansı 700 milyondan fazla kullanıcısı olan ticari kuruluşlara kısıtlamalar getiriyor ve modelin gerçek açıklığı hakkında tartışmalara yol açıyor.
| Kategoriler | kıyaslama | Lama 4 Maverick | GPT-4o | İkizler 2.0 Flaş | Derin Arama v3.1 |
|---|---|---|---|---|---|
| Görüntü Mantığı | MMMU | 73.4 | 69.1 | 71.7 | Çok modlu destek yok |
| MatematikVista | 73.7 | 63.8 | 73.1 | Çok modlu destek yok | |
| Görüntü Anlama | GrafikQA | 90.0 | 85.7 | 88.3 | Çok modlu destek yok |
| DocVQA (test) | 94.4 | 92.8 | - | Çok modlu destek yok | |
| kodlama | CanlıKodBench | 43.4 | 32.3 | 34.5 | 45.8/49.2 |
| Akıl Yürütme ve Bilgi | MMLU Uzmanı | 80.5 | - | 77.6 | 81.2 |
| GPQA Elmas | 69.8 | 53.6 | 60.1 | 68.4 | |
| Çok dilli | Çok dilli MMLU | 84.6 | 81.5 | - | - |
| Uzun Bağlam | MTOB (yarım kitap) eng→kgv/kgv→eng | 54.0/46.4 | Bağlam 128K ile sınırlıdır | 48.4/39.8 | Bağlam 128K ile sınırlıdır |
| MTOB (tam kitap) eng→kgv/kgv→eng | 50.8/46.7 | Bağlam 128K ile sınırlıdır | 45.5/39.6 | Bağlam 128K ile sınırlıdır |
Llama 4 Karşılaştırma Testlerinde Nasıl Performans Gösteriyor?
Karşılaştırmalı değerlendirmeler, Llama 4 modellerinin performansına ilişkin içgörüler sağlar:
- Lama 4 İzci: Bu model, Google'ın Gemma 3 ve Mistral 3.1'i de dahil olmak üzere çeşitli rakipleri çeşitli kıyaslamalarda geride bırakıyor. Tek bir GPU'da 10 milyon token bağlam penceresiyle çalışabilme yeteneği, karmaşık görevleri ele almadaki verimliliğini ve etkinliğini vurguluyor.
- Lama 4 Maverick: Performans açısından OpenAI'nin GPT-4o ve DeepSeek-V3'üyle karşılaştırılabilir olan Llama 4 Maverick, daha az etkin parametre kullanırken kodlama ve muhakeme görevlerinde mükemmellik gösterir. Bu verimlilik, yetenek pahasına gelmez ve onu LLM alanında güçlü bir yarışmacı yapar.
- Lama 4 Behemoth: 288 milyar aktif parametre ve toplam 2 trilyonla Llama 4 Behemoth, STEM kıyaslamalarında GPT-4.5 ve Claude Sonnet 3.7 gibi modelleri geride bırakıyor. Kapsamlı parametre sayısı ve performansı, gelecekteki AI geliştirmeleri için temel bir model olma potansiyelini gösteriyor.
Bu kıyaslama sonuçları, Meta'nın yapay zeka yeteneklerini geliştirme ve Llama 4 serisini bu alanda güçlü bir oyuncu olarak konumlandırma konusundaki kararlılığını vurguluyor.
Kullanıcılar Llama 4'e Nasıl Erişebilir?
Meta, Llama 4 modellerini AI asistanına entegre ederek WhatsApp, Messenger, Instagram ve web gibi platformlarda erişilebilir hale getirdi. Bu entegrasyon, kullanıcıların Llama 4'ün gelişmiş yeteneklerini tanıdık uygulamalarda deneyimlemelerine olanak tanır.
Llama 4'ü özel uygulamalar için kullanmak isteyen geliştiriciler ve araştırmacılar için Meta, Hugging Face gibi platformlar ve kendi dağıtım kanalları aracılığıyla model ağırlıklarına erişim sağlar. Bu açık kaynaklı yaklaşım, AI topluluğunun Llama 4'ün yeteneklerini yenilemesini ve geliştirmesini sağlar.
Llama 4'ün açık kaynaklı olarak pazarlandığını belirtmek önemlidir, ancak lisans 700 milyondan fazla kullanıcısı olan ticari kuruluşlara kısıtlamalar getirmektedir. Kuruluşlar, Meta'nın yönergelerine uyumu sağlamak için lisanslama koşullarını gözden geçirmelidir.
CometAPI'de Llama 4 ile Hızlı İnşa Edin
CometAPI, sohbet, resimler, kod ve daha fazlası için açık kaynaklı ve özel çok modlu modeller dahil olmak üzere 500'den fazla AI modeline erişim sağlar. Birincil gücü, geleneksel olarak karmaşık AI entegrasyon sürecini basitleştirmesidir. API toplamayı tek bir platformda merkezileştirerek, kullanıcıların aksi takdirde ayrı platformları ve sağlayıcıları yönetmek için harcayacakları değerli zaman ve kaynaklardan tasarruf etmelerini sağlar. Bununla birlikte, Claude, OpenAI, Deepseek ve Gemini gibi önde gelen AI araçlarına erişim tek bir birleşik abonelik aracılığıyla sağlanır. CometAPI'deki API'yi müzik ve sanat eseri oluşturmak, videolar oluşturmak ve kendi iş akışlarınızı oluşturmak için kullanabilirsiniz
Kuyrukluyıldız API'si Entegrasyonunuza yardımcı olmak için resmi fiyattan çok daha düşük bir fiyat teklif ediyoruz Lama 4 API'sive kaydolup giriş yaptıktan sonra hesabınıza 1$ alacaksınız! CometAPI'ye kaydolup deneyimlemeye hoş geldiniz. CometAPI kullandıkça ödeme yapar,Lama 4 API'si CometAPI'de fiyatlandırma şu şekilde yapılandırılmıştır:
| Kategoriler | lama-4-maverick | lama-4-izci |
| API Fiyatlandırması | Giriş Jetonları: 0.48$ / M jeton | Giriş Jetonları: 0.216 $ / M jeton |
| Çıktı Tokenları: 1.44$/M token | Çıktı Tokenları: 1.152$/M token |
- Bakın Lama 4 API'si Entegrasyon detayları için.
- Comet API'de Model başlatma bilgileri için lütfen şuraya bakın: https://api.cometapi.com/new-model.
- Comet API'deki Model Fiyatı bilgisi için lütfen şuraya bakın: https://api.cometapi.com/pricing
Üzerine inşa etmeye başla CometAPI'ye bugün kaydolun burada ücretsiz erişim veya oran sınırlaması olmaksızın ölçeklendirme için yükseltme yaparak CometAPI ücretli planı.
Llama 4'ün Yayınlanmasının Sonuçları Nelerdir?
Meta Platformlar Arası Entegrasyon
Llama 4, WhatsApp, Messenger, Instagram ve web gibi platformlarda Meta'nın yapay zeka asistanına entegre edilerek gelişmiş yapay zeka yetenekleriyle kullanıcı deneyimlerini geliştiriyor.
Yapay Zeka Endüstrisi Üzerindeki Etki
Llama 4'ün piyasaya sürülmesi, Meta'nın AI altyapısını genişletmek için 65 milyar dolara kadar yatırım yapma planlarıyla AI'ya yönelik agresif hamlesinin altını çiziyor. Bu hamle, teknoloji devleri arasında AI inovasyonunda liderlik etmek için artan rekabeti yansıtıyor.
Enerji Tüketimiyle İlgili Hususlar
Llama 4 için gereken önemli hesaplama kaynakları, enerji tüketimi ve sürdürülebilirlik konusunda endişelere yol açıyor. 100,000'den fazla GPU'dan oluşan bir kümeyi çalıştırmak önemli miktarda enerji gerektiriyor ve bu da büyük ölçekli AI modellerinin çevresel etkisi hakkında tartışmaları teşvik ediyor.
Llama 4'ün Geleceği Ne Olacak?
Meta, 4 Nisan 29'te gerçekleşecek LlamaCon konferansında Llama 2025'ün daha ileri gelişmelerini ve uygulamalarını tartışmayı planlıyor. Yapay zeka topluluğu, Meta'nın mevcut zorlukları ele alma ve Llama 4'ün yeteneklerinden çeşitli sektörlerde yararlanma stratejilerine ilişkin içgörüler bekliyor.
Özetle, Llama 4, gelişmiş çok modlu yetenekler ve uzmanlaşmış mimariler sunarak AI dil modellerinde önemli bir ilerlemeyi temsil ediyor. Gelişimsel zorluklarla karşılaşmasına rağmen, Meta'nın önemli yatırımları ve stratejik girişimleri, Llama 4'ü gelişen AI manzarasında zorlu bir rakip olarak konumlandırıyor.