Meta uvedla na trh novou sérii AI modelů Llama 4, která přináší pokročilé schopnosti zpracování textu, obrazu a videa.
Čtyři nové modely a jejich specifikace
Společnost Meta, velký technologický gigant stojící za Facebookem, Instagramem či WhatsAppem, oznámila vydání tří nových AI modelů z nové série Llama 4: Llama 4 Scout, Maverick a připravovaný Behemoth.
Tyto modely byly trénovány na velkých množstvích neoznačených textových, obrazových a video dat, což jim umožňuje široké vizuální porozumění.
Modely Scout a Maverick jsou již dostupné na platformě Llama.com a přes partnery jako Hugging Face, zatímco Behemoth je stále ve fázi tréninku.
Modely využívají architekturu mixture of experts (MoE), která zvyšuje efektivitu zpracování úkolů.
Například model Maverick má 400 miliard celkových parametrů, ale aktivních je jen 17 miliard rozdělených mezi 128 expertů.
Model Scout má 109 miliard celkových parametrů s 16 experty a aktivních je také 17 miliard. Díky tomu Scout dokáže zpracovat extrémně dlouhé dokumenty až do 10 milionů tokenů. Pro ilustraci v současnosti nejlépe hodnocený chatbot Gemini 2.5 od Google dokáže zpracovat „jen“ milion tokenů, což je však i tak extrémně hodně ve srovnání s konkurencí.
Model Behemoth, který bude nejvýkonnější ze série, má téměř dva biliony parametrů a podle interních testů Meta překonává modely jako GPT-4.5 či Claude 3.7 Sonnet v oblasti STEM úkolů.
Licenční omezení a geopolitické vlivy
Používání Llama 4 modelů však přichází s určitými omezeními.
Firmy a jednotlivci se sídlem v Evropské unii nemohou tyto modely používat ani distribuovat, pravděpodobně kvůli přísným regulačním požadavkům EU na ochranu soukromí a umělou inteligenci.
Navíc, společnosti s více než 700 miliony aktivních uživatelů měsíčně musí žádat o speciální licenci od Meta.
Výkonnost a porovnání s konkurencí
Podle interních testů Meta je model Maverick vhodný na obecné asistenční úkoly, jako je kreativní psaní, přičemž překonává OpenAI GPT-4o a Google Gemini 2.0 v některých oblastech, jako jsou kódování či vícejazyčné úkoly. Na druhé straně, nepřekonává nejnovější modely jako Google Gemini 2.5 Pro nebo OpenAI GPT-4.5.
Model Scout exceluje v sumarizaci dokumentů a analýze velkých databází kódu. Jeho výhodou je možnost fungovat na jedné grafické kartě Nvidia H100, zatímco Maverick vyžaduje výkonnější systém Nvidia H100 DGX.
