Llama 4: Нова ера мультимодального AI від Meta з контекстним вікном у 10 мільйонів токенів!
Щиро кажучи, коли наприклад, я почула про нову Llama 4 від Meta, моє серце забилося частіше. Зрозуміло, уявіть собі: контекстне вікно в 10 мільйонів токенів! Це не просто цифра, це – тобто, гігантський стрибок у можливостях штучного інтелекту, типу того. Звичайно, і Meta не зупинилася на досягнутому: три різні версії – мала. Середня та велика – кожна з яких обіцяє відкрити нові горизонти. Безумовно, звичайно, давайте зануримося в деталі, щоб зрозуміти, що ж насправді готує нам Llama 4.
Сімейство Llama 4: Знайомство з лінійкою
Насправді, було оголошено три моделі, дві з яких вже доступні для завантаження. І головне – усі три є мультимодальними! Це означає, що вони можуть обробляти текст, зображення та інші типи даних як на вході, так і на виході. Наскільки це круто? І, за попередньою наприклад, інформацією, всі ці моделі використовують архітектуру Mixture of Experts (MoE).
-
Llama 4 Scout: Найменша в сімействі, але не варто недооцінювати її можливості. 109 мільярдів параметрів, з яких 17 мільярдів є активними, та 16 експертів. А головне приблизно, – контекстне вікно в 10 мільйонів токенів. Для порівняння, колись 2 мільйони токенів від Gemini вважалися проривом, а тепер ми маємо майже безмежний контекст.
-
Llama 4 Maverick: Ця слухайте, модель має 400 мільярдів параметрів, з яких активними є 17 мільярдів, і 128 експертів. Очевидно, вона також є мультимодальною та має контекстне вікно в мільйон токенів, яке, я підозрюю, лише збільшиться з часом.
-
Llama 4 Behemoth: А ось і справжній монстр! 2 трильйони параметрів! Це ставить її в один ряд ну, з найпотужнішими моделями, такими як Claude та ChatGPT. Behemoth буде служити “вчителем” для дистиляції знань в інші моделі Llama 4. Хоча ця модель ще “в процесі випікання”, обіцяють, що Meta невдовзі її випустить.
припустимо,
Швидкість, Ефективність та Чудові Результати
Llama 4 Scout може похвалитися не. Лише вражаючими характеристиками, але й тим, що вона є найкращою мультимодальною моделлю у своєму класі. Зрозуміло, вона перевершує попередні покоління Llama та вміщується на одному GPU Nvidia H100! Вона демонструє кращі результати, ніж Gemma 3, Gemini 2. 0 Flashlight та Mistral 3. 1 на різноманітних бенчмарках.
Llama 4 Maverick, зі свого боку, перемагає GPT-4o та Gemini 2. 0 Flash у багатьох завданнях та досягає порівнянних результатів з DeepSeek V3 на задачах, пов’язаних з логікою та кодуванням, при цьому використовуючи вдвічі менше активних параметрів. І найголовніше – вона дуже економічна у використанні.
Практичне Застосування: Box AI та Llama 4
Уявіть собі, кожна компанія. Володіє величезною кількістю неструктурованих даних, потенціал яких часто залишається нереалізованим через складність аналізу. Саме тут на допомогу приходить Box AI. Завдяки інтеграції з Llama 4, Box AI дозволяє автоматизувати обробку документів. Та робочих процесів, отримувати важливі висновки з контенту та створювати кастомних AI-агентів.
Box AI працює з дивіться, провідними постачальниками моделей, гарантуючи використання найновіших технологій AI для вашого контенту. Безумовно, скажімо, ви можете використовувати його для вилучення ключових метаданих. З контрактів, рахунків-фактур, фінансових документів, резюме та багато іншого. Також ви можете ставити запитання до будь-якого контенту в екосистемі Box, наприклад, до презентацій з продажу або дослідницьких звітів. А якщо ви розробник, ви можете використовувати API Box AI для створення автоматизацій та додатків на основі вашого контенту.
Під капотом: Архітектура та Навчання
Llama 4 – це перша модель Meta, що використовує Mixture of Experts. Хоча зараз в тренді “моделі, що думають”, Llama 4 – це. Базова модель, яка може бути вдосконалена за допомогою навчання з підкріпленням.
припустимо,
Щодо навчання, Meta зосередилася на ефективності. Модель була попередньо наприклад, навчена на 200 мовах, 100 з яких мають більше мільярда токенів кожна. Звичайно, в цілому, використовувалося в 10 разів більше багатомовних токенів, ніж у Llama 3. Це робить Llama 4 чудовою мовною моделлю.
Бенчмарки: Цифри говорять самі за себе
Погляньмо на деякі результати бенчмарків. Звичайно, llama 4 Maverick демонструє чудові показники в різних завданнях:
- Image Reasoning (MMU): 73. 4
- Math Vista: 73, в такому дусі. Фактично, 7
- Chart QA: 90
- Doc VQ QA: 94. 4
Llama 4 Scout також не відстає, перевершуючи конкурентів у більшості тестів. Особливо вражає її здатність згадувати інформацію з величезних обсягів тексту. У тесті “Needle in a Haystack” Llama 4 Scout з контекстним вікном в 10 мільйонів токенів майже не допускає помилок!
Що Далі? Llama 4 для Міркувань
Meta не зупиняється на досягнутому. Безумовно, на горизонті – Llama 4 для міркувань. Безумовно, що саме це означає? Тримайте ваші “лами” напоготові, оскільки нас чекає щось дійсно особливе!
Ліцензування: Ложка Дьогтю?
На жаль, ліцензування Llama 4 все ще викликає питання, якось так. Фактично, компанії з великою розумієте, кількістю активних користувачів повинні запитувати спеціальну. Чесно кажучи, ліцензію, а Meta має право її надати або відмовити. Необхідно вказувати, що ваш продукт створено з використанням Llama. Це, хоча й не є критичним, все ж таки трохи обмежує свободу використання моделі.
Запуск на споживчих GPU: Чи можливо це? Насправді,
Експерти стверджують, що навіть найменшу версію Llama 4 важко запустити на споживчих відеокартах. Але, можливо, Mac з великою кількістю пам’яті зможе впоратися з цим завданням. Зрозуміло, ситуація ще не є остаточною, і, можливо, нас чекають сюрпризи.
Висновок: Нова Ера Open Source AI
Llama 4 – це справжній прорив у світі штучного інтелекту. Майже безмежне контекстне вікно, мультимодальність, висока продуктивність та доступна вартість роблять її надзвичайно привабливою для розробників та підприємств. Попри деякі питання щодо ліцензування та можливості запуску на. До речі, споживчому обладнанні, Llama 4 відкриває нову еру open source AI. Я з нетерпінням чекаю можливості погратися з цією моделлю та. Побачити, які дивовижні речі ми зможемо створити за її допомогою!
