Llama 4: Нова ера мультимодального AI від Meta з контекстним вікном у 10 мільйонів токенів!
Щиро кажучи, коли я почула про нову Llama 4 від Meta, моє серце забилося частіше. Уявіть собі: контекстне вікно в 10 мільйонів токенів! Це не просто цифра, це – гігантський стрибок у можливостях штучного інтелекту. І Meta не зупинилася на досягнутому: три різні версії – мала, середня та велика – кожна з яких обіцяє відкрити нові горизонти. 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 інформацією, всі ці моделі використовують архітектуру Mixture of Experts (MoE).
-
Llama 4 Scout: Найменша в сімействі, але не варто недооцінювати її можливості. Загалом 109 мільярдів параметрів, з яких 17 мільярдів є активними, та 16 експертів. А головне – 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 модель має 400 мільярдів параметрів, з яких активними є 17 мільярдів, і 128 експертів. 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 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.
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. Вона перевершує попередні покоління Llama та вміщується на одному GPU Nvidia H100! Крім того, 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 провідними постачальниками моделей, гарантуючи використання найновіших технологій AI для вашого контенту. 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.
Щодо навчання, Meta зосередилася на ефективності. Модель була попередньо навчена на 200 мовах, 100 з яких мають більше мільярда токенів кожна. 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. Llama 4 Maverick демонструє чудові показники в різних завданнях:
- Image Reasoning (MMU): 73.4
- Math Vista: 73.7
- 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. На горизонті – Llama 4 для міркувань. 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. Компанії з великою кількістю активних користувачів повинні запитувати спеціальну ліцензію, а Meta має право її надати або відмовити. Крім того, 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?
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. 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 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!
