Llama 4: Революция в Мультимодальных Моделях с Контекстным Окном 10M Токенов

Meta* представила новое поколение открытых моделей ИИ — Llama 4 , установив новые стандарты в мультимодальном обучении и обработке экстремально длинных контекстов. Эти модели сочетают текст, изображения и видео в единой архитектуре, предлагая беспрецедентную гибкость для разработчиков и бизнеса

Ключевые особенности Llama 4

Llama 4 Scout

  • 17 млрд активных параметров, 109 млрд общих.
  • Контекстное окно 10 млн токенов (в 50 раз больше конкурентов)
  • Работает на одной GPU H100 с квантизацией Int4.
  • Лучший выбор для задач с длинными документами и видеоанализом.

Llama 4 Maverick

  • 17 млрд активных параметров, 400 млрд общих.
  • Превосходит GPT-4o и Gemini 2.0 Flash в рассуждениях и кодировании
  • ELO 1417 на LMArena — рекорд для моделей своего класса.

Llama 4 Behemoth

  • 288 млрд активных параметров, 2 триллиона общих.
  • Обходит GPT-4.5 и Claude Sonnet 3.7 в STEM-задачах
  • Экспериментальная модель, доступная пока только для исследований.

Технологические прорывы

Llama 4: Революция в Мультимодальных Моделях с Контекстным Окном 10M Токенов
  • Архитектура Mixture of Experts (MoE)
    Активация только части параметров для каждого токена снижает затраты и латентность. Например, Maverick использует 128 экспертов, сохраняя высокое качество
  • Нативная мультимодальность
    Единая обработка текста, изображений и видео через раннее слияние (early fusion). Визуальный энкодер на основе MetaCLIP улучшает понимание контента
  • Экстремальный контекст
    Благодаря iRoPE и оптимизации внимания Scout обрабатывает 10M токенов — идеально для анализа книг, юридических документов или длинных видео

Стоимость и бенчмарки

Llama 4: Революция в Мультимодальных Моделях с Контекстным Окном 10M Токенов
Llama 4: Революция в Мультимодальных Моделях с Контекстным Окном 10M Токенов
Llama 4: Революция в Мультимодальных Моделях с Контекстным Окном 10M Токенов
  • Стоимость: $0.19–0.49 за 1M токенов (в 10 раз дешевле GPT-4o)
  • Обработка изображений
    MMMU:
    73.4 (против 71.7 у Gemini 2.0 Flash)
    DocVQA: 94.4 (против 92.8 у GPT-4o)
  • Кодирование
    LiveCodeBench
    : 43.4 (DeepSeek v3 лидирует с 45.8)
  • Многоязычность
    Multilingual MMLU
    : 84.6 (против 81.5 у GPT-4o)

Где использовать?

  • Для бизнеса: Интеграция в чат-боты (WhatsApp, Instagram), анализ данных, генерация контента.
  • Для разработчиков: Доступны на llama.com и Hugging Face.
  • Для исследований: Behemoth открывает новые возможности в STEM и AI-экспериментах

Краткий итог

Llama 4 — это шаг к демократизации ИИ: открытый исходный код, высокая производительность и низкая стоимость делают её ключевым игроком в 2025 году. Для тех, кто ищет альтернативу GPT-4o и Gemini, это must-try 12.

P.S. Скоро выложу тесты в Телеграм-канале — подписывайтесь. Там еще много полезностей для вас

*Деятельность Meta признана экстремистской организацией и запрещена в РФ

1
Начать дискуссию