Nowa generacja modeli od Mety to coś więcej niż tylko kolejny krok naprzód. Llama 4 wprowadza nas w nową erę sztucznej inteligencji, która nie tylko lepiej rozumie tekst, ale też widzi, słyszy i analizuje na niespotykaną dotąd skalę. Poznaj Llama 4 Scout, Maverick i Behemoth – trio, które redefiniuje pojęcie modelu AI.
Dlaczego to takie ważne?
Sztuczna inteligencja stała się codziennością – pomagając nam w pracy, nauce, twórczości i rozrywce. Aby AI rzeczywiście była przydatnym wsparciem, musi rozumieć istotę problemu nie tylko z tekstu, ale również z obrazu, kontekstu i dłuższych interakcji. I właśnie na tym polu Llama 4 robi ogromne wrażenie.
Llama 4 Scout: lekki, ale mocny
Llama 4 Scout to model, który zmieścisz na jednym GPU H100. Ma “zaledwie” 17 miliardów aktywnych parametrów i 16 ekspertów, ale potrafi operować na kontekście aż do 10 milionów tokenów! To absolutny rekord w tej klasie.
Idealny do:
- Podsumowań wielu dokumentów,
- Pracy z ogromnymi bazami kodu,
- Rozumienia obrazów i zapytań wizualnych.
Na benchmarkach Scout pokonuje modele takie jak Gemini 2.0 Flash-Lite czy Mistral 3.1 i radzi sobie lepiej od Llama 3. Działa efektywnie, szybko i zaskakująco tanio.
Llama 4 Maverick: złota rączka LLM’ów
Jeśli szukasz modelu ogólnego przeznaczenia, Llama 4 Maverick to Twój wybór. Również ma 17 miliardów aktywnych parametrów, ale korzysta z aż 128 ekspertów. Co ważne, to model natywnie multimodalny – łączy tekst, obraz i inne typy danych już od poziomu treningu.
Maverick:
- Pokonuje GPT-4o i Gemini 2.0 Flash w wielu testach,
- Sprawdza się w rozumieniu obrazu, kodowaniu, analizie danych i długim kontekście,
- Ma kontekst 1 miliona tokenów, co wystarcza dla większości zaawansowanych zadań.
Jest przy tym znacznie tańszy w uruchomieniu niż konkurenci (zobacz również OpenAI o3 – Absurdalnie drogi!).
Behemoth: mistrz, który uczy innych
Llama 4 Behemoth to jeszcze nie model do użytku, ale już teraz robi ogromne wrażenie. To 288 miliardów aktywnych parametrów, 2 biliony łącznie i 16 ekspertów. Jego zadaniem jest uczenie innych modeli poprzez technikę destylacji – dzielenie się swoją “wiedzą” w sposób zoptymalizowany i skalowalny.
Behemoth:
- Przewyższa GPT-4.5 i Claude Sonnet 3.7 w benchmarkach matematycznych i wielojęzycznych,
- Pomaga tworzyć mniejsze, bardziej zoptymalizowane modele jak Scout i Maverick,
- Jest dowodem na to, jak Meta inwestuje w jakość i otwartość AI.
Technologia: Mixture of Experts (MoE)
Nowością w Llama 4 jest architektura Mixture of Experts (MoE). Zamiast aktywować wszystkie parametry modelu przy każdym tokenie, system wybiera tylko kilku ekspertów, którzy są najtrafniejsi w danym kontekście. To ogromna oszczędność zasobów i szybsze działanie.
To podejście przypomina naturalną konwersację: nie pytasz wszystkich specjalistów naraz, tylko tych, którzy znają się na danym temacie. Llama 4 robi to automatycznie, z błyskawicznym routingiem tokenów.
Multimodalność to przyszłość
Llama 4 Scout i Maverick zostały zaprojektowane jako modele multimodalne od podstaw. Mają zintegrowany encoder obrazów, rozumieją filmowe klatki, potrafią odpowiadać na pytania dotyczące kilku obrazów jednocześnie. W praktyce oznacza to możliwość analizy:
- Slajdów,
- Infografik,
- Zrzutów ekranu,
- Długich filmów (Scout potrafi analizować nawet 20 godzin video!)
Jeśli budujesz aplikacje AI, narzędzia dla klientów lub integrujesz modele z obecnymi systemami – Llama 4 to zestaw modeli, które warto znać. Scout to idealny model “na start” – szybki, oszczędny i wyjątkowo elastyczny. Maverick to potęga do bardziej zaawansowanych zadań, a Behemoth pokazuje, dokąd zmierza przyszłość AI.
Sprawdź również nasze inne wpisy o narzędziach AI:
Pobierz modele z llama.com lub Hugging Face.
