Meta lansează Llama 4, disponibil în versiunile Scout și Maverick. Cele mai avansate modele AI multimodale ale companiei
În Articol
- Meta a lansat Llama 4, un model AI multimodal disponibil în versiunile Scout și Maverick, capabil să proceseze text, imagini, video și audio. Open source și performant, Llama 4 marchează un pas major în strategia Meta de a domina piața inteligenței artificiale.
Într-un moment crucial pentru industria inteligenței artificiale, Meta Platforms a anunțat lansarea noii generații de modele lingvistice AI – Llama 4, disponibile în două variante revoluționare: Llama 4 Scout și Llama 4 Maverick.
Anunțul vine într-un context în care competiția pe piața modelelor de limbaj mari (LLM) se intensifică, iar giganții tehnologici investesc sume colosale pentru a-și asigura un loc fruntaș în cursa AI.
Scout și Maverick – vârful de lance al AI-ului Meta
Conform declarațiilor oficiale, Scout și Maverick sunt cele mai avansate modele AI multimodale lansate de Meta până în prezent. Multimodalitatea, caracteristica centrală a noii generații, le permite acestor modele nu doar să proceseze și să înțeleagă diverse tipuri de date – text, imagine, video și audio, ci și să transforme conținutul dintr-un format în altul. Cu alte cuvinte, Llama 4 nu doar „înțelege” limbajul scris, ci poate „vedea”, „auzi” și „vorbi” în mod nativ între aceste medii, ceea ce deschide noi orizonturi pentru aplicațiile AI în educație, sănătate, divertisment, securitate sau asistență virtuală.
Meta susține că Llama 4 Scout și Maverick sunt „cele mai bune din clasa lor în materie de multimodalitate”, marcând o evoluție semnificativă față de versiunile anterioare și față de competitori. Un avantaj notabil al acestor modele este faptul că vor fi disponibile ca software open source, continuând strategia Meta de a promova dezvoltarea responsabilă și colaborativă a tehnologiilor AI.
Avantajele cheie ale Llama 4 Scout și Maverick
Pe lângă capacitatea lor de a procesa simultan informații din mai multe medii, Scout și Maverick vin cu o serie de avantaje tehnice și strategice:
- Multimodalitate nativă – înțelegere și generare de conținut în formate variate (text, imagine, audio, video)
- Open source – acces deschis pentru dezvoltatori, cercetători și startup-uri
- Optimizare pentru eficiență – rulează performant chiar și pe infrastructură hardware mai modestă
- Interoperabilitate – ușor de integrat în diverse aplicații comerciale și industriale
- Adaptabilitate contextuală – îmbunătățiri majore în urmărirea contextului conversațional și personalizare
Llama 4 Behemoth – viitorul mentor al modelelor AI
Pe lângă Scout și Maverick, Meta a mai prezentat în stadiu de previzualizare un model cu ambiții uriașe: Llama 4 Behemoth. Acest prototip este considerat de companie „unul dintre cele mai inteligente modele lingvistice din lume” și este proiectat pentru a servi drept mentor viitoarelor generații de modele AI. Behemoth promite să ridice standardele industriei în ceea ce privește învățarea contextuală, înțelegerea semantică și capacitatea de adaptare la cerințele utilizatorilor.
Publicația The Information a relatat că lansarea Llama 4 a fost amânată anterior, din cauza unor probleme tehnice apărute în timpul testelor interne. Se pare că Meta a fost nemulțumită de performanțele modelului în ceea ce privește raționamentul logic și rezolvarea problemelor matematice, dar și de naturalețea răspunsurilor vocale în comparație cu ChatGPT-ul celor de la OpenAI.
Chiar și în acest context, lansarea Llama 4 rămâne un pas strategic pentru Meta, care dorește să-și reafirme statutul de jucător major în domeniul AI, în special într-o perioadă în care modelele generative și conversaționale devin tot mai integrate în produsele de zi cu zi, de la rețele sociale la aplicații enterprise și instrumente creative.
Investiții uriașe pentru o miză uriașă
Pentru a-și consolida poziția pe piața inteligenței artificiale, Meta plănuiește să aloce până la 65 de miliarde de dolari în 2025 pentru dezvoltarea infrastructurii AI. Această sumă uriașă reflectă nu doar ambiția companiei, ci și presiunea exercitată de investitori care solicită rezultate concrete și monetizare clară a investițiilor masive în tehnologie.
În același timp, prin deschiderea modelelor sale către comunitatea open source, Meta caută să încurajeze colaborarea globală și inovația descentralizată – un contrast cu strategiile mai închise adoptate de rivali precum OpenAI sau Google DeepMind.