Llama 4: Триумф открытого кода в мире генеративных нейросетей

I. Появление Llama 4: параллельный сдвиг в открытом мультимодальном ИИ

Выпуск компанией Meta* (признана в России экстремистской организацией и запрещена на территории РФ) серии Llama 4 в апреле 2025 года стал значительным шагом в развитии искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, особенно в области мультимодальных моделей. Этот релиз опирается на успех предыдущих итераций Llama, которые уже получили широкое распространение. Непрерывное стремление Meta* к развитию открытого ИИ с помощью Llama 4 напрямую бросает вызов доминированию моделей с закрытым исходным кодом от таких крупных игроков, как OpenAI и Google. Это способствует демократизации доступа к передовым возможностям искусственного интеллекта.  

Мультимодальность Llama 4

Мультимодальность Llama 4, способная изначально обрабатывать текст, изображения, аудио и видео, представляет собой значительный прогресс по сравнению с предыдущими моделями, которые часто добавляли такие возможности как отдельные компоненты. Акцент на “нативной мультимодальности” указывает на фундаментальное изменение в подходе Meta* к разработке своих моделей ИИ. Такой подход, вероятно, приводит к более плавной и эффективной интеграции различных типов данных по сравнению с добавлением модальностей на более поздних этапах.  

Сегментация Llama 4 на три отдельные модели

Линейка Llama 4 включает три модели – Scout, Maverick и Behemoth – каждая из которых обладает уникальными характеристиками и предназначена для различных вариантов использования и вычислительных ресурсов. Сегментация Llama 4 на три отдельные модели указывает на стратегический подход, направленный на удовлетворение широкого спектра потребностей в вычислительных ресурсах и приложениях, от периферийных устройств до высокопроизводительных вычислительных кластеров.  

II. Семейство Llama 4: подробный обзор Scout, Maverick и Behemoth

Для наглядного сравнения ключевых характеристик моделей Llama 4 приведена следующая таблица:

Характеристика	Llama 4 Scout	Llama 4 Maverick	Llama 4 Behemoth
Активные параметры	17 млрд	17 млрд	288 млрд
Общее количество параметров	109 млрд	400 млрд	~2 трлн
Количество экспертов	16	128	16
Длина контекста	10 млн токенов	1 млн токенов	Неизвестно
Нативная мультимодальность	Да	Да	Да
Предназначение	Компактность и универсальность, длинный контекст	Мощь для профессионалов, баланс производительности	“Обучающая” модель, максимальная производительность

Llama 4 Scout: Компактность и универсальность

Scout выделяется своими 17 миллиардами активных параметров (при общем количестве в 109 миллиардов), 16 экспертами и рекордной длиной контекста в 10 миллионов токенов. Длина контекста в 10 миллионов токенов представляет собой значительный скачок, потенциально позволяя обрабатывать целые книги или обширные кодовые базы за один проход, устраняя необходимость в сложных стратегиях разбиения на фрагменты. Модель отличается эффективностью и способна работать на одной видеокарте NVIDIA H100 с квантованием INT4.

Возможность запуска Scout на одной видеокарте

Возможность запуска Scout на одной высокопроизводительной видеокарте делает передовой ИИ доступным для более широкого круга пользователей и организаций, не требуя масштабной вычислительной инфраструктуры. Scout был обучен на огромном наборе данных (40 триллионов токенов), включающем текст, изображения и видео.

Огромный размер и разнообразие обучающих данных

Огромный размер и разнообразие обучающих данных , включая мультимодальную информацию, вероятно, способствуют универсальности Scout и его высокой производительности в различных задачах. Scout демонстрирует высокую производительность в таких бенчмарках, как ChartQA, DocVQA, MMMU, MathVista, MMLU Pro и GPQA Diamond, часто превосходя другие модели с открытым исходным кодом. Высокие результаты Scout в этих тестах говорят о хорошем балансе эффективности и точности, что делает его привлекательным вариантом для различных приложений.  

Llama 4 Maverick: Мощь для профессионалов

Maverick обладает 17 миллиардами активных параметров (при общем количестве в 400 миллиардов), 128 экспертами и длиной контекста в 1 миллион токенов. Большее количество экспертов у Maverick (128 против 16 у Scout) предполагает большую способность справляться с более сложными и нюансированными задачами, особенно в области рассуждений и кодирования, даже несмотря на то, что длина его контекста меньше, чем у Scout. Maverick демонстрирует высокую производительность в бенчмарках, связанных с рассуждениями, кодированием и мультимодальными задачами, часто превосходя GPT-4o и Gemini 2.0 в ключевых тестах.

Конкурентоспособность Maverick с проприетарными моделями

Конкурентоспособность Maverick по сравнению с проприетарными моделями, такими как GPT-4o и Gemini 2.0 , подчеркивает быстрый прогресс в области открытого ИИ и его потенциал соперничать или даже превосходить модели с закрытым исходным кодом в определенных областях. Модель доступна с квантованными весами FP8, что позволяет ей работать на одном хосте NVIDIA H100 DGX. Доступность квантованной версии FP8 делает Maverick более доступным для развертывания в средах с высокопроизводительной, но не обязательно распределенной GPU-инфраструктурой, обеспечивая баланс между производительностью и требованиями к ресурсам.  

Llama 4 Behemoth: титан интеллекта

Behemoth поражает своим масштабом: 288 миллиардов активных параметров, 16 экспертов и почти 2 триллиона общих параметров. Огромный размер Behemoth позиционирует его как модель передового уровня, расширяющую границы возможностей ИИ, хотя его доступность, вероятно, ограничена исследованиями и внутренним использованием Meta* на данный момент.

Основная роль Behemoth

Основная роль Behemoth заключается в том, чтобы служить “обучающей” моделью для передачи знаний меньшим моделям Scout и Maverick с помощью процесса, называемого кодистилляцией, что приводит к улучшению качества. Использование Behemoth в качестве обучающей модели посредством кодистилляции представляет собой сложную стратегию обучения, которая позволяет меньшим моделям извлекать выгоду из знаний и возможностей гораздо большей модели, потенциально достигая более высокой производительности, чем при независимом обучении. Модель демонстрирует передовые результаты в STEM-бенчмарках, превосходя GPT-4.5, Claude 3 Sonnet и Gemini 2.0 Pro.

Превосходство Behemoth в STEM-бенчмарках

Заявленное превосходство Behemoth в STEM-бенчмарках указывает на его потенциал для выполнения высокоспециализированных и сложных задач в научных и технических областях. На момент выпуска Scout и Maverick модель Behemoth все еще находилась в стадии обучения. Тот факт, что Behemoth все еще находится в процессе обучения, свидетельствует о том, что разработка ИИ в Meta* является непрерывным процессом, и в будущем можно ожидать дальнейших достижений и, возможно, еще более мощных моделей.  

III. Бенчмаркинг прорыва: сравнение производительности Llama 4 с ведущими моделями

Для детального сравнения производительности Llama 4 Scout и Maverick с основными конкурентами приведена следующая таблица:

Бенчмарк	Метрика	Llama 4 Scout	Llama 4 Maverick	GPT-4o	Gemini 2.5 Pro	Claude 3.7 Sonnet	DeepSeek v3.1
MMMU (Image Reasoning)	accuracy	69.4	73.4	69.1	~85 (оценка)	~84 (оценка)	N/A
MathVista (Image Reasoning)	accuracy	70.7	73.7	63.8	N/A	N/A	N/A
ChartQA (Image Understanding)	relaxed_accuracy	88.8	90.0	85.7	N/A	N/A	N/A
DocVQA (Image Understanding)	anls	94.4	94.4	92.8	N/A	N/A	N/A
LiveCodeBench (Coding)	pass@1	32.8	43.4	32.3	70.4	70.3 (SWE-Bench)	45.8/49.2
MMLU Pro (Reasoning)	macro_avg/em	74.3	80.5	N/A	N/A	N/A	81.2
GPQA Diamond (Knowledge)	accuracy	57.2	69.8	53.6	84	84.8	68.4
Multilingual MMLU	macro_avg/acc_char	N/A	84.6	81.5	N/A	N/A	N/A
MTOB (Half Book) eng->kgv	chrF	42.2	54.0	<128K	~60 (оценка)	~55 (оценка)	<128K
MTOB (Half Book) kgv->eng	chrF	36.6	46.4	<128K	N/A	N/A	<128K
MTOB (Full Book) eng->kgv	chrF	39.7	50.8	<128K	N/A	N/A	<128K
MTOB (Full Book) kgv->eng	chrF	36.3	46.7	<128K	N/A	N/A	<128K

Превосходная производительность в бенчмарках, связанных с рассуждениями и пониманием изображений

Llama 4 демонстрирует превосходную производительность в бенчмарках, связанных с рассуждениями и пониманием изображений (MMMU, MathVista, ChartQA, DocVQA), по сравнению со многими конкурентами. Высокие результаты Llama 4 в мультимодальных тестах подчеркивают успех его нативной мультимодальной архитектуры и методов раннего слияния, что предполагает значительное преимущество в задачах, требующих интеграции визуальной и текстовой информации.  

Анализ производительности в бенчмарках кодирования

Анализ производительности в бенчмарках кодирования (LiveCodeBench, MBPP) показывает конкурентоспособные результаты Maverick по сравнению с такими моделями, как DeepSeek v3.1. Хотя Maverick и не лидирует во всех тестах кодирования, его высокие результаты демонстрируют его возможности как универсальной модели, подходящей как для обработки естественного языка, так и для задач, связанных с кодом, что делает его привлекательным для разработчиков.  

Бенчмарки рассуждений и знаний подчеркивает сильные стороны Maverick

Обсуждение производительности в бенчмарках рассуждений и знаний (MMLU Pro, GPQA Diamond) подчеркивает сильные стороны Maverick. Высокие результаты Maverick в тестах рассуждений и знаний указывают на его пригодность для приложений, требующих сложного решения проблем и понимания широких областей знаний.  

Рекордная длина контекста Scout

Scout демонстрирует исключительную производительность в задачах, требующих длинного контекста (MTOB), благодаря своей длине контекста в 10 миллионов токенов, что является значительным преимуществом по сравнению с моделями с гораздо меньшими ограничениями контекста. Рекордная длина контекста Scout открывает новые возможности для приложений ИИ, требующих обработки огромных объемов информации, таких как анализ юридических документов, обобщение научных работ или понимание длинных диалогов.  

Противоречия вокруг заявлений Meta* о производительности

Ранний скептицизм и противоречия вокруг заявлений Meta* о производительности, включая обвинения в “загрязнении” данных и смешанные отзывы пользователей, также следует принять во внимание. Появление противоречий подчеркивает трудности в точной оценке и сравнении производительности больших моделей ИИ, а также важность прозрачности методологий бенчмаркинга.  

IV. За пределами цифр: потенциальные области применения Llama 4 в различных отраслях

Мультимодальность Llama 4

Мультимодальность Llama 4 открывает множество приложений, требующих одновременной обработки текста и изображений:

• Улучшенная поддержка клиентов: Обработка запросов с прикрепленными скриншотами на нескольких языках.  
• Создание контента: Генерация маркетинговых материалов из мультимедийных документов.  
• Визуальное вопросно-ответное взаимодействие: Ответы на вопросы на основе изображений и связанного с ними текста.  
• Анализ документов: Извлечение информации из сложных документов с текстом, диаграммами и таблицами.  
• Описание и понимание изображений: Генерация описаний и аналитики на основе изображений.  

Нативная мультимодальность Llama 4 открывает широкий спектр приложений, требующих понимания и рассуждений с использованием различных форматов данных, что потенциально приводит к созданию более интуитивно понятных и мощных решений на основе ИИ.  

Длинный контекст Scout

Длинный контекст Scout (10 миллионов токенов) позволяет использовать его в следующих областях:

• Анализ обширных кодовых баз: Понимание и анализ крупных программных проектов.  
• Суммирование больших документов: Сжатие длинных отчетов, научных работ или юридических документов.  
• Сложные многоходовые беседы: Поддержание контекста и связности в очень длинных диалогах.  
• Анализ обширной пользовательской активности: Анализ моделей поведения пользователей для персонализации.  

Рекордная длина контекста Scout обладает потенциалом революционизировать подход ИИ к обработке информации, обеспечивая более глубокое понимание сложных и длинных данных без ограничений, присущих меньшим контекстным окнам.  

Баланс производительности и эффективности

Maverick, благодаря балансу производительности и эффективности , хорошо подходит для корпоративных решений, таких как создание внутренних ко-пилотов и автоматизация отчетов. Его характеристики и результаты бенчмарков предполагают, что он может быть эффективно использован в широком спектре бизнес-приложений.  

V. Архитектурные инновации: раскрытие технических основ Llama 4

Архитектура Mixture-of-Experts (MoE)

Во всех моделях Llama 4 используется архитектура Mixture-of-Experts (MoE), в которой для каждого токена активируется лишь подмножество параметров, что повышает эффективность и масштабируемость. Применение архитектуры MoE в линейке Llama 4 является ключевым фактором достижения высокой производительности при относительно меньшем количестве активных параметров, что делает модели более вычислительно эффективными как для обучения, так и для инференса.  

Слои No RoPE (NoPE) и чередующиеся слои внимания (iRoPE)

Для обеспечения расширенной длины контекста, особенно в Scout, в Llama 4 используются слои No RoPE (NoPE) и чередующиеся слои внимания (iRoPE). Инновационное использование NoPE и iRoPE представляет собой значительный архитектурный прогресс, который позволяет Llama 4, особенно Scout, обрабатывать гораздо более длинные последовательности текста, чем традиционные модели, основанные на позиционных вложениях, таких как RoPE, которые имеют присущие им ограничения по длине контекста.  

Метод «раннего слияния»

Для более плавной интеграции визуальных и текстовых данных с самого начала архитектуры модели используется метод “раннего слияния”, что приводит к более эффективному мультимодальному пониманию. Подход “раннего слияния” к мультимодальности предполагает более интегрированный и потенциально более эффективный способ обработки различных типов данных по сравнению с моделями, которые добавляют зрение или другие модальности в качестве отдельных модулей.  

Масштаб и разнообразие обучающих данных

Масштаб и разнообразие обучающих данных (более 30 триллионов токенов, включая многоязычные данные), а также использование таких методов, как контролируемая тонкая настройка и обучение с подкреплением, являются важными факторами, обеспечивающими высокую производительность и широкие возможности Llama 4 в различных задачах и на разных языках.

VI. Преимущество открытого исходного кода: расширение возможностей сообщества ИИ и стимулирование инноваций

Открытый выпуск – способствование инновациям

Открытый выпуск моделей Llama 4 предоставляет исследователям и разработчикам свободный доступ для исследовательского и коммерческого использования (с определенными условиями). Это способствует инновациям, позволяя более широкому сообществу экспериментировать, тонко настраивать и развивать достижения Meta*, что потенциально приводит к новым приложениям и прорывам в области ИИ.  

Все же может потребоваться коммерческая лицензия от Meta*

Лицензионное соглашение сообщества Llama 4 предусматривает требование об указании “Built with Llama” и условия, при которых для крупномасштабных развертываний может потребоваться коммерческая лицензия от Meta*. Разработчикам необходимо учитывать эти условия при планировании использования Llama 4.

Cпособствует сотрудничеству в сообществе ИИ

Открытый выпуск способствует сотрудничеству в сообществе ИИ и развитию богатой экосистемы инструментов и ресурсов вокруг Llama 4. Доступность Llama 4 на таких платформах, как Hugging Face, и интеграция с такими инструментами, как Cloudflare Workers AI , облегчает более широкое распространение и развитие сильного сообщества и экосистемы вокруг этих моделей.  

Широкое распространение моделей с открытым исходным кодом, таких как Llama 4 , может привести к более конкурентной и разнообразной среде ИИ, стимулируя инновации и потенциально снижая стоимость передовых технологий ИИ.

VII. Заключение: Llama 4 – формирование будущего генеративного ИИ

Llama 4 представляет собой значительный шаг вперед в области открытого мультимодального искусственного интеллекта. Серия включает три модели, разработанные для различных потребностей: Scout, отличающийся компактностью и рекордной длиной контекста; Maverick, предлагающий высокую производительность для профессиональных задач; и Behemoth, выступающий в роли мощной “обучающей” модели.

Ключевые особенности Llama 4

Ключевыми особенностями Llama 4 являются его нативная мультимодальность, позволяющая обрабатывать различные типы данных, и инновационная архитектура, включающая Mixture-of-Experts и NoPE/iRoPE для эффективной работы с длинными контекстами. Результаты бенчмарков показывают, что Llama 4 конкурентоспособен и часто превосходит как другие модели с открытым исходным кодом, так и проприетарные решения в различных задачах, включая понимание изображений, рассуждения и кодирование.

Ускорение инноваций и разработка новых приложений

Открытый исходный код Llama 4 способствует широкому распространению и сотрудничеству в сообществе ИИ, что может привести к ускорению инноваций и разработке новых приложений. Несмотря на некоторые первоначальные противоречия относительно заявленной производительности, Llama 4 представляет собой важный вклад в развитие генеративного ИИ, бросая вызов доминированию закрытых моделей и демократизируя доступ к передовым технологиям.

Выпуск Llama 4 – значительное событие в гонке ИИ

Meta* продолжает исследования и разработки в серии Llama , что позволяет ожидать дальнейших улучшений и новых моделей в будущем, расширяющих возможности и области применения открытого ИИ. Выпуск Llama 4 является значительным событием в продолжающейся гонке ИИ, подчеркивая интенсивную конкуренцию и быстрый темп инноваций в области больших языковых моделей и мультимодального ИИ.

Источники

1. Llama (language model) – Wikipedia, дата последнего обращения: апреля 16, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Llama_(language_model)
2. “Meta AI”* Releases Llama 4: Early Impressions and Community …, дата последнего обращения: апреля 16, 2025, https://www.infoq.com/news/2025/04/meta-ai-llama-4/
3. Meta’s* Llama 4 Models Are Good for Enterprises, Experts Say, дата последнего обращения: апреля 16, 2025, https://www.pymnts.com/artificial-intelligence-2/2025/metas-llama-4-models-are-bad-for-rivals-but-good-for-enterprises-experts-say/
4. The Llama 4 herd: The beginning of a new era of natively … – “Meta AI”*, дата последнего обращения: апреля 16, 2025, https://ai.meta.com/blog/llama-4-multimodal-intelligence/
5. The future of AI: Built with Llama – “Meta AI”*, дата последнего обращения: апреля 16, 2025, https://ai.meta.com/blog/future-of-ai-built-with-llama/
6. LlamaCon 2025: Meta’s* Open-Source AI Ambitions and the Future of …, дата последнего обращения: апреля 16, 2025, https://www.1950.ai/post/llamacon-2025-meta-s-open-source-ai-ambitions-and-the-future-of-artificial-intelligence
7. Meta* Adds ‘Multimodal’ Models to Its Llama AI Stable | PYMNTS.com, дата последнего обращения: апреля 16, 2025, https://www.pymnts.com/artificial-intelligence-2/2025/meta-adds-multimodal-models-to-its-llama-ai-stable/
8. What Meta’s* new AI Models Mean for the Global AI Race – AI Magazine, дата последнего обращения: апреля 16, 2025, https://aimagazine.com/articles/what-metas-new-ai-models-mean-for-the-global-ai-race