Llama 4 چیست؟

نسل چهارم از مدل‌های LLaMA (Large Language Model Meta AI)، به‌تازگی توسط شرکت Meta معرفی شده است. این نسخه با تمرکز بر بهره‌وری بالا، معماری چندتخصصی (Mixture of Experts) و پشتیبانی بومی از چندرسانه‌ای (Multimodal AI)، به‌عنوان یکی از پیشرفته‌ترین مدل‌های زبان باز (Open Weight LLM) در دسترس توسعه‌دهندگان قرار گرفته است.

Llama 4 نه تنها یک مدل زبان بزرگ (LLM) است، بلکه یک پلتفرم کامل برای توسعه اپلیکیشن‌های مبتنی بر هوش مصنوعی با توانایی‌های تعمیم‌یافته در درک متن، تصویر، صدا و ویدیو می‌باشد.

ویژگی‌ها و معماری فنی Llama 4

1. معماری Mixture of Experts (MoE)

Llama 4 از ساختار MoE استفاده می‌کند، به این معنی که به‌جای فعال‌سازی کل شبکه برای هر پردازش، تنها برخی از "experts" فعال می‌شوند. در عمل، این باعث می‌شود که مدل بتواند:

• بازدهی محاسباتی بسیار بالاتری نسبت به مدل‌های dense داشته باشد

• حجم حافظه کمتری در inference مصرف کند

• مدیریت دقیق منابع پردازشی را امکان‌پذیر سازد

در نسخه Behemoth که هنوز به‌صورت عمومی منتشر نشده، تعداد پارامترهای فعال به 288 میلیارد و کل پارامترها به حدود 2 تریلیون می‌رسد، در حالی که inference همچنان بهینه باقی می‌ماند.

2. پشتیبانی بومی از داده‌های چندرسانه‌ای (Native Multimodal)

Llama 4 به‌صورت native از چند نوع داده پشتیبانی می‌کند:

• متن (Text) – پردازش طبیعی زبان

• تصویر (Vision) – تحلیل و درک تصویر با وضوح بالا

• ویدیو (Video) – درک فریم به فریم و تحلیل محتوای حرکتی

• صدا (Audio) – تحلیل امواج صوتی و گفتار طبیعی

همین موضوع Llama 4 را برای اپلیکیشن‌هایی مانند Agentهای پیشرفته، دستیارهای واقعیت افزوده و تحلیلگرهای چندرسانه‌ای یک گزینه ایده‌آل می‌کند.

3. پنجره متنی (Context Window) بسیار بزرگ

برخلاف مدل‌هایی مانند GPT-4 که دارای context محدودتری هستند، Llama 4 در نسخه Scout تا 10 میلیون توکن را در یک پنجره پردازش می‌کند. این ظرفیت بالا، امکان مکالمات عمیق و تحلیل اسناد بزرگ را فراهم می‌آورد.

مدل‌های مختلف Llama 4

Llama 4 Scout

• طراحی‌شده برای inference سریع

• قابل اجرا بر روی تنها یک کارت گرافیک H100

• سرعت پاسخ بالا و context window بزرگ

Llama 4 Maverick

• نسخه قدرتمند برای محاسبات پیشرفته

• تمرکز روی reasoning و استنتاج

• در تست‌ها عملکردی مشابه GPT-4o و Claude 3.5 داشته

Llama 4 Behemoth

• در حال توسعه، با معماری فوق‌سنگین

• هدف‌گذاری برای رقابت مستقیم با Gemini 1.5 Ultra و GPT-5

• مناسب برای کاربردهای نظامی، علمی و صنعتی

مقایسه با سایر مدل‌ها

قابلیت‌های برجسته Llama 4

• کاهش مصرف انرژی و منابع به‌واسطه معماری MoE

• پشتیبانی رسمی از inference در AWS و Cloudflare

• نرخ استدلال و دقت کدزنی بالاتر از GPT-4 در تست‌های benchmark

• قابلیت fine-tune در حوزه‌های تخصصی مانند امنیت سایبری، داده‌های پزشکی و فنی

• سازگار با LlamaIndex، LangChain و سایر ابزارهای AGI-oriented

نقد و چالش‌ها

• اگرچه کدهای مدل و وزن‌ها منتشر شده‌اند، اما شرایط سختگیرانه‌ای برای استفاده سازمانی دارد؛ سازمان‌هایی با بیش از 700 میلیون کاربر باید مجوز رسمی از Meta بگیرند.

• برچسب "Open Source" توسط جامعه متن‌باز به‌چالش کشیده شده و برخی آن را Pseudo-Open Source می‌دانند.

• انتشار مدل‌های تصویری و صوتی هنوز کامل نیست و در مرحله آزمایشی قرار دارد.