В конце апреля 2024 года компания Meta* представила новое поколение своих языковых моделей — Llama 4. Это уже не просто чат-бот, а полноценный мультимодальный интеллект, который анализирует картинки, пишет код, рассуждает логически и знает 200 языков. Причём не только "знает", но и понимает редкие диалекты на уровне методичек по филологии.
Да, звучит громко.
Да, уже привычно.
Но тут есть нюанс: всё это работает на одной видеокарте H100 — то есть уже ближе к реальному бизнесу, а не только лабораториям.
Что вообще такое Llama 4 и чем она отличается?
Meta не просто сделала “новую модель” и дала ей цифру 4.
Она сделала две принципиально разные модели:
- Llama 4 Scout — компактная, “рабочая лошадка”. Подходит для задач, где важна скорость, экономия и локальный запуск (в том числе потенциально — на персональных серверах и встраиваемых системах).
- Llama 4 Maverick — мощный флагман с почти GPT-уровнем, но со своими плюсами.
Ключевое отличие Llama 4 от предшественников — слияние модальностей “по-человечески”. Раньше ИИ отдельно обрабатывал текст и изображения. Теперь — воспринимает всё вместе, в контексте, как мы воспринимаем фото в новостной статье или схемы в инструкции.
Scout: быстрая, компактная, но умная
У Scout всего 17 миллиардов активных параметров. Звучит “мало”, но она:
- анализирует до 48 изображений за один запрос (!),
- понимает до 10 миллионов токенов контекста (это около 20 часов видео или 5000 страниц текста),
- работает даже на одной видеокарте H100 (что делает её потенциально дешевле в запуске, чем модели конкурентов).
И что особенно круто: точность при поиске информации в больших массивах данных — 100% в тестах.
Вопрос: когда последний раз ты видел, чтобы ИИ уверенно находил нужное в 5000-страничном документе?
Maverick: почти как GPT-4, только “локальнее”
Если Scout — солдат, то Maverick — стратег.
400 млрд параметров. Контекстное окно — тоже 10 млн токенов. Модель умеет:
- рассуждать логически,
- генерировать сложный код,
- работать на серверной инфраструктуре с 8 GPU.
Она заняла второе место в LMSYS Arena (1417 ELO — чуть ниже Gemini 2.5, чуть выше GPT-4.0), а значит, уже на уровне топовых моделей рынка.
Обучалась Maverick не с нуля, а через дистилляцию от гиганта — Behemoth (2 трлн параметров!).
И тут фишка: Meta выкинула 95% “лишних данных” и оставила только задачи STEM, чтобы прокачать логику, а не попсу. Это резко ускорило обучение, сохранив качество.
Почему это важно?
- 10 млн токенов контекста — это буквально “мозг” с долговременной памятью. Такие модели могут:
- помнить ваши задачи, обсуждения, стиль,
- анализировать большие базы знаний,
- писать отчёты, документы, код с учётом всех исходников.
- Поддержка 200 языков, включая редкие. В том числе с более чем миллиардом примеров по 100 из них. Это значит:
- появляется шанс на развитие ИИ в регионах, где раньше “с ИИ не говорили”,
- можно будет писать интерфейсы, обучающие программы, чаты и приложения на языках, которые раньше игнорировались (например, диалекты на Кавказе, в Сибири, Южной Азии и Африке).
- Безопасность на борту:
- Llama Guard — защита от вредных или токсичных запросов,
- Prompt Guard — фильтрация "встроенных манипуляций" (так называемых "prompt injection").
Что можно делать с Llama 4 уже сейчас?
Meta уже интегрирует Llama 4 в свои продукты: WhatsApp, Messenger, Instagram.*
Также доступна для разработчиков через Hugging Face и llama.com.
Для бизнеса это значит:
- можно строить чат-ботов, которые понимают эмоции, а не только шаблоны,
- можно делать медицинские ассистенты, которые работают без клаудов (на собственных серверах),
- можно строить переводчики и помощники для рынка, где нужен многоязычный UX, например, в e-commerce.
А теперь личное мнение
Я не поклонник “крутости ради крутости”.
Но Llama 4 вызывает у меня доверие вот по каким причинам:
- Она честно эффективна
Не выжимает из железа последнее, а разумно “ужимается”. Это значит — модели можно использовать вне дата-центров. Это шаг к реальной децентрализации ИИ. - Она мультиязычна не по приколу, а по делу
200 языков — это про уважение к миру. Да, это звучит пафосно. Но мы живём в реальности, где до сих пор нет нормального голосового ассистента на бурятском или чувашском. Теперь, возможно, будет. - Она безопаснее
Если вы хоть раз видели, как ИИ отвечает на сомнительный вопрос “серьёзно”, вы понимаете, как важны такие механизмы как Guard. Тут они встроены.
Чем она лучше (или хуже) GPT-4?
GPT-4 всё ещё мощнее в задачах генерации.
Но у Llama 4:
- лучшее масштабирование “на месте” (не нужно тащить в клауд),
- быстрее отклик, если запускать на GPU локально,
- более прозрачная лицензия (если ты разработчик, тебе не нужно платить OpenAI за каждую сессию),
- уже сейчас доступ к Hugging Face и открытому API — можно тестировать, интегрировать, кастомизировать.
Что будет дальше?
29 апреля — LlamaCon. Meta обещает показать модель с развитым логическим мышлением, где ИИ не просто отвечает, а рассуждает, как человек.
Цукерберг уже назвал это шагом к системе, где узкие “эксперты” заменят универсальные решения. Это снижает стоимость владения ИИ на 40% — потому что вместо одного монстра ты запускаешь нескольких обученных “по теме” ассистентов.
Подведём итог
Llama 4 — это не “убийца GPT”.
Это — альтернатива с сильным практическим уклоном.
Если ты:
– разработчик,
– продукт,
– маркетолог,
– стартапер,
– или просто не хочешь зависеть от одного провайдера,
— тебе стоит обратить внимание на Scout и Maverick.
Потому что это уже не фантастика, а инженерная платформа, доступная здесь и сейчас.
Источник: ai.meta.com
Компания Meta (владеющая Facebook и Instagram) признана экстремистской организацией на территории РФ и запрещена
Если статья была полезна — подпишись на канал.
Здесь пишут про ИИ, IT, digital и маркетинг понятным языком, с примерами, без хайпа и с уважением к твоему времени.