عرضه سری جدید مدل‌های Llama 4 توسط متا: آینده‌ای چندوجهی در هوش مصنوعی
در ژانویه ۲۰۲۵، دنیای هوش مصنوعی شاهد یک تحول بزرگ بود؛ زمانی که شرکت نوپای چینی DeepSeek، زیرمجموعه‌ای از شرکت تحلیل کمی مستقر در هنگ‌کنگ یعنی High-Flyer Capital Management، مدل زبان قدرتمند و متن‌باز خود به نام DeepSeek R1 را با کارایی قابل‌توجه برای عموم منتشر کرد. این مدل، هزینه‌ای معادل چند میلیون دلار برای توسعه داشته که در مقایسه با هزینه‌های تحقیقاتی شرکت‌های بزرگی همچون متا بسیار کمتر است. این موفقیت، سبب تغییر چشمگیر در رقابت میان غول‌های فناوری شد.
با افزایش سریع استفاده از مدل DeepSeek R1 در میان پژوهشگران و سازمان‌ها، گزارش‌ها حاکی از آن بود که این دستاورد، استراتژی فناوری مولد متا را به چالش کشیده است. مدل متن‌باز قبلی متا یعنی Llama 3.3 که در دسامبر ۲۰۲۴ منتشر شده بود، اکنون در برابر عملکرد DeepSeek R1، قدیمی به نظر می‌رسید. این رقابت اما منجر به بازنگری استراتژی متا و انتشار نسل جدید مدل‌های هوش مصنوعی به نام Llama 4 شد.
معرفی سری مدل‌های Llama 4
مارک زاکربرگ، مدیرعامل متا، در ویدیویی که از طریق حساب اینستاگرامی خود منتشر کرده بود، اعلام کرد که دو مدل جدید Llama 4 به نام‌های Llama 4 Maverick با ۴۰۰ میلیارد پارامتر و Llama 4 Scout با ۱۰۹ میلیارد پارامتر، اکنون برای دانلود و استفاده از طریق llama.com و پلتفرم Hugging Face در دسترس قرار گرفته‌اند. همچنین، مدل Llama 4 Behemoth با ۲ تریلیون پارامتر در حال پیش‌نمایش است، اگرچه این مدل هنوز فرایند آموزش خود را کامل نکرده و زمان دقیق انتشار آن مشخص نیست.
ویژگی‌های منحصربه‌فرد Llama 4
این مدل‌های جدید دارای ویژگی‌های چندوجهی (Multimodal) هستند؛ یعنی قابلیت دریافت و تولید متن، ویدئو و تصویر را دارا می‌باشند. با این حال، قابلیت پردازش صوتی هنوز در آن‌ها گنجانده نشده است. یکی دیگر از قابلیت‌های جذاب این مدل‌ها، پنجره‌های متنی بسیار طولانی آن‌هاست. به طور مثال، Llama 4 Maverick می‌تواند تا ۱ میلیون توکن و Llama 4 Scout تا ۱۰ میلیون توکن در یک تعامل ورودی/خروجی پردازش کند. این برابر با پردازش متنی به طول تقریبی ۱۵۰۰۰ صفحه است که آن را برای کاربردهای پیچیده در علوم پزشکی، مهندسی و تحلیل داده‌های حجیم ایده‌آل می‌سازد.
تمام مدل‌های Llama 4 از معماری Mixture of Experts (MoE) بهره می‌برند؛ رویکردی که پیش‌تر توسط OpenAI و Mistral محبوب شده بود. این طراحی به مدل کمک می‌کند تا با ترکیب چندین مدل اختصاصی کوچک‌تر (که به عنوان «متخصص» شناخته می‌شوند)، کارایی بیشتری ارائه دهد. به عنوان مثال، در این روش فقط «متخصصان» مرتبط با یک وظیفه خاص فعال می‌شوند، در حالی که سایر بخش‌های مدل غیرفعال می‌مانند. این امر باعث کاهش هزینه‌های استنتاج و افزایش بهره‌وری می‌شود.
بهره‌وری بالا و هزینه کمتر
متا اعلام کرده که مدل Llama 4 Maverick می‌تواند با هزینه‌ای بین ۰.۱۹ تا ۰.۴۹ دلار برای هر یک میلیون توکن، اجرا شود. این رقم در مقایسه با هزینه اجرای مدل‌های اختصاصی مانند GPT-4o که حدود ۴.۳۸ دلار برای همین مقدار است، بسیار اقتصادی‌تر می‌باشد. علاوه بر این، مدل‌های Scout و Maverick به صورت متن‌باز در دسترس عموم قرار گرفته‌اند تا توسعه‌دهندگان بتوانند آن‌ها را روی سرورهای شخصی خود میزبانی کنند.
کاربردهای Llama 4: از کدنویسی تا تحلیل داده
مدل‌های جدید از نظر طراحی بر استدلال، کدنویسی و حل مسئله گام‌به‌گام تمرکز دارند. با این حال، به نظر نمی‌رسد که آن‌ها بتوانند زنجیره‌های استدلال پیچیده‌ای که توسط مدل‌هایی مانند DeepSeek R1 یا سری مدل‌های reasoning OpenAI ایجاد می‌شود، ارائه دهند. اما همچنان در رقابت با مدل‌های چندوجهی مانند GPT-4o و DeepSeek V3، Llama 4 عملکردی بسیار رقابتی نشان می‌دهد.
متا همچنین با معرفی ابزارهایی نظیر Llama Guard و Prompt Guard، به بهبود ایمنی مدل‌ها پرداخته و تضمین کرده که این مدل‌ها می‌توانند ورودی‌های نامطمئن یا دستکاری‌شده را شناسایی کنند. به علاوه، از روش‌های خودکار برای آزمایش نقاط ضعف (مانند Generative Offensive Agent Testing) بهره گرفته است.
چشم‌انداز آینده متن‌باز در هوش مصنوعی
مارک زاکربرگ در بیانیه خود عنوان کرد: «هدف ما ایجاد هوش مصنوعی برتر در جهان، انتشار متن‌باز آن و دسترسی‌پذیر کردن آن برای همه است.» این بیانیه‌ای است که تأکید دارد مدل‌های متن‌باز می‌توانند نه تنها از نظر بهره‌وری بلکه از نظر کاهش هزینه‌ها، یک جایگزین قدرتمند برای مدل‌های اختصاصی باشند.
نتیجه‌گیری
مدل‌های سری Llama 4، با ارائه عملکرد پیشرفته، طراحی متن‌باز و هزینه اجرای پایین، گزینه‌ای ایده‌آل برای توسعه‌دهندگان و شرکت‌هایی هستند که به دنبال هوش مصنوعی چندوجهی و کارآمد برای پروژه‌های خود می‌گردند. چه در حال ساخت دستیارهای سطح سازمانی باشید و چه به دنبال ابزارهای تحلیلی در زمینه‌های علمی یا مهندسی، Llama 4 می‌تواند پاسخی قوی به نیازهای شما باشد.
برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد کاربردها و قابلیت‌های این مدل‌ها، می‌توانید به llama.com مراجعه کنید و آخرین دستاوردهای فناوری مولد متا را تجربه کنید.