Llama 4: Новая Эра Мультимодальных Моделей Scout, Maverick, Behemoth

Llama 4: Scout, Maverick и Behemoth — Новая Эра Мультимодальных Моделей

В мире искусственного интеллекта и обработки данных важность мультимодальных моделей становится все более очевидной. Llama 4 — это очередной шаг вперед в этой области, представленный в трех разных формах: Scout, Maverick и Behemoth. Каждая из этих моделей обладает уникальными возможностями и характеристиками, что делает их особенно интересными для разработчиков и исследователей.

Мультимодальность на новом уровне

Все три версии Llama 4 готовы к работе с текстом, изображениями и даже видео, что делает их универсальными инструментами для различных приложений. Эти модели были обучены на трехстах триллионах токенов — это количество просто колоссально! Важно отметить, что объем токенов, представленных на других языках, увеличился в десять раз по сравнению с Llama 3. Это делает Llama 4 поистине многоязычным инструментом, который может преодолевать языковые барьеры и работать на глобальном уровне.

Scout: Рекордсмен по контексту

Модель Scout является абсолютно уникальной с точки зрения контекста, она поддерживает 10 миллионов токенов — это настоящий рекорд в ряду существующих коммерческих моделей. В процессе тестирования она превосходит Gemma 3 и Gemini 2.0 Flash Lite, оставаясь немного позади полного Flash 2.0. Эта модель использует схему MoE (Mixture of Experts) с 16 экспертами и имеет 109 миллиардов параметров, при этом 17 миллиардов являются активными. Благодаря квантизации Scout может работать на одном графическом процессоре, что существенно упрощает логистику внедрения.

Maverick: Высокая производительность и компактность

Если говорить о модели Maverick, она, по меньшей мере, на один уровень выше, чем Gemini 2.0 Flash и GPT-4o, и при этом она значительно меньших размеров. Контекст Maverick равен 1 миллиону токенов, что меньше, чем у Scout, но все равно значительно превышает его конкурентов. В то время как количество активных параметров остается тем же, Maverick может похвастаться 128 экспертами и 400 миллиардами параметров. Эта модель может быть запущена в FP8 на одной ноде с использованием 8xH100, что делает её крайне доступной для масштабирования.

Behemoth: Огромные масштабы и производительность

Behemoth — это настоящая машина для убийства в мире мультимодальных моделей, с целых двух триллионов параметров и 288 миллиардов активных. Эта модель устанавливает новые стандарты в производительности, особенно в сравнении с другими Instruct моделями, оставляя их позади. Несмотря на то, что Behemoth все еще находится в процессе обучения, его ранние версии уже повлияли на производительность Scout и Maverick, что делает их заметно эффективнее.

Заключительные мысли

Пока это всё еще релиз Instruct, команда Llama 4 работает над моделью Llama 4 Reasoning, что лишь добавляет интересного контекста к уже впечатляющей линейке. Модели Llama 4 представляют собой важный шаг вперед в области искусственного интеллекта, и их возможности открывают новые горизонты в использовании AI для решения самых различных задач. Как любитель технологий, я с нетерпением жду, как эти модели будут применяться в реальных сценариях, и какие преобразования они принесут в мир обработки данных.

Llama 4 привносит нечто новое, и это определенно заслуживает внимания.