Meta, Llama ailesinde yeni bir yapay zeka modeli koleksiyonu olan Llama 4'ü cumartesi günü yayınladı. Toplamda dört yeni model var: Llama 4 Scout, Llama 4 Maverick ve Llama 4 Behemoth. Meta, hepsine "geniş görsel anlayış" kazandırmak için "büyük miktarda etiketlenmemiş metin, resim ve video verisi" üzerinde eğitim verildiğini söylüyor.

DeepSeek Rekabeti Hızlandırdı

Çinli AI laboratuvarı DeepSeek'in, Meta'nın önceki amiral gemisi Llama modelleriyle aynı veya daha iyi performans gösteren açık modellerinin başarısı, bildirildiğine göre Llama gelişimini hızlandırdı. Meta'nın, DeepSeek'in R1 ve V3 gibi modelleri çalıştırma ve dağıtma maliyetini nasıl düşürdüğünü çözmek için savaş odalarını karıştırdığı söyleniyor.

Scout ve Maverick Yayında, Behemoth Yolda

Scout ve Maverick, Llama.com'da ve AI dev platformu Hugging Face dahil Meta'nın ortaklarında açıkça mevcutken, Behemoth hala eğitim aşamasında. Meta, WhatsApp, Messenger ve Instagram gibi uygulamalardaki AI destekli asistanı Meta AI'nın 40 ülkede Llama 4'ü kullanacak şekilde güncellendiğini söylüyor. Çok modlu özellikler şimdilik İngilizce olarak ABD ile sınırlı.

AB’de Kısıtlamalar ve Lisans Sorunları

AB'de "ikamet eden" veya "ana iş yeri" bulunan kullanıcılar ve şirketler, büyük olasılıkla bölgenin yapay zeka ve veri gizliliği yasalarının dayattığı yönetim gerekliliklerinin bir sonucu olarak modelleri kullanmaktan veya dağıtmaktan men edilmiştir. Daha önce Meta bu yasaları aşırı külfetli olarak nitelemiştir. Ayrıca, önceki Llama sürümlerinde olduğu gibi, aylık 700 milyondan fazla aktif kullanıcısı olan şirketler, Meta'dan kendi takdirine bağlı olarak verebileceği veya reddedebileceği özel bir lisans talep etmelidir.

Meta bir blog yazısında, "Bu Llama 4 modelleri, Llama ekosistemi için yeni bir dönemin başlangıcını işaret ediyor," diye yazdı. "Bu, Llama 4 koleksiyonu için sadece bir başlangıç."

MoE Mimarisi

Meta, Llama 4'ün, eğitim ve sorguları yanıtlama açısından daha hesaplamalı olarak verimli olan bir uzmanlar karışımı (MoE) mimarisi kullanan ilk model grubu olduğunu söylüyor. MoE mimarileri temel olarak veri işleme görevlerini alt görevlere ayırır ve sonra bunları daha küçük, uzmanlaşmış "uzman" modellere devreder.

Örneğin Maverick'in toplam 400 milyar parametresi var, ancak 128 "uzman" arasında yalnızca 17 milyar etkin parametresi var. Scout'un 17 milyar etkin parametresi, 16 uzmanı ve toplam 109 milyar parametresi var.

Performans Karşılaştırmaları

Meta'nın dahili testlerine göre, Maverick, OpenAI'nin GPT-4o ve Google'ın Gemini 2.0 gibi modellerini belirli kodlama, muhakeme, çok dilli, uzun bağlam ve görüntü kıyaslamalarında geride bırakıyor. Ancak Maverick, Google'ın Gemini 2.5 Pro, Anthropic'in Claude 3.7 Sonnet ve OpenAI'nin GPT-4.5 gibi daha yetenekli yeni modellerle tam olarak boy ölçüşemiyor. Scout'un güçlü yönleri, belge özetleme ve büyük kod tabanları üzerinde akıl yürütme gibi görevlerde yatar.

Akıl Yürütme Modelleri

Dikkat çekici olan, Llama 4 modellerinin hiçbiri OpenAI'nin o1 ve o3-mini'si gibi düzgün bir "akıl yürütme" modeli değildir. Meta, tüm Llama 4 modellerini "tartışmalı" soruları daha az sıklıkta yanıtlamayı reddedecek şekilde ayarladığını söylüyor. Şirkete göre, Llama 4, önceki Llama modellerinin yanıtlamadığı "tartışmalı" politik ve sosyal konulara yanıt veriyor.

Bu değişiklikler, Beyaz Saray'ın bazı müttefiklerinin yapay zeka sohbet robotlarını politik açıdan fazla "uyanık" olmakla suçlamasının ardından geldi.