メタにあります ラマ4を発表しました、現在メタAIアシスタントに動力を供給しているAIモデルの最新コレクション ウェブ上 WhatsApp、Messenger、およびInstagramで。 2つの新しいモデルもダウンロードできます メタから または 顔を抱き締める、ラマ4スカウト – 「単一のnvidia H100 GPUにフィッティングする」ことができる小さなモデルであり、Llama 4 MaverickはGPT-4oとGemini 2.0 Flashに似ています。メタは、それがまだllama4ベヒーモスをトレーニングする過程にあると言います。メタCEO マーク・ザッカーバーグは言う 「世界で最も高いパフォーマンスの基本モデル」です。
Metaによると、Llama 4 Scoutには、AIモデルのワーキングメモリである1,000万枚のコンテキストウィンドウがあり、GoogleのGemma 3とGemini 2.0 Flash-Liteモデルを破り、オープンソースのMistral 3.1、「広く報告されている幅広いベンチマークにわたって、単一のNvidia H100 GPUにぴったり」。 Metaは、OpenaiのGPT-4OおよびGoogleのGemini 2.0 Flashに対して、より大きなMaverickモデルのパフォーマンスについて同様の主張をしており、「アクティブパラメーターの半分未満」を使用してコーディングおよび推論タスクにおいてDeepSeek-V3に匹敵すると述べています。
一方、Llama 4 Behemothには、合計2兆パラメーターを備えた2,880億のアクティブパラメーターがあります。まだリリースされていませんが、メタは、巨人が競合他社（この場合はGPT-4.5とClaude Sonnet 3.7）を「いくつかのSTEMベンチマークで」よりも優れていると言います。
Llama 4の場合、Metaは「専門家の混合」（MOE）アーキテクチャに切り替えたと言います。これは、特定のタスクに必要なモデルの部分のみを使用してリソースを節約するアプローチです。同社は、4月29日に開催されるLlamacon Conferenceで、AIモデルと製品の将来の計画について議論する予定です。
過去のモデルと同様に、メタはラマ4コレクションを「オープンソース」と呼んでいますが、ラマはライセンスの制限について批判されています。たとえば、 4ライセンスを呼び出します オープンソースイニシアチブを使用する前に、METAから許可を要求するために、毎月7億人以上のアクティブユーザーを持つ商業エンティティが必要です。 2023年に書いた 「オープンソース」のカテゴリからそれを取ります。」
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