Meta Platforms zaprezentowała najnowsze modele z rodziny Llama 4: Llama 4 Scout oraz Llama 4 Maverick. Te zaawansowane systemy AI wyróżniają się zdolnością do przetwarzania i integrowania różnych typów danych, takich jak tekst, obrazy, wideo i dźwięk, co czyni je prawdziwie multimodalnymi narzędziami.
Architektura i możliwości
Oba modele wykorzystują architekturę “mixture of experts” (MoE), która pozwala na efektywne zarządzanie zasobami obliczeniowymi poprzez aktywowanie tylko niezbędnych części modelu podczas przetwarzania konkretnych zadań. Llama 4 Scout posiada kontekst o długości do 10 milionów tokenów, co umożliwia obsługę długich konwersacji i analizę obszernych zbiorów danych . Z kolei Llama 4 Maverick, choć większy, osiąga porównywalne wyniki z modelami konkurencji przy mniejszym zużyciu aktywnych parametrów.
Strategia open source
Meta zdecydowała się udostępnić oba modele jako oprogramowanie open source, co wpisuje się w trend demokratyzacji technologii AI i może przyspieszyć ich adopcję w różnych sektorach . Jednakże licencja Llama 4 zawiera pewne ograniczenia dla podmiotów komercyjnych z ponad 700 milionami użytkowników, co spotkało się z krytyką ze strony Open Source Initiative.
Inwestycje w infrastrukturę AI
W kontekście rosnącej konkurencji na rynku AI, Meta planuje zainwestować w 2025 roku od 60 do 65 miliardów dolarów w rozwój infrastruktury sztucznej inteligencji . Częścią tej strategii jest plan budowy centrum danych w Wisconsin o wartości blisko 1 miliarda dolarów.
Wyzwania i perspektywy
Pomimo ambitnych planów, Meta napotyka wyzwania związane z konkurencją ze strony innych gigantów technologicznych oraz startupów, takich jak chiński DeepSeek, który rozwija modele AI przy niższych kosztach . Dodatkowo, odejście Joelle Pineau, wiceprezes ds. badań nad sztuczną inteligencją w Meta, może wpłynąć na dalszy rozwój projektów AI w firmie.
