Llama 4: Meta odhaluje novou generaci multimodálních AI modelů
Meta AI právě vypustila do světa svou novou generaci AI modelů, která by mohla změnit pravidla hry. Co přináší Llama 4 a proč by vás to mělo zajímat?
Nová éra multimodální umělé inteligence
Uplynulý víkend přinesl změny v oblasti umělé inteligence. Meta (dříve Facebook) představila svou novou generaci jazykových modelů, které nazývá „Llama 4". Nejde jen o další iterativní vylepšení – Meta tvrdí, že jde o „začátek nové éry nativně multimodální AI inovace." Co to znamená? Jednoduše řečeno, tyto modely umějí pracovat nejen s textem, ale také s obrázky – a to vše v rámci jednoho integrovaného systému. Představte si to jako AI, která vidí a chápe svět podobně jako my.
Seznamte se s rodinou Llama 4
Meta představila dva modely, které jsou okamžitě k dispozici:
Llama 4 Scout
Menší, ale mimořádně schopný model s 17 miliardami aktivních parametrů využívající 16 expertních modulů (celkem 109 miliard parametrů). Scout se chlubí:
- Mimořádným poměrem výkonu k velikosti
- Schopností běžet na jediném GPU čipu NVIDIA H100 (s Int4 kvantizací)
- Ohromujícím kontextovým oknem až 10 milionů tokenů (to je asi 33x více než u Llama 3!)
Llama 4 Maverick
Výkonnější sourozenec s 17 miliardami aktivních parametrů, který využívá 128 expertních modulů (celkem 400 miliard parametrů). Maverick nabízí:
- Špičkový výkon mezi multimodálními modely své třídy
- Lepší výsledky než GPT-4o a Gemini 2.0 Flash v široké škále benchmarků
- Srovnatelné výsledky s novým DeepSeek v3 v oblastech uvažování a kódování – s méně než polovinou aktivních parametrů
Tajná zbraň: Llama 4 Behemoth
Meta také poodhalila svůj nejambicióznější projekt – Llama 4 Behemoth, masivní model s 288 miliardami aktivních parametrů a 16 expertními moduly, který má celkem téměř 2 biliony parametrů. Tento kolos údajně překonává modely jako GPT-4.5, Claude Sonnet 3.7 a Gemini 2.0 Pro v několika vědeckých a technických benchmarcích. Behemoth sice zatím není k dispozici – stále se trénuje – ale sloužil jako „učitel" pro menší modely Scout a Maverick. Tento přístup, kdy velký model učí menší, je jedním z klíčů k tomu, proč i kompaktní Llama 4 modely dosahují tak působivých výsledků.
Technická magie: Co se skrývá pod kapotou?
Pro technické nadšence jsou nové Llama modely plné inovací:
Mixture-of-Experts (MoE) architektura
Poprvé v historii Llama modelů Meta implementovala architekturu MoE, která dramaticky zvyšuje efektivitu. V MoE modelech každý token aktivuje jen část celkových parametrů, což znamená, že model může být mnohem větší, aniž by se úměrně zvyšovaly výpočetní nároky. U Llama 4 Maverick například každý token prochází sdíleným expertem a jedním ze 128 specializovaných expertů. To vysvětluje, proč má model 400 miliard celkových parametrů, ale jen 17 miliard aktivních parametrů.
Nativní multimodalita
Na rozdíl od mnoha konkurenčních řešení, kde je zpracování obrazu jen "naroubováno" na jazykový model, Llama 4 byla od základu navržena jako multimodální. Meta to nazývá "early fusion" - text a obraz jsou sloučeny už v raných fázích zpracování.
Rekordní kontextové okno
S kontextovým oknem 10 milionů tokenů u Llama 4 Scout Model může najednou zpracovat ekvivalent celé encyklopedie. Pro představu, běžný román má zhruba 100 000 tokenů, takže model by mohl najednou analyzovat 100 knih. Jak toho Meta dosáhla? Pomocí nové architektury zvané iRoPE, která používá prokládané vrstvy pozornosti bez pozičních embedingů.
Bezkonkurenční výkon na benchmarcích
Meta tvrdí, že její modely překonávají konkurenci ve všech klíčových kategoriích:
- Llama 4 Scout předčí modely jako Gemma 3, Gemini 2.0 Flash-Lite a Mistral 3.1 napříč širokou škálou benchmarků.
- Llama 4 Maverick překonává GPT-4o a Gemini 2.0 Flash v kódování, uvažování, multilingválních testech, testech s dlouhým kontextem a obrazových benchmarcích.
- V konverzačních testech dosáhla experimentální chat verze Mavericku skóre 1417 ELO na LMArena.
Bezpečnost na prvním místě
Meta věnovala značnou pozornost bezpečnostním aspektům svých nových modelů. Implementovala několik vrstev ochranných mechanismů:
- Filtrování dat během předtrénování.
- Komplexní post-tréninková optimalizace pro bezpečné chování.
- Open-source nástroje jako Llama Guard a Prompt Guard pro detekci škodlivých vstupů a výstupů.
- Nový systém Generative Offensive Agent Testing (GOAT) pro simulaci útoků.
Zajímavé je, že Meta explicitně zmiňuje i problém politické zaujatosti v AI modelech. Uvádí, že Llama 4 byla navržena tak, aby uměla artikulovat obě strany kontroverzních témat bez předpojatosti a nefavorizovala některé názory oproti jiným.
Co to znamená pro AI svět?
Vydání Llama 4 přichází v době intenzivního soupeření na poli AI. Microsoft a OpenAI nedávno představili GPT-4o, Google svůj Gemini a Anthropic model Claude. Meta nyní dokazuje, že v tomto závodě nechce hrát druhé housle. Nejzajímavější je, že zatímco konkurenti většinou drží své modely pod zámkem, Meta pokračuje v otevřeném přístupu, který umožňuje komunitě vývojářů s modely experimentovat a vylepšovat je. "Věříme, že otevřenost podporuje inovace a je dobrá pro vývojáře, dobrá pro Metu a dobrá pro svět," píše společnost na svém blogu.
Meta naznačuje, že představené modely jsou teprve začátkem. Na konferenci LlamaCon 29. dubna plánuje odhalit více ze své vize, jak dát modelům Llama "superschopnosti" pro přirozenou konverzaci, řešení složitých problémů a provádění generalizovaných akcí. Kombinace špičkového výkonu, multimodality, otevřenosti a efektivní architektury MoE dělá z Llama 4 jednoho z nejzajímavějších počinů v oblasti AI za poslední dobu. Otázkou zůstává, jak rychle se podaří vývojářské komunitě tyto schopnosti využít a integrovat do praktických aplikací.
Jak můžete Llama 4 vyzkoušet?
Meta zůstává věrná své filozofii otevřenosti. Llama 4 Scout i Maverick jsou již k dispozici ke stažení na llama.com a Hugging Face. V příštích dnech budou dostupné i prostřednictvím partnerských platforem. Pokud nechcete model nasazovat sami, můžete si novou generaci Llama vyzkoušet přímo v produktech Meta: WhatsApp, Messenger, Instagram Direct nebo na webu Meta.AI.
