أعلنت شركة ميتا، يوم السبت الماضي عن إطلاق لاما 4 (Llama 4)، الجيل الجديد من نموذج اللغة الكبير (LLM) الخاص بها، والذي يأتي بثلاثة إصدارات، إحداها لا يزال قيد التطوير، وتُعتبر هذه النماذج الأكثر قوة التي أطلقتها الشركة حتى الآن. حيث تم تصميم كل إصدار لتلبية مهام مختلفة.
✔ Llama 4 Scout:
• يستخدم تقنية مزيج الخبراء (MoE) مع 17 مليار معلمة نشطة، وتم تدريبه باستخدام 16 خبيرًا؛
• يتميز بنافذة سياق تصل إلى 10 ملايين رمز؛
• متوافق مع وحدة معالجة الرسومات Nvidia H100؛
• يتفوق على نماذج مثل Gemma 3، وGemini 2.0 Flash Lite (من جوجل)، وMistral 3.1 (من شركة ميسترال الفرنسية)؛
• مثالي للمستخدمين الذين يعملون مع النصوص والصور.
✔ Llama 4 Maverick:
• يشترك في الـ 17 مليار معلمة نشطة مع Scout؛
• تم تدريبه باستخدام 128 خبيرًا؛
• يتفوق على GPT-4o وGemini 2.0 Flash في المقاييس المرجعية؛
• يقدم نتائج مشابهة لـ DeepSeek v3 في مجالات البرمجة والتفكير المنطقي؛
• موصى به للشركات المتوسطة والكبيرة، بفضل قدرته على معالجة كميات كبيرة من البيانات.
✔ Llama 4 Behemoth:
• لا يزال قيد التطوير، مع نتائج واعدة، وفقاً لميتا؛
• يتفوق على GPT-4.5، وClaude Sonnet 3.7، وGemini 2.0 Pro في المقاييس المرجعية للعلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (STEM)؛
• مخصص للشركات التي ترغب في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.
✔ ما هي نماذج الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط؟
نماذج الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط هي أنظمة قادرة على التعامل مع أنواع مختلفة من البيانات، حيث تجمع وتحلل أشكالاً متنوعة من المدخلات لتقديم فهم أعمق وأكثر شمولاً، ونتائج أكثر قوة. على عكس النماذج التقليدية التي تعمل مع نوع واحد فقط من البيانات:
• عند مشاركة صورة مع نموذج متعدد الوسائط، على سبيل المثال، يمكنه إنشاء ملخص نصي يصف ما يراه في الصورة والعكس صحيح؛
• يستطيع تحليل طلب نصي لإنشاء صورة وتوليدها ؛
• يدعم تنسيقات أخرى مثل الفيديو والصوت، حسب الإصدار.
في الجيل الجديد من نماذج ميتا، يُعد Llama 4 Scout خياراً مخصصاً للمستخدمين المهتمين بالعمل مع النصوص والصور، كما أوضحت الشركة التي يقودها مارك زوكربيرج. يُعتبر هذا الإصدار الأساسي مناسبًا للمحترفين والشركات التي تبحث عن أدوات ذكية لمهام أقل تعقيدًا.
أما Llama 4 Maverick، فهو أكثر تقدماً ويتمتع بالقدرة على العمل مع الأنشطة التي تتطلب أداءً أعلى، مثل معالجة كميات ضخمة من المعلومات لتلخيص العديد من المستندات، مما يجعله مثاليًا للمستخدمين من الشركات المتوسطة والكبيرة. أما Llama 4 Behemoth فسيكون مخصصاً للشركات التي ترغب في تطوير نماذجها الخاصة.
✔ هل يتم استخدام Llama 4 بالفعل؟
يمكن اختبار قدرات الجيل الجديد من نماذج Llama 4 في Meta AI على تطبيقات مثل WhatsApp وMessenger وInstagram وغيرها. ومع ذلك، فإن المزايا متعددة الوسائط الجديدة مقتصرة حاليًا على الولايات المتحدة واللغة الإنجليزية في هذه المرحلة الأولى.
قالت ميتا إنها ستوفر Meta AI مع لاما 4 لمزيد من الأشخاص حول العالم خلال هذا العام، دون تحديد موعد دقيق.
✔ كيفية تنزيل Llama 4 للاختبار؟
• كونه مفتوح المصدر، يمكن أيضاً تنزيل Llama 4 Scout وLlama 4 Maverick من موقع النموذج الرسمي أو عبر منصة Hugging Face؛
• يسمح ذلك للمطورين بإضافة الأدوات الجديدة إلى منتجاتهم.
