Meta presenta Llama 4, una nueva generación de modelos de inteligencia artificial destacados.

Meta ha presentado una nueva serie de modelos de inteligencia artificial, denominada Llama 4, que se une a la familia Llama en un lanzamiento sorprendentemente realizado en sábado. La colección incluye cuatro modelos: Llama 4 Scout, Llama 4 Maverick y Llama 4 Behemoth. Según la compañía, estos modelos fueron entrenados usando “grandes cantidades de datos de texto, imagen y video sin etiquetar”, lo que les otorga una “amplia comprensión visual”. El desarrollo de Llama 4 ha sido acelerado, en parte, por el éxito de los modelos abiertos del laboratorio chino DeepSeek, que han demostrado rendimiento comparable o superior a las versiones anteriores de Llama. Esto ha llevado a Meta a organizar grupos de trabajo para analizar cómo DeepSeek ha reducido los costos de ejecución y despliegue de modelos como R1 y V3.

Scout y Maverick están disponibles abiertamente en Llama.com y a través de socios de Meta, incluyendo la plataforma de desarrollo de inteligencia artificial Hugging Face, mientras que Behemoth aún está en proceso de entrenamiento. Meta ha informado que su asistente de IA, Meta AI, que opera en aplicaciones como WhatsApp, Messenger e Instagram, ha sido actualizado para utilizar Llama 4 en 40 países, aunque las características multimodales están limitadas a EE. UU. y en inglés por el momento.

Una de las controversias en torno a Llama 4 es su licencia de uso, que prohíbe a usuarios y empresas con sede o un “lugar principal de negocios” en la UE utilizar o distribuir los modelos, probablemente debido a regulaciones impuestas por las leyes de privacidad de datos y gobernanza de la región. Además, al igual que en lanzamientos anteriores de Llama, las empresas con más de 700 millones de usuarios activos mensuales deben solicitar una licencia especial a Meta, quien tiene la facultad de aprobar o denegar dicha solicitud a su exclusivo criterio.

Meta destaca que Llama 4 es el primer grupo de modelos que utiliza una arquitectura de mezcla de expertos (MoE), mejorando la eficiencia computacional en el entrenamiento y la respuesta a las consultas. Esta arquitectura divide las tareas de procesamiento de datos en subtareas que son asignadas a modelos “expertos” más pequeños y especializados. Por ejemplo, Maverick cuenta con 400 mil millones de parámetros totales, pero solamente 17 mil millones son activos, distribuidos a través de 128 expertos. Scout, por su parte, tiene 17 mil millones de parámetros activos, 16 expertos y un total de 109 mil millones de parámetros. Las pruebas internas de Meta sugieren que Maverick, considerado óptimo para tareas de asistencia general y chat, supera a modelos como GPT-4 de OpenAI y Gemini 2.0 de Google en ciertos benchmarks de codificación, razonamiento y procesamiento de imágenes.

Sin embargo, Maverick no se compara con modelos más avanzados como Gemini 2.5 Pro y Claude 3.7 Sonnet. Scout destaca en tareas de resumen de documentos y razonamiento sobre grandes bases de código, y tiene una ventana de contexto notablemente amplia de 10 millones de tokens, permitiéndole procesar documentos extensos. En términos de requisitos, Scout puede operar en una única GPU Nvidia H100, mientras que Maverick necesita un sistema Nvidia H100 DGX o equivalente, y Behemoth requerirá hardware aún más robusto.

En cuanto a Behemoth, aún no se ha lanzado públicamente, pero se informa que cuenta con 288 mil millones de parámetros activos y cerca de dos billones de parámetros totales, con un rendimiento superior al de GPT-4.5 y Claude 3.7 Sonnet en evaluaciones relacionadas con habilidades STEM. Es relevante mencionar que ninguno de los modelos de Llama 4 es un modelo de “razonamiento” como los modelos o1 y o3-mini de OpenAI.

Meta ha ajustado Llama 4 para que los modelos sean menos propensos a responder preguntas “controversiales”, abordando temas políticos y sociales que los modelos anteriores evitaban. La empresa sostiene que Llama 4 ofrecerá respuestas útiles y objetivas sin emitir juicios. Esto se produce en un contexto donde se ha criticado a los chatbots de inteligencia artificial por ser “muy progresistas” en sus respuestas, críticas que han surgido desde ciertos sectores cercanos a la administración anterior en EE. UU.