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Meta svela Llama 4: nuovi modelli AI più potenti e versatili
Llama 4 Scout e Maverick offrono prestazioni superiori, efficienza ottimizzata e capacità multimodali avanzate, mentre Behemoth si prepara a ridefinire gli standard dell’AI
Editorial Team6 aprile 2025
Meta ha lanciato Llama 4 Scout e Maverick, modelli AI avanzati con architettura MoE e capacità multimodali, che offrono prestazioni superiori. Behemoth, un modello insegnante, è in fase di addestramento.
Punti chiave
- Modelli innovativi – Llama 4 Scout e Maverick introducono architettura "mixture of experts" per maggiore efficienza computazionale.
- Prestazioni elevate – Superano GPT-4o e Gemini 2.0 Flash in benchmark di ragionamento e codifica.
- Multimodalità avanzata – Supportano testo, immagini e video con un’integrazione più fluida.
- Disponibilità – Già scaricabili su llama.com e Hugging Face, con accesso via WhatsApp e Messenger.
Meta ha recentemente annunciato il lancio dei suoi nuovi modelli di AI, denominati Llama 4 Scout e Llama 4 Maverick, segnando un significativo avanzamento nel campo dei sistemi multimodali. Questi modelli sono progettati per elaborare e integrare diversi tipi di dati, tra cui testo, video, immagini e audio, offrendo una versatilità senza precedenti nelle applicazioni AI.
Llama 4 Scout è un modello compatto ottimizzato per funzionare su una singola GPU NVIDIA H100, grazie all’uso della quantizzazione Int4. Offre una finestra di contesto di 10 milioni di token, superando concorrenti come Gemma 3, Gemini 2.0 Flash-Lite e Mistral 3.1 in vari benchmark. Questa ampia finestra di contesto consente attività come il riepilogo di documenti multipli e il ragionamento su vaste basi di codice.
D’altra parte, Llama 4 Maverick è un modello più avanzato con 17 miliardi di parametri attivi e 128 esperti, progettato per prestazioni multimodali di alto livello. Meta afferma che supera GPT-4o e Gemini 2.0 Flash in diversi benchmark, ottenendo risultati comparabili al più grande DeepSeek v3 in compiti di ragionamento e codifica, pur utilizzando meno della metà dei parametri attivi. Nonostante le sue dimensioni, Maverick funziona su un singolo host NVIDIA H100.
Entrambi i modelli adottano un’architettura "mixture of experts" (MoE), attivando solo un sottoinsieme di parametri totali per token per migliorare l’efficienza. Questa scelta architetturale rappresenta una novità per la serie Llama, permettendo una gestione più efficiente delle risorse computazionali.
A supporto di questi modelli, Meta sta sviluppando Llama 4 Behemoth, un modello insegnante con 288 miliardi di parametri attivi e quasi due trilioni di parametri totali. Sebbene sia ancora in fase di addestramento, Meta sostiene che Behemoth supera GPT-4.5, Claude Sonnet 3.7 e Gemini 2.0 Pro in benchmark focalizzati su STEM, come MATH-500 e GPQA Diamond. Behemoth svolge un ruolo chiave nel trasferire conoscenze a Scout e Maverick, anche se non è ancora disponibile pubblicamente.
Gli sviluppatori possono scaricare Llama 4 Scout e Maverick da oggi su llama.com e Hugging Face. Meta sta inoltre distribuendo l’accesso tramite partner nei prossimi giorni. Gli utenti possono sperimentare Meta AI, basata su Llama 4, su piattaforme come WhatsApp, Messenger, Instagram Direct e sul sito web Meta.AI. Ulteriori dettagli, inclusi approfondimenti tecnici e piani futuri per il modello Behemoth, saranno condivisi al LlamaCon il 29 aprile.
Questi sviluppi riflettono l’impegno di Meta nell’espandere le capacità dell’intelligenza artificiale e nel rendere tali tecnologie accessibili a una vasta gamma di sviluppatori e utenti.
L’adozione di architetture avanzate come il MoE e l’integrazione di funzionalità multimodali posizionano Llama 4 Scout e Maverick come strumenti potenti per una varietà di applicazioni AI.
