Llama 4

Llama 4 - семейство языковых моделей нового поколения с контекстным окном до 10 миллионов токенов. Ее архитектура рассчитана на работу с огромными объемами данных. От длинных документов и книг до сложных кодовых баз и мультимедийных проектов. Модель представлена в нескольких вариантах (Scout, Maverick и Behemoth), каждый из которых ориентирован на свой баланс скорости, качества и требуемых ресурсов.

Нейросеть подходит для аналитики, программирования, генерации текстов, работы с изображениями и исследованиями, при этом в ряде бенчмарков обгоняет популярные коммерческие решения вроде ChatGPT и DeepSeek. За счет открытой лицензии ее уже активно используют разработчики, интегрируя в продукты, внутренние сервисы и исследовательские проекты.

Модель держится на архитектуре mixture of-experts (MoE) и обучалась с использованием десятков тысяч ускорителей Nvidia H100. Дало прирост скорости и эффективности без потери качества генерации. За счет сжатого представления параметров (FP8 и другие оптимизации) Llama 4 обрабатывает запросы заметно быстрее предыдущего поколения.

• Работает с контекстом до 10 миллионов токенов, позволяя кормить ей целые архивы переписок, большие отчеты и проекты.
• Анализирует книги и документы объемом до нескольких тысяч страниц с сохранением структуры и перекрестных ссылок.
• Генерирует и дописывает код, по внутренним тестам опережая DeepSeek v3.1 по скорости разработки.
• Поддерживает раннюю мультимодальность: умеет совмещать текст с изображениями и аудио для более точных ответов.
• Обучена на массиве из десятков триллионов токенов. Улучшает качество рассуждений и устойчивость к редким запросам.
• Поддерживает около 20 языков с высокой точностью перевода и генерации, включая русский.

Отдельные варианты модели, такие как Maverick, уже применяются крупными IT компаниями для ускорения разработки, снижения затрат на рутину и улучшения качества внутренней аналитики.

Llama 4 можно запускать как через веб интерфейс, так и локально на собственном железе. Для базовых сценариев достаточно браузера. Для разработчиков доступны веса моделей, которые можно интегрировать в приложения или поднять в виде сервиса.

1. Перейти на официальный сайт Llama и создать аккаунт.
2. Выбрать подходящую версию (например, Scout) и скачать модель нужного размера.
3. Установить Python 3.10+ и необходимые зависимости, подготовить машину с GPU от 16 ГБ видеопамяти для локального запуска.
4. Запустить предоставленный скрипт в терминале или использовать готовый веб интерфейс/клиентскую библиотеку.
5. Сформулировать запрос: это может быть задача по коду, анализ документа, генерация текста или обработка изображения.
6. Получить ответ в течение нескольких секунд и при необходимости доуточнять запрос в диалоговом формате.

Модель распространяется в формате open weight. Ее можно дообучать под данные, встраивать в существующую инфраструктуру и развертывать как внутри компании, так и в облаке. В некоторых регионах может потребоваться использование инструментов обхода региональных ограничений для доступа к сервисам.

По сравнению с Llama 3 новое поколение получило кратно большее контекстное окно и выросло по числу параметров, оставаясь при этом экономичным за счет MoE и оптимизированного обучения. Благодаря этому Llama 4 сочетает в себе высокое качество ответов и гибкость развертывания - от ноутбука разработчика до крупного кластера.

• Контекст примерно в 80 раз длиннее, чем у предыдущей версии. Делает модель удобной для юридических, исследовательских и корпоративных задач.
• Использование mixture of-experts позволяет задействовать только часть экспертов под конкретный запрос, экономя ресурсы без потери качества.
• Модель демонстрирует результаты выше GPT-4o и ряда других флагманских систем на ключевых бенчмарках по программированию и аналитике.
• Вариант Scout может запускаться на относительно доступном железе. Maverick ориентирован на максимальное качество ответа и сложные мультимодальные сценарии.

Благодаря открытому весу, мощному контексту и гибкой архитектуре Llama 4 подходит как для экспериментов энтузиастов, так и для масштабных коммерческих внедрений в продуктах и внутренних сервисах компаний.

Рабочая ссылка на нейросеть Llama 4 на русском языке бесплатно. Если ИИ приложение/сайт не работает или описание не соответствует действительности, сообщите нам.