Meta Llama 4: Eine detaillierte Analyse

Meta’s Llama, ursprünglich bekannt als LLaMA (Large Language Model Meta AI), betrat im Februar 2023 die Bühne und markierte Meta’s Einstieg in die wettbewerbsorientierte Welt der großen Sprachmodelle (LLMs). Die Veröffentlichung von Llama 2 im Juli 2023 war ein Wendepunkt, da Meta eine offene, erlaubnisorientierte Lizenz einführte, die den Zugang demokratisierte und eine breite Akzeptanz förderte. Durch kontinuierliche Verfeinerung und mehrere Iterationen hat Llama seine Fähigkeiten stetig verbessert und seine Position unter Branchengrößen wie OpenAI, Anthropic und Google gefestigt.

Die Llama-Familie wurde am 5. April 2025 mit der Einführung der Llama 4 Modellfamilie, auch bekannt als die Llama 4 Herde, weiter ausgebaut, die eine neue Ära multimodaler LLMs einleitete.

Was ist Meta Llama 4?

Meta Llama 4 stellt einen bedeutenden Fortschritt in der LLM-Technologie dar und verfügt über multimodale Fähigkeiten, die es ihm ermöglichen, Text-, Bild- und Videodaten zu verarbeiten und zu interpretieren. Dieses Modell der vierten Generation überwindet Sprachbarrieren, indem es zahlreiche Sprachen aus aller Welt unterstützt.

Eine wichtige Innovation der Llama 4 Modelle ist die Einführung einer Mixture-of-Experts-Architektur, eine Premiere für die Llama-Familie. Diese Architektur aktiviert dynamisch nur eine Teilmenge der Gesamtparameter für jedes eingegebene Token, wodurch ein harmonisches Gleichgewicht zwischen Leistung und Effizienz erreicht wird.

Obwohl die Llama 4 Community-Lizenz nicht offiziell als eine von der Open Source Initiative genehmigte Lizenz anerkannt ist, bezeichnet Meta seine Llama 4 Modelle als Open Source. Die Lizenz gewährt freie Nutzungs- und Änderungsrechte für die Llama 4 Modelle, vorbehaltlich bestimmter Einschränkungen. Stand April 2025 war die Grenze auf 700 Millionen monatliche Nutzer begrenzt, ab der eine kommerzielle Lizenz erforderlich ist.

Die Llama 4 Produktpalette umfasst drei Hauptversionen: Scout, Maverick und Behemoth. Scout und Maverick wurden gleichzeitig auf den Markt gebracht, während Behemoth sich noch in der Entwicklung befindet. Diese Modelle unterscheiden sich erheblich in ihren Spezifikationen:

• Llama 4 Scout: Verfügt über 17 Milliarden aktive Parameter, 16 Experten, 109 Milliarden Gesamtparameter, ein 10 Millionen-Token-Kontextfenster und einen Wissensstand von August 2024.
• Llama 4 Maverick: Verfügt ebenfalls über 17 Milliarden aktive Parameter, bietet aber 128 Experten, 400 Milliarden Gesamtparameter, ein 1 Million-Token-Kontextfenster und denselben Wissensstand wie Scout.
• Llama 4 Behemoth: Das leistungsstärkste der drei Modelle mit 288 Milliarden aktiven Parametern, 16 Experten, 2 Billionen Gesamtparametern und einem nicht spezifizierten Kontextfenster und Wissensstand.

Fähigkeiten von Meta Llama 4

Die Meta Llama 4 Modelle eröffnen ein vielfältiges Spektrum an Anwendungen, darunter:

• Native Multimodalität: Die Fähigkeit, gleichzeitig Text, Bilder und Videos zu verstehen. Dies ermöglicht es dem Modell, Kontext und Bedeutung aus verschiedenen Informationsquellen abzuleiten.
• Inhaltszusammenfassung: Llama 4 Modelle können Informationen aus verschiedenen Inhaltstypen effizient zusammenfassen, ein entscheidender Aspekt des multimodalen Verständnisses. Beispielsweise könnte das Modell ein Video analysieren, Schlüsselszenen extrahieren und eine prägnante Zusammenfassung des Inhalts erstellen.
• Langkontextverarbeitung: Der Llama 4 Scout wurde speziell für die Verarbeitung großer Informationsmengen entwickelt, was durch sein umfangreiches 10 Millionen-Token-Kontextfenster ermöglicht wird. Diese Fähigkeit ist von unschätzbarem Wert für Aufgaben wie die Analyse umfangreicher Forschungsarbeiten oder die Verarbeitung langer Dokumente.
• Mehrsprachige Modalität: Alle Llama 4 Modelle weisen mehrsprachige Kompetenz auf und unterstützen eine breite Palette von Sprachen für die Textverarbeitung: Arabisch, Englisch, Französisch, Deutsch, Hindi, Indonesisch, Italienisch, Portugiesisch, Spanisch, Tagalog, Thai und Vietnamesisch. Das Bildverständnis ist derzeit jedoch auf Englisch beschränkt.
• Texterzeugung: Die Llama 4 Modelle zeichnen sich durch die Erzeugung kohärenter und kontextbezogener Texte aus, einschließlich kreativer Schreibarbeiten. Das Modell kann sich an verschiedene Schreibstile anpassen und qualitativ hochwertige Texte erstellen.
• Fortgeschrittenes Schließen: Diese Modelle besitzen die Fähigkeit, komplexe wissenschaftliche und mathematische Probleme zu durchdenken. Sie können komplexe Logik entschlüsseln und zu genauen Schlussfolgerungen gelangen.
• Codegenerierung: Llama 4 ist in der Lage, Anwendungscode zu verstehen und zu generieren, wodurch Entwickler bei der Straffung ihrer Arbeitsabläufe unterstützt werden. Das Modell kann Code-Snippets generieren, Funktionen vervollständigen und sogar ganze Anwendungen entwickeln.
• Basismodellfunktionalität: Als offenes Modell dient Llama 4 als grundlegendes Element für die Entwicklung abgeleiteter Modelle. Forscher und Entwickler können Llama 4 für bestimmte Aufgaben feinabstimmen und seine bestehenden Fähigkeiten nutzen, um spezialisierte Anwendungen zu entwickeln.

Trainingsmethodik von Meta Llama 4

Meta setzte eine Reihe fortschrittlicher Techniken ein, um seine LLMs der vierten Generation der Llama-Familie zu trainieren, mit dem Ziel, die Genauigkeit und Leistung im Vergleich zu früheren Versionen zu verbessern. Zu diesen Techniken gehörten:

• Trainingsdaten: Der Eckpfeiler jedes LLM sind seine Trainingsdaten, und Meta erkannte, dass mehr Daten zu einer besseren Leistung führen. Zu diesem Zweck wurde Llama 4 mit über 30 Billionen Token trainiert, was der doppelten Datenmenge entspricht, die zum Trainieren von Llama 3 verwendet wurde.
• Early Fusion Multimodalität: Die Llama 4 Serie übernahm den "Early Fusion"-Ansatz, der Text- und Vision-Token in ein einheitliches Modell integriert. Dieser Ansatz fördert laut Meta ein natürlicheres Verständnis zwischen visuellen und textuellen Informationen, wodurch separate Encoder und Decoder überflüssig werden.
• Hyperparameteroptimierung: Diese Technik umfasst die Feinabstimmung kritischer Modellhyperparameter, wie z. B. Lernraten pro Schicht, um zuverlässigere und konsistentere Trainingsergebnisse zu erzielen. Durch die Optimierung dieser Parameter konnte Meta die Gesamtstabilität und Leistung von Llama 4 verbessern.
• iRoPE Architektur: Die Interleaved Attention Layers Without Positional Embeddings Architektur, oder iRoPE Architektur, verbessert die Handhabung langer Sequenzen während des Trainings und ermöglicht das 10 Millionen-Token-Kontextfenster in Llama 4 Scout. Diese Architektur ermöglicht es dem Modell, Informationen aus entfernten Teilen der Eingabesequenz zu speichern, wodurch es längere und komplexere Dokumente verarbeiten kann.
• MetaCLIP Vision Encoder: Der neue Meta Vision Encoder übersetzt Bilder in Token-Darstellungen, was zu einem verbesserten multimodalen Verständnis führt. Dieser Encoder ermöglicht es Llama 4, visuelle Informationen effektiv zu verarbeiten und zu interpretieren.
• GOAT Sicherheitstraining: Meta implementierte den Generative Offensive Agent Tester (GOAT) während des gesamten Trainings, um LLM-Schwachstellen zu identifizieren und die Modellsicherheit zu verbessern. Diese Technik hilft, das Risiko zu mindern, dass das Modell schädliche oder voreingenommene Inhalte generiert.

Entwicklung der Llama-Modelle

Nach dem bahnbrechenden Start von ChatGPT im November 2022 wetteiferten Unternehmen in der gesamten Branche darum, sich auf dem LLM-Markt zu etablieren. Meta gehörte zu den ersten, die reagierten und Anfang 2023 ihre ersten Llama-Modelle vorstellten, wenn auch mit eingeschränktem Zugang. Beginnend mit der Veröffentlichung von Llama 2 Mitte 2023 wurden alle nachfolgenden Modelle unter offenen Lizenzen zur Verfügung gestellt.

• Llama 1: Das ursprüngliche Llama-Modell, das im Februar 2023 mit eingeschränktem Zugang auf den Markt kam.
• Llama 2: Llama 2 wurde im Juli 2023 als erstes Llama-Modell mit einer offenen Lizenz veröffentlicht und bot freien Zugang und freie Nutzung. Diese Iteration umfasste 7B, 13B und 70B Parameterversionen, die unterschiedlichen Rechenanforderungen gerecht werden.
• Llama 3: Die Llama 3 Modelle wurden im April 2024 vorgestellt, zunächst mit 8B und 70B Parameterversionen.
• Llama 3.1: Llama 3.1 wurde im Juli 2024 auf den Markt gebracht und fügte ein 405B Parametermodell hinzu, das die Grenzen der LLM-Fähigkeiten verschiebt.
• Llama 3.2: Dieses Modell, Meta’s erstes vollständig multimodales LLM, wurde im Oktober 2024 veröffentlicht und markiert einen bedeutenden Meilenstein in der Entwicklung der Llama-Familie.
• Llama 3.3: Meta behauptete bei seiner Veröffentlichung im Dezember 2024, dass die 70B-Variante von Llama 3.3 die gleiche Leistung wie die 405B-Variante von 3.1 lieferte, während weniger Rechenressourcen erforderlich waren, was die kontinuierlichen Optimierungsbemühungen demonstriert.

Llama 4 im Vergleich zu anderen Modellen

Die Landschaft der generativen KI wird immer wettbewerbsfähiger und umfasst prominente Akteure wie OpenAI’s GPT-4o, Google Gemini 2.0 und verschiedene Open-Source-Projekte, darunter DeepSeek.

Die Leistung von Llama 4 kann anhand verschiedener Benchmarks beurteilt werden, darunter:

• MMMU (Massive Multi-discipline Multimodal Understanding): Bewertet die Bildverarbeitungsfähigkeiten.
• LiveCodeBench: Bewertet die Programmierkenntnisse.
• GPQA Diamond (Graduate-Level Google-Proof Q&A Diamond): Misst Denken und Wissen.

Höhere Werte bei diesen Benchmarks weisen auf eine bessere Leistung hin.

Diese Benchmarks verdeutlichen die Stärken von Llama 4 Maverick in den Bereichen Bildverständnis, Programmierung und Allgemeinwissen und positionieren es als starken Konkurrenten im LLM-Bereich.

Zugriff auf Llama 4

Meta Llama 4 Maverick und Scout sind über verschiedene Kanäle leicht zugänglich:

• Llama.com: Laden Sie Scout und Maverick direkt und kostenlos von der von Meta betriebenen Website llama.com herunter.
• Meta.ai: Die Meta.ai Weboberfläche bietet browserbasierten Zugriff auf Llama 4, sodass Benutzer mit dem Modell interagieren können, ohne dass eine lokale Installation erforderlich ist.
• Hugging Face: Llama 4 ist auch unter https://huggingface.co/meta-llama zugänglich, einer beliebten Plattform zum Teilen und Entdecken von Machine-Learning-Modellen.
• Meta AI App: Llama 4 betreibt Meta’s virtuellen KI-Assistenten, der über Sprache oder Text auf verschiedenen Plattformen zugänglich ist. Benutzer können den Assistenten nutzen, um Aufgaben wie das Zusammenfassen von Texten, das Generieren von Inhalten und das Beantworten von Fragen auszuführen.