Meta Llama 4: Un Análisis Profundo

Meta Llama, inicialmente conocido como LLaMA (Large Language Model Meta AI), irrumpió en la escena en febrero de 2023, marcando la incursión de Meta en el competitivo mundo de los grandes modelos de lenguaje (LLMs). El lanzamiento de Llama 2 en julio de 2023 fue un punto de inflexión, ya que Meta adoptó una licencia permisiva abierta, democratizando el acceso y fomentando una adopción generalizada. A través de la mejora continua y múltiples iteraciones, Llama ha mejorado constantemente sus capacidades, solidificando su posición entre los gigantes de la industria como OpenAI, Anthropic y Google.

La familia Llama se expandió aún más el 5 de abril de 2025, con la introducción de la familia de modelos Llama 4, también conocida como el rebaño Llama 4, que anuncia una nueva era de LLMs multimodales.

¿Qué es Meta Llama 4?

Meta Llama 4 representa un importante avance en la tecnología LLM, con capacidades multimodales que le permiten procesar e interpretar datos de texto, imágenes y vídeo. Este modelo de cuarta generación trasciende las barreras del idioma al admitir numerosos idiomas de todo el mundo.

Una innovación clave en los modelos Llama 4 es la adopción de una arquitectura de mezcla de expertos, la primera para la familia Llama. Esta arquitectura activa dinámicamente solo un subconjunto de los parámetros totales para cada token de entrada, logrando un equilibrio armonioso entre potencia y eficiencia.

Si bien la licencia comunitaria de Llama 4 no está oficialmente reconocida como una licencia aprobada por la Open Source Initiative, Meta caracteriza sus modelos Llama 4 como de código abierto. La licencia otorga derechos de uso y modificación gratuitos a los modelos Llama 4, sujetos a ciertas limitaciones. A partir de abril de 2025, el límite se fijó en 700 millones de usuarios mensuales, más allá de los cuales se requiere una licencia comercial.

La línea Llama 4 comprende tres versiones principales: Scout, Maverick y Behemoth. Scout y Maverick se lanzaron simultáneamente, mientras que Behemoth permanece en desarrollo. Estos modelos difieren significativamente en sus especificaciones:

• Llama 4 Scout: Cuenta con 17 mil millones de parámetros activos, 16 expertos, 109 mil millones de parámetros totales, una ventana de contexto de 10 millones de tokens y una fecha límite de conocimiento de agosto de 2024.
• Llama 4 Maverick: También cuenta con 17 mil millones de parámetros activos, pero cuenta con 128 expertos, 400 mil millones de parámetros totales, una ventana de contexto de 1 millón de tokens y la misma fecha límite de conocimiento que Scout.
• Llama 4 Behemoth: El más potente de los tres, con 288 mil millones de parámetros activos, 16 expertos, 2 billones de parámetros totales y una ventana de contexto y una fecha límite de conocimiento no especificadas.

Capacidades de Meta Llama 4

Los modelos Meta Llama 4 desbloquean un espectro diverso de aplicaciones, que incluyen:

• Multimodalidad Nativa: La capacidad de comprender simultáneamente texto, imágenes y vídeo. Esto permite que el modelo derive contexto y significado de diversas fuentes de información.
• Resumen de Contenido: Los modelos Llama 4 pueden condensar eficientemente la información de varios tipos de contenido, un aspecto crucial de la comprensión multimodal. Por ejemplo, el modelo podría analizar un vídeo, extraer escenas clave y generar un resumen conciso del contenido.
• Procesamiento de Contexto Largo: El Llama 4 Scout está diseñado específicamente para procesar volúmenes sustanciales de información, facilitado por su amplia ventana de contexto de 10 millones de tokens. Esta capacidad es invaluable para tareas tales como analizar extensos documentos de investigación o procesar documentos extensos.
• Modalidad Multilingüe: Todos los modelos Llama 4 exhiben competencia multilingüe, admitiendo una amplia gama de idiomas para el procesamiento de texto: árabe, inglés, francés, alemán, hindi, indonesio, italiano, portugués, español, tagalo, tailandés y vietnamita. Sin embargo, la comprensión de imágenes actualmente se limita al inglés.
• Generación de Texto: Los modelos Llama 4 sobresalen en la generación de texto coherente y contextualmente relevante, incluidos los esfuerzos de escritura creativa. El modelo puede adaptarse a varios estilos de escritura y generar texto de calidad humana.
• Razonamiento Avanzado: Estos modelos poseen la capacidad de razonar a través de intrincados problemas científicos y matemáticos. Pueden descifrar lógica compleja y llegar a conclusiones precisas.
• Generación de Código: Llama 4 es capaz de comprender y generar código de aplicación, ayudando a los desarrolladores a agilizar sus flujos de trabajo. El modelo puede generar fragmentos de código, completar funciones e incluso desarrollar aplicaciones completas.
• Funcionalidad del Modelo Base: Como modelo abierto, Llama 4 sirve como un elemento fundamental para el desarrollo de modelos derivados. Investigadores y desarrolladores pueden ajustar Llama 4 para tareas específicas, aprovechando sus capacidades existentes para construir aplicaciones especializadas.

Metodología de Entrenamiento de Meta Llama 4

Meta empleó un conjunto de técnicas avanzadas para entrenar a sus LLMs de la familia Llama de cuarta generación, con el objetivo de mejorar la precisión y el rendimiento en comparación con las versiones anteriores. Estas técnicas incluyeron:

• Datos de Entrenamiento: La piedra angular de cualquier LLM son sus datos de entrenamiento, y Meta reconoció que más datos se traducen en un mejor rendimiento. Con este fin, Llama 4 se entrenó con más de 30 billones de tokens, duplicando la cantidad de datos utilizados para entrenar Llama 3.
• Multimodalidad de Fusión Temprana: La serie Llama 4 adoptó el enfoque de “fusión temprana”, que integra tokens de texto y visión en un modelo unificado. Este enfoque, según Meta, fomenta una comprensión más natural entre la información visual y textual, eliminando la necesidad de codificadores y decodificadores separados.
• Optimización de Hiperparámetros: Esta técnica implica ajustar los hiperparámetros críticos del modelo, tales como las tasas de aprendizaje por capa, para lograr resultados de entrenamiento más fiables y consistentes. Al optimizar estos parámetros, Meta pudo mejorar la estabilidad y el rendimiento general de Llama 4.
• Arquitectura iRoPE: La arquitectura de capas de atención intercaladas sin incrustaciones posicionales, o arquitectura iRoPE, mejora el manejo de secuencias largas durante el entrenamiento y facilita la ventana de contexto de 10 millones de tokens en Llama 4 Scout. Esta arquitectura permite que el modelo retenga información de partes distantes de la secuencia de entrada, lo que le permite procesar documentos más largos y complejos.
• Codificador de Visión MetaCLIP: El nuevo codificador de visión Meta traduce las imágenes en representaciones de tokens, lo que conduce a una mejor comprensión multimodal. Este codificador permite a Llama 4 procesar e interpretar eficazmente la información visual.
• Entrenamiento de Seguridad GOAT: Meta implementó el Generative Offensive Agent Tester (GOAT) durante todo el entrenamiento para identificar las vulnerabilidades de LLM y mejorar la seguridad del modelo. Esta técnica ayuda a mitigar el riesgo de que el modelo genere contenido dañino o sesgado.

Evolución de los Modelos Llama

Tras el innovador lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022, las empresas de toda la industria se apresuraron a establecer una posición en el mercado de LLM. Meta estuvo entre los primeros en responder, presentando sus modelos Llama iniciales a principios de 2023, aunque con acceso restringido. Comenzando con el lanzamiento de Llama 2 a mediados de 2023, todos los modelos posteriores se han puesto a disposición bajo licencias abiertas.

• Llama 1: El modelo Llama original, lanzado en febrero de 2023 con acceso limitado.
• Llama 2: Lanzado en julio de 2023 como el primer modelo Llama con una licencia abierta, Llama 2 ofreció acceso y uso gratuitos. Esta iteración incluyó versiones de parámetros de 7B, 13B y 70B, que se adaptan a diversas necesidades computacionales.
• Llama 3: Los modelos Llama 3 debutaron en abril de 2024, inicialmente con versiones de parámetros de 8B y 70B.
• Llama 3.1: Lanzado en julio de 2024, Llama 3.1 agregó un modelo de parámetros de 405B, superando los límites de las capacidades de LLM.
• Llama 3.2: Este modelo, el primer LLM totalmente multimodal de Meta, se lanzó en octubre de 2024, marcando un hito importante en la evolución de la familia Llama.
• Llama 3.3: Meta afirmó en su lanzamiento de diciembre de 2024 que la variante de 70B de Llama 3.3 ofrecía el mismo rendimiento que la variante de 405B de 3.1, al tiempo que requería menos recursos computacionales, lo que demuestra los continuos esfuerzos de optimización.

Llama 4 en Comparación con Otros Modelos

El panorama de la IA generativa se está volviendo cada vez más competitivo, con jugadores prominentes como GPT-4o de OpenAI, Google Gemini 2.0 y varios proyectos de código abierto, incluido DeepSeek.

El rendimiento de Llama 4 se puede evaluar utilizando varios puntos de referencia, que incluyen:

• MMMU (Massive Multi-discipline Multimodal Understanding): Evalúa las capacidades de razonamiento de imágenes.
• LiveCodeBench: Evalúa el dominio de la codificación.
• GPQA Diamond (Graduate-Level Google-Proof Q&A Diamond): Mide el razonamiento y el conocimiento.

Las puntuaciones más altas en estos puntos de referencia indican un mejor rendimiento.

Estos puntos de referencia resaltan las fortalezas de Llama 4 Maverick en el razonamiento de imágenes, la codificación y el conocimiento general, lo que lo posiciona como un fuerte contendiente en el ámbito de LLM.

Accediendo a Llama 4

Meta Llama 4 Maverick y Scout están disponibles a través de varios canales:

• Llama.com: Descargue Scout y Maverick directamente del sitio web llama.com operado por Meta de forma gratuita.
• Meta.ai: La interfaz web de Meta.ai proporciona acceso basado en navegador a Llama 4, lo que permite a los usuarios interactuar con el modelo sin necesidad de ninguna instalación local.
• Hugging Face: Llama 4 también está accesible en https://huggingface.co/meta-llama, una plataforma popular para compartir y descubrir modelos de aprendizaje automático.
• Meta AI App: Llama 4 impulsa el asistente virtual Meta AI, accesible por voz o texto en varias plataformas. Los usuarios pueden aprovechar el asistente para realizar tareas como resumir texto, generar contenido y responder preguntas.