سرعت بی‌وقفه توسعه هوش مصنوعی همچنان ادامه دارد و بازیگران اصلی فناوری برای برتری در ایجاد مدل‌های قدرتمندتر، کارآمدتر و همه‌کاره‌تر با یکدیگر رقابت می‌کنند. در این چشم‌انداز شدیداً رقابتی، Meta با معرفی سری Llama 4 خود، مجموعه‌ای از مدل‌های هوش مصنوعی بنیادی که برای پیشرفت چشمگیر وضعیت موجود و قدرت بخشیدن به طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها، از ابزارهای توسعه‌دهنده گرفته تا دستیارهای رو به مصرف‌کننده، طراحی شده‌اند، چالش جدیدی را مطرح کرده است. این عرضه نقطه عطفی برای جاه‌طلبی‌های هوش مصنوعی Meta است، که نه تنها یک، بلکه دو مدل متمایز را بلافاصله در دسترس قرار می‌دهد، در حالی که از سومین مدل غول‌پیکر و بالقوه پیشگام که در حال حاضر تحت آموزش دقیق قرار دارد، خبر می‌دهد. خانواده Llama 4 نمایانگر یک تکامل استراتژیک است که انتخاب‌های معماری پیشرفته را در بر می‌گیرد و هدف آن به چالش کشیدن معیارهای تثبیت‌شده توسط رقبایی مانند OpenAI، Google و Anthropic است. این ابتکار بر تعهد Meta به شکل‌دهی آینده هوش مصنوعی، هم از طریق مشارکت در جامعه تحقیقاتی باز (البته با ملاحظات خاص) و هم از طریق ادغام مستقیم این قابلیت‌های پیشرفته در اکوسیستم گسترده پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی و ارتباطی خود، تأکید می‌کند.
Llama 4 Scout: قدرت در بسته‌ای فشرده
پیشتاز این حرکت Llama 4 Scout است، مدلی که با کارایی و دسترسی‌پذیری در هسته خود مهندسی شده است. Meta بر توانایی قابل توجه Scout در عملکرد مؤثر در حالی که به اندازه کافی فشرده است تا ‘در یک GPU Nvidia H100 جای بگیرد’ تأکید می‌کند. این یک دستاورد فنی قابل توجه و یک مزیت استراتژیک است. در عصری که منابع محاسباتی، به ویژه GPUهای پیشرفته مانند H100، هم گران هستند و هم تقاضای بالایی دارند، یک مدل قدرتمند که می‌تواند روی یک واحد اجرا شود، به طور چشمگیری مانع ورود توسعه‌دهندگان، محققان و سازمان‌های کوچکتر را کاهش می‌دهد. این امر امکان استقرار قابلیت‌های پیچیده هوش مصنوعی را در محیط‌های با منابع محدود فراهم می‌کند، که به طور بالقوه پردازش هوش مصنوعی محلی‌تر یا روی دستگاه را امکان‌پذیر می‌سازد، تأخیر را کاهش می‌دهد و حریم خصوصی را افزایش می‌دهد.
Meta از قرار دادن Scout در مقابل رقبای خود ابایی ندارد. این شرکت ادعا می‌کند که Scout از چندین مدل قابل توجه در رده وزنی خود، از جمله Gemma 3 و Gemini 2.0 Flash-Lite از Google و همچنین مدل منبع باز بسیار معتبر Mistral 3.1 پیشی می‌گیرد. این ادعاها بر اساس عملکرد ‘در طیف گسترده‌ای از معیارهای رایج گزارش شده’ است. در حالی که نتایج معیارها همیشه نیاز به بررسی دقیق دارند - زیرا ممکن است تمام جنبه‌های عملکرد دنیای واقعی را نشان ندهند - عملکرد مداوم بهتر از مدل‌های تثبیت‌شده نشان می‌دهد که Scout دارای تعادل قانع‌کننده‌ای از قدرت و کارایی است. این معیارها معمولاً قابلیت‌هایی مانند درک زبان، استدلال، حل مسائل ریاضی و تولید کد را ارزیابی می‌کنند. برتری در طیف متنوعی از معیارها نشان می‌دهد که Scout یک مدل تخصصی نیست، بلکه ابزاری همه‌کاره است که قادر به انجام مؤثر انواع وظایف است.
علاوه بر این، Llama 4 Scout دارای یک پنجره زمینه (context window) چشمگیر ۱۰ میلیون توکنی است. پنجره زمینه اساساً میزان اطلاعاتی را که یک مدل هوش مصنوعی می‌تواند در هر زمان معین در طول یک مکالمه یا کار ‘به خاطر بسپارد’ یا در نظر بگیرد، تعریف می‌کند. یک پنجره زمینه بزرگتر به مدل اجازه می‌دهد تا انسجام را در تعاملات طولانی‌تر حفظ کند، اسناد پیچیده را درک کند، دستورالعمل‌های پیچیده را دنبال کند و جزئیات را از اوایل ورودی به یاد بیاورد. ظرفیت ۱۰ میلیون توکنی قابل توجه است و امکان کاربردهایی مانند خلاصه‌سازی گزارش‌های طولانی، تجزیه و تحلیل پایگاه‌های کد گسترده یا درگیر شدن در گفتگوهای طولانی و چند نوبتی بدون از دست دادن رشته روایت را فراهم می‌کند. این ویژگی به طور قابل توجهی کاربرد Scout را برای وظایف پیچیده و پر از اطلاعات افزایش می‌دهد و آن را بسیار بیشتر از یک جایگزین سبک وزن می‌کند. ترکیب سازگاری با یک GPU و پنجره زمینه بزرگ، Scout را به پیشنهادی ویژه برای توسعه‌دهندگانی تبدیل می‌کند که به دنبال هوش مصنوعی قدرتمند بدون نیاز به سرمایه‌گذاری‌های عظیم در زیرساخت هستند.
Maverick: رقیب اصلی
Llama 4 Maverick به عنوان خواهر و برادر قدرتمندتر در عرضه اولیه Llama 4 قرار گرفته است. این مدل برای رقابت مستقیم با سنگین‌وزن‌های دنیای هوش مصنوعی طراحی شده است و با مدل‌های قدرتمندی مانند GPT-4o از OpenAI و Gemini 2.0 Flash از Google مقایسه می‌شود. Maverick نشان‌دهنده تلاش Meta برای رهبری در حوزه هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ و با عملکرد بالا است و هدف آن ارائه قابلیت‌هایی است که بتوانند سخت‌ترین وظایف هوش مصنوعی مولد را انجام دهند. این موتور قرار است پیشرفته‌ترین ویژگی‌ها را در دستیار Meta AI، که اکنون در سراسر وب قابل دسترسی است و در برنامه‌های ارتباطی اصلی شرکت ادغام شده است: WhatsApp، Messenger و Instagram Direct، قدرت بخشد.
Meta با مقایسه مطلوب عملکرد Maverick در برابر رقبای اصلی خود، بر قدرت آن تأکید می‌کند. این شرکت ادعا می‌کند که Maverick در برابر قابلیت‌های GPT-4o و Gemini 2.0 Flash مقاومت می‌کند و در برخی سناریوها به طور بالقوه از آنها فراتر می‌رود. این مقایسه‌ها بسیار مهم هستند، زیرا GPT-4o و خانواده Gemini نمایانگر پیشرفته‌ترین مدل‌های هوش مصنوعی در دسترس عموم هستند. موفقیت در اینجا به این معنی است که Maverick قادر به تولید زبان دقیق، استدلال پیچیده، حل مسئله پیشرفته و به طور بالقوه تعاملات چندوجهی است (اگرچه عرضه اولیه به شدت بر معیارهای مبتنی بر متن تمرکز دارد).
جالب توجه است که Meta همچنین بر کارایی Maverick نسبت به سایر مدل‌های با عملکرد بالا، به ویژه با ذکر DeepSeek-V3 در حوزه‌های کدنویسی و وظایف استدلال، تأکید می‌کند. Meta بیان می‌کند که Maverick نتایج قابل مقایسه‌ای را در حالی که از ‘کمتر از نیمی از پارامترهای فعال’ استفاده می‌کند، به دست می‌آورد. این ادعا به پیشرفتهای قابل توجهی در معماری مدل و تکنیک‌های آموزش اشاره دارد. پارامترها، به طور کلی، متغیرهایی هستند که مدل در طول آموزش یاد می‌گیرد و دانش خود را در آنها ذخیره می‌کند. ‘پارامترهای فعال’ اغلب به معماری‌هایی مانند Mixture of Experts (MoE) مربوط می‌شود، جایی که تنها زیرمجموعه‌ای از کل پارامترها برای هر ورودی معین استفاده می‌شود. دستیابی به عملکرد مشابه با پارامترهای فعال کمتر نشان می‌دهد که Maverick می‌تواند از نظر محاسباتی برای اجرا (هزینه استنتاج) ارزان‌تر و به طور بالقوه سریع‌تر از مدل‌هایی با تعداد پارامترهای فعال بزرگتر باشد و نسبت عملکرد به وات یا عملکرد به دلار بهتری را ارائه دهد. این کارایی برای استقرار هوش مصنوعی در مقیاسی که Meta عمل می‌کند، حیاتی است، جایی که حتی بهبودهای جزئی می‌تواند به صرفه‌جویی قابل توجه در هزینه و بهبود تجربه کاربر منجر شود. بنابراین، Maverick قصد دارد تعادلی بین عملکرد سطح بالا و کارایی عملیاتی ایجاد کند و آن را هم برای برنامه‌های کاربردی توسعه‌دهنده سخت‌گیر و هم برای ادغام در محصولاتی که به میلیاردها کاربر خدمات می‌دهند، مناسب سازد.
Behemoth: غول مورد انتظار
در حالی که Scout و Maverick اکنون در دسترس هستند، Meta همچنین توسعه یک مدل حتی بزرگتر و بالقوه قدرتمندتر را پیشاپیش اعلام کرده است: Llama 4 Behemoth. همانطور که از نامش پیداست، Behemoth به عنوان یک تایتان در چشم‌انداز هوش مصنوعی تصور می‌شود. مدیر عامل Meta، Mark Zuckerberg، به طور عمومی جاه‌طلبی برای این مدل را بیان کرده و آن را به عنوان بالقوه ‘بالاترین مدل پایه عملکردی در جهان’ پس از اتمام آموزش آن توصیف کرده است. این نشان‌دهنده قصد Meta برای پیش بردن مرزهای مطلق قابلیت هوش مصنوعی است.
مقیاس Behemoth حیرت‌انگیز است. Meta فاش کرده است که دارای ۲۸۸ میلیارد پارامتر فعال است که از یک مجموعه عظیم ۲ تریلیون پارامتر کل استخراج شده است. این به شدت نشان‌دهنده استفاده از معماری پیچیده Mixture of Experts (MoE) در مقیاسی بی‌سابقه است. اندازه عظیم مدل نشان می‌دهد که بر روی مجموعه داده‌های وسیعی آموزش داده می‌شود و برای ثبت الگوها و دانش فوق‌العاده پیچیده طراحی شده است. در حالی که آموزش چنین مدلی یک کار عظیم است که به منابع محاسباتی و زمان بسیار زیادی نیاز دارد، بازده بالقوه آن نیز به همان اندازه قابل توجه است.
اگرچه Behemoth هنوز منتشر نشده است، Meta در حال حاضر انتظارات بالایی را برای عملکرد آن تعیین می‌کند. این شرکت ادعا می‌کند که بر اساس آموزش و ارزیابی مداوم، Behemoth پتانسیل پیشی گرفتن از رقبای پیشرو مانند GPT-4.5 پیش‌بینی شده OpenAI و Claude Sonnet 3.7 از Anthropic را، به ویژه ‘در چندین معیار STEM’، نشان می‌دهد. موفقیت در معیارهای علوم، فناوری، مهندسی و ریاضیات (STEM) اغلب به عنوان یک شاخص کلیدی از توانایی‌های استدلال و حل مسئله پیشرفته تلقی می‌شود. مدل‌هایی که در این زمینه‌ها برتری دارند می‌توانند قفل پیشرفت‌ها در تحقیقات علمی را باز کنند، فرآیندهای طراحی مهندسی را تسریع بخشند و با چالش‌های تحلیلی پیچیده‌ای که در حال حاضر فراتر از دسترس هوش مصنوعی هستند، مقابله کنند. تمرکز بر STEM نشان می‌دهد که Meta، Behemoth را نه تنها به عنوان یک مدل زبان، بلکه به عنوان یک موتور قدرتمند برای نوآوری و کشف می‌بیند. توسعه Behemoth بر استراتژی بلندمدت Meta تأکید می‌کند: نه تنها رقابت در بالاترین سطح، بلکه به طور بالقوه بازتعریف سقف عملکرد برای مدل‌های هوش مصنوعی بنیادی. انتشار نهایی آن توسط کل جامعه هوش مصنوعی به دقت زیر نظر گرفته خواهد شد.
زیر کاپوت: مزیت Mixture of Experts
یک تغییر فناوری کلیدی که زیربنای سری Llama 4 است، اتخاذ معماری ‘mixture of experts’ (MoE) توسط Meta است. این نشان‌دهنده یک تکامل قابل توجه از طراحی‌های مدل یکپارچه است، جایی که کل مدل هر ورودی را پردازش می‌کند. MoE مسیری را برای ساخت مدل‌های بسیار بزرگتر و توانمندتر بدون افزایش متناسب در هزینه محاسباتی در طول استنتاج (فرآیند استفاده از مدل برای تولید خروجی) ارائه می‌دهد.
در یک مدل MoE، سیستم از تعداد زیادی شبکه ‘متخصص’ کوچکتر و تخصصی تشکیل شده است. هنگامی که یک ورودی (مانند یک درخواست متنی) دریافت می‌شود، یک شبکه دروازه یا مکانیزم مسیریاب ورودی را تجزیه و تحلیل می‌کند و تعیین می‌کند که کدام زیرمجموعه از متخصصان برای رسیدگی به آن کار یا نوع اطلاعات خاص مناسب‌تر هستند. فقط این متخصصان منتخب برای پردازش ورودی فعال می‌شوند، در حالی که بقیه غیرفعال باقی می‌مانند. این محاسبات شرطی مزیت اصلی MoE است.
مزایای آن دوگانه است:
- مقیاس‌پذیری: این به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا تعداد کل پارامترها را در یک مدل (مانند ۲ تریلیون در Behemoth) به طور چشمگیری افزایش دهند زیرا تنها کسری از آنها (پارامترهای فعال، به عنوان مثال، ۲۸۸ میلیارد برای Behemoth) برای هر استنتاج واحد درگیر می‌شوند. این به مدل امکان می‌دهد تا مقدار بسیار بیشتری از دانش را ذخیره کند و عملکردهای تخصصی‌تری را در شبکه‌های متخصص خود بیاموزد.
- کارایی: از آنجایی که تنها بخشی از مدل در هر زمان معین فعال است، هزینه محاسباتی و مصرف انرژی مورد نیاز برای استنتاج می‌تواند به طور قابل توجهی کمتر از یک مدل متراکم با اندازه پارامتر کل مشابه باشد. این امر اجرای مدل‌های بسیار بزرگ را عملی‌تر و اقتصادی‌تر می‌کند، به خصوص در مقیاس بزرگ.
اشاره صریح Meta به تغییر به MoE برای Llama 4 نشان می‌دهد که این معماری برای دستیابی به اهداف عملکرد و کارایی تعیین شده برای Scout، Maverick و به ویژه Behemoth عظیم، محوری است. در حالی که معماری‌های MoE پیچیدگی‌های خاص خود را دارند، به ویژه در آموزش مؤثر شبکه دروازه و مدیریت ارتباط بین متخصصان، اتخاذ آنها توسط بازیگران اصلی مانند Meta نشان‌دهنده اهمیت روزافزون آنها در پیشبرد مرزهای توسعه هوش مصنوعی است. این انتخاب معماری احتمالاً عامل کلیدی پشت کارایی ادعایی Maverick در برابر DeepSeek-V3 و مقیاس عظیم پیش‌بینی شده برای Behemoth است.
استراتژی توزیع: دسترسی باز و تجربیات یکپارچه
Meta در حال پیگیری یک استراتژی دوگانه برای انتشار و استفاده از مدل‌های Llama 4 خود است که نشان‌دهنده تمایل به پرورش یک اکوسیستم توسعه‌دهنده گسترده و بهره‌برداری از پایگاه کاربری عظیم خود است.
اولاً، Llama 4 Scout و Llama 4 Maverick برای دانلود در دسترس قرار می‌گیرند. توسعه‌دهندگان و محققان می‌توانند مدل‌ها را مستقیماً از Meta یا از طریق پلتفرم‌های محبوبی مانند Hugging Face، یک مرکز اصلی برای جامعه یادگیری ماشین، دریافت کنند. این رویکرد آزمایش را تشویق می‌کند، به طرف‌های خارجی اجازه می‌دهد تا برنامه‌های کاربردی را بر روی Llama 4 بسازند و بررسی و اعتبارسنجی مستقل قابلیت‌های مدل‌ها را تسهیل می‌کند. با ارائه مدل‌ها برای دانلود، Meta به چشم‌انداز گسترده‌تر هوش مصنوعی کمک می‌کند و نوآوری را فراتر از تیم‌های محصول خود امکان‌پذیر می‌سازد. این، حداقل تا حدی، با اخلاق تحقیق و توسعه باز که به طور تاریخی پیشرفت در این زمینه را تسریع کرده است، همسو است.
ثانیاً، و به طور همزمان، Meta عمیقاً قابلیت‌های Llama 4 را در محصولات خود ادغام می‌کند. دستیار Meta AI، که توسط این مدل‌های جدید قدرت می‌گیرد، در سراسر حضور وب شرکت و، شاید مهم‌تر از آن، در برنامه‌های ارتباطی پرکاربرد آن: WhatsApp، Messenger و Instagram Direct در حال عرضه است. این امر فوراً ابزارهای پیشرفته هوش مصنوعی را در اختیار میلیاردها کاربر بالقوه در سراسر جهان قرار می‌دهد. این ادغام چندین هدف استراتژیک را دنبال می‌کند: ارزش فوری را برای کاربران پلتفرم‌های Meta فراهم می‌کند، مقادیر زیادی داده تعامل دنیای واقعی را تولید می‌کند (که می‌تواند برای بهبود بیشتر مدل، با رعایت ملاحظات حریم خصوصی، بسیار ارزشمند باشد) و برنامه‌های Meta را به عنوان پلتفرم‌های پیشرفتهای که با هوش مصنوعی آمیخته شده‌اند، قرار می‌دهد. این یک حلقه بازخورد قدرتمند ایجاد می‌کند و تضمین می‌کند که Meta مستقیماً از پیشرفتهای هوش مصنوعی خود با بهبود خدمات اصلی خود سود می‌برد.
این استراتژی دوگانه با رویکردهای اتخاذ شده توسط برخی رقبا تفاوت دارد. در حالی که OpenAI عمدتاً دسترسی را از طریق APIها (مانند GPT-4) ارائه می‌دهد و Google، Gemini را عمیقاً در خدمات خود ادغام می‌کند و در عین حال دسترسی API را نیز ارائه می‌دهد، تأکید Meta بر قابل دانلود کردن خود مدل‌ها (با شرایط مجوز) نشان‌دهنده یک رویکرد متمایز با هدف جلب توجه هم در جامعه توسعه‌دهندگان و هم در بازار کاربران نهایی است.
مسئله منبع باز: معمای صدور مجوز
Meta به طور مداوم به انتشار مدل‌های Llama خود، از جمله Llama 4، به عنوان ‘منبع باز’ (open-source) اشاره می‌کند. با این حال، این نامگذاری یک نقطه اختلاف مکرر در جامعه فناوری بوده است، عمدتاً به دلیل شرایط خاص مجوز Llama. در حالی که مدل‌ها در واقع برای استفاده و اصلاح دیگران در دسترس قرار می‌گیرند، مجوز محدودیت‌های خاصی را اعمال می‌کند که از تعاریف استاندارد منبع باز که توسط سازمان‌هایی مانند Open Source Initiative (OSI) حمایت می‌شود، منحرف می‌شود.
مهمترین محدودیت مربوط به استفاده تجاری در مقیاس بزرگ است. مجوز Llama 4 تصریح می‌کند که نهادهای تجاری با بیش از ۷۰۰ میلیون کاربر فعال ماهانه (MAU) باید قبل از استقرار یا استفاده از مدل‌های Llama 4، مجوز صریح از Meta دریافت کنند. این آستانه به طور مؤثر مانع از آن می‌شود که بزرگترین شرکت‌های فناوری - رقبای مستقیم بالقوه Meta - آزادانه از Llama 4 برای بهبود خدمات خود بدون رضایت Meta استفاده کنند.
این محدودیت باعث شد که Open Source Initiative، یک ناظر شناخته شده اصول منبع باز، قبلاً (در مورد Llama 2، که شرایط مشابهی داشت) بیان کند که چنین شرایطی مجوز را ‘از دسته ‘منبع باز’ خارج می‌کند’. مجوزهای منبع باز واقعی، طبق تعریف OSI، نباید علیه زمینه‌های تلاش یا افراد یا گروه‌های خاص تبعیض قائل شوند و عموماً استفاده تجاری گسترده را بدون نیاز به مجوز ویژه بر اساس اندازه یا موقعیت بازار کاربر مجاز می‌دانند.
رویکرد Meta را می‌توان نوعی مجوز ‘منبع در دسترس’ (source-available) یا ‘جامعه’ (community) به جای منبع باز خالص در نظر گرفت. منطق پشت این استراتژی صدور مجوز احتمالاً چند وجهی است. این به Meta اجازه می‌دهد تا با فراهم کردن دسترسی به مدل‌های قدرتمند، حسن نیت را جلب کرده و نوآوری را در جوامع گسترده‌تر توسعه‌دهنده و پژوهشگر تقویت کند. به طور همزمان، با جلوگیری از اینکه بزرگترین رقبای آن مستقیماً از سرمایه‌گذاری‌های قابل توجه هوش مصنوعی آن علیه خودش استفاده کنند، از منافع استراتژیک Meta محافظت می‌کند. در حالی که این رویکرد عمل‌گرایانه ممکن است به اهداف تجاری Meta خدمت کند، استفاده از اصطلاح ‘منبع باز’ همچنان بحث‌برانگیز است، زیرا می‌تواند باعث سردرگمی شود و به طور بالقوه معنای اصطلاحی را که دارای مفاهیم خاصی از آزادی و دسترسی نامحدود در دنیای توسعه نرم‌افزار است، کمرنگ کند. این بحث مداوم، تقاطع پیچیده همکاری باز، استراتژی شرکتی و مالکیت معنوی را در زمینه به سرعت در حال تحول هوش مصنوعی برجسته می‌کند.
Meta قصد دارد جزئیات بیشتری در مورد نقشه راه هوش مصنوعی خود به اشتراک بگذارد و با جامعه در کنفرانس LlamaCon آینده خود که برای ۲۹ آوریل برنامه‌ریزی شده است، تعامل کند. این رویداد احتمالاً بینش‌های بیشتری در مورد مبانی فنی Llama 4، تکرارهای بالقوه آینده و چشم‌انداز گسترده‌تر شرکت برای نقش هوش مصنوعی در اکوسیستم خود و فراتر از آن ارائه خواهد داد. انتشار Llama 4 Scout و Maverick، همراه با وعده Behemoth، به وضوح نشان‌دهنده عزم Meta برای تبدیل شدن به یک نیروی پیشرو در انقلاب هوش مصنوعی است که مسیر آن را هم از طریق نوآوری فناورانه و هم از طریق انتشار استراتژیک شکل می‌دهد.