Meta का बड़ा दांव: Llama 4 का आसन्न आगमन

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (Artificial Intelligence) वर्चस्व की निरंतर, तीव्र गति वाली दौड़ में, Meta Platforms खुद को एक जटिल रास्ते पर नेविगेट करते हुए पाता है। Facebook और Instagram जैसे विशाल सोशल नेटवर्क का संरक्षक, यह प्रौद्योगिकी दिग्गज कथित तौर पर अपने प्रमुख बड़े भाषा मॉडल (large language model), Llama 4, के अगले संस्करण का अनावरण करने की कगार पर है। The Information द्वारा साझा की गई अंतर्दृष्टि के अनुसार, आंतरिक समयरेखा से अवगत व्यक्तियों का हवाला देते हुए, लॉन्च अस्थायी रूप से इस महीने के अंत में निर्धारित है। हालाँकि, यह प्रत्याशित शुरुआत कुछ हद तक अनिश्चितता में डूबी हुई है, पहले ही कम से कम दो स्थगन का सामना कर चुकी है, जो जनरेटिव AI (generative AI) की सीमाओं को आगे बढ़ाने में निहित जटिल चुनौतियों का सुझाव देती है। संभावना बनी हुई है कि रिलीज की तारीख एक बार फिर टाली जा सकती है, जो आंतरिक बेंचमार्क और बाजार की ऊंची उम्मीदों दोनों को पूरा करने के लिए आवश्यक सावधानीपूर्वक अंशांकन को उजागर करती है।

Llama 4 की ओर यात्रा वर्तमान AI परिदृश्य को परिभाषित करने वाले तीव्र दबाव वाले माहौल को रेखांकित करती है। OpenAI के ChatGPT के सार्वजनिक अनावरण और उसके बाद उल्कापिंड वृद्धि के बाद से, तकनीकी क्षेत्र अपरिवर्तनीय रूप से बदल गया है। ChatGPT ने न केवल AI के साथ बातचीत के लिए एक नया इंटरफ़ेस पेश किया; इसने एक वैश्विक निवेश उन्माद को उत्प्रेरित किया, स्थापित तकनीकी दिग्गजों और फुर्तीले स्टार्टअप्स को समान रूप से मशीन लर्निंग (machine learning) विकास और परिनियोजन में अभूतपूर्व संसाधन डालने के लिए मजबूर किया। Meta, इस सामने आने वाले नाटक में एक प्रमुख खिलाड़ी, इस बात से पूरी तरह अवगत है कि प्रासंगिकता बनाए रखने - नेतृत्व तो दूर की बात है - के लिए अपनी मूलभूत AI क्षमताओं में निरंतर, अभूतपूर्व नवाचार की आवश्यकता है। Llama 4 केवल एक अपग्रेड का प्रतिनिधित्व नहीं करता है, बल्कि इस चल रहे तकनीकी शतरंज के खेल में एक महत्वपूर्ण रणनीतिक कदम है।

विकास बाधाओं और प्रतिस्पर्धी बेंचमार्क को नेविगेट करना

अत्याधुनिक बड़े भाषा मॉडल (state-of-the-art large language model) जारी करने का मार्ग शायद ही कभी रैखिक होता है, और Llama 4 का विकास पथ कोई अपवाद नहीं लगता है। रिपोर्टों से संकेत मिलता है कि पहले की देरी में योगदान देने वाला एक प्राथमिक कारक कठोर आंतरिक परीक्षण चरणों के दौरान मॉडल का प्रदर्शन था। विशेष रूप से, Llama 4 कथित तौर पर महत्वपूर्ण तकनीकी बेंचमार्क के संबंध में Meta के अपने महत्वाकांक्षी लक्ष्यों से कम रह गया। सुधार के लिए चिह्नित क्षेत्रों में परिष्कृत तर्क क्षमताएं और जटिल गणितीय समस्या-समाधान में प्रवीणता शामिल थी - क्षमताएं जो AI प्रदर्शन के ऊपरी क्षेत्रों में तेजी से विभेदक के रूप में देखी जाती हैं।

इन संज्ञानात्मक डोमेन में मानव-स्तर, या यहां तक ​​कि विश्वसनीय रूप से मानव-जैसी, प्रदर्शन प्राप्त करना एक दुर्जेय चुनौती बनी हुई है। इसके लिए न केवल विशाल डेटासेट और अपार कम्प्यूटेशनल शक्ति की आवश्यकता होती है, बल्कि वास्तुशिल्प परिष्कार और एल्गोरिथम सरलता की भी आवश्यकता होती है। Meta के लिए, यह सुनिश्चित करना कि Llama 4 इन क्षेत्रों में उत्कृष्टता प्राप्त करे, सर्वोपरि है, न केवल तकनीकी कौशल का प्रदर्शन करने के लिए बल्कि अपने विविध उत्पाद पारिस्थितिकी तंत्र में AI-संचालित सुविधाओं की एक नई पीढ़ी को सक्षम करने के लिए भी। इन आंतरिक मानकों को पूरा करने में विफलता एक फीकी प्रतिक्रिया का जोखिम उठा सकती है या, इससे भी बदतर, उन प्रतिस्पर्धियों को और जमीन दे सकती है जिन्होंने बार को असाधारण रूप से ऊंचा स्थापित किया है।

इसके अलावा, कथित तौर पर Llama 4 की प्राकृतिक, मानवरूपी आवाज वार्तालाप आयोजित करने में तुलनात्मक क्षमताओं के बारे में आंतरिक रूप से चिंताएं उठाई गई थीं, खासकर जब OpenAI द्वारा विकसित मॉडलों की कथित शक्तियों के मुकाबले मापा जाता है। AI की तरल, प्रासंगिक रूप से जागरूक और तानवाला रूप से उपयुक्त बोली जाने वाली बातचीत में संलग्न होने की क्षमता तेजी से एक प्रमुख युद्धक्षेत्र बन रही है। यह क्षमता बहुत बेहतर वर्चुअल असिस्टेंट और ग्राहक सेवा बॉट से लेकर वर्चुअल और ऑगमेंटेड रियलिटी वातावरण के भीतर अधिक इमर्सिव अनुभवों तक संभावित अनुप्रयोगों को अनलॉक करती है - Meta की दीर्घकालिक दृष्टि के लिए एक केंद्रीय डोमेन। यह सुनिश्चित करना कि Llama 4 आवाज बातचीत में प्रतिस्पर्धी, यदि बेहतर नहीं है, तो न केवल एक तकनीकी लक्ष्य है, बल्कि Meta के भविष्य के उत्पाद रोडमैप और उपयोगकर्ता जुड़ाव रणनीतियों से सीधे जुड़ी एक रणनीतिक अनिवार्यता है। इन जटिल कार्यात्मकताओं को परिष्कृत करने की पुनरावृत्ति प्रक्रिया ने संभवतः रिलीज शेड्यूल में समायोजन में महत्वपूर्ण योगदान दिया।

वित्तीय इंजन: निवेशक जांच के बीच AI महत्वाकांक्षाओं को बढ़ावा देना

AI नेतृत्व की खोज एक असाधारण रूप से पूंजी-गहन प्रयास है। Meta ने अपनी प्रतिबद्धता को स्पष्ट रूप से संकेत दिया है, विशेष रूप से अपने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बुनियादी ढांचे के विस्तार के लिए लक्षित इस वर्ष व्यय के लिए एक चौंका देने वाली राशि - संभावित रूप से $65 बिलियन तक पहुंचने वाली - निर्धारित की है। यह विशाल निवेश उस मूलभूत भूमिका को रेखांकित करता है जिसे AI द्वारा Meta के संचालन में निभाने की उम्मीद है, सामग्री अनुशंसा एल्गोरिदम और लक्षित विज्ञापन प्रणालियों को बढ़ाने से लेकर नए उपयोगकर्ता अनुभवों को शक्ति देने और मेटावर्स (metaverse) विकसित करने तक।

हालांकि, खर्च का यह स्तर शून्य में नहीं होता है। यह निवेश समुदाय से बढ़ी हुई जांच की अवधि के साथ मेल खाता है। बड़े तकनीकी परिदृश्य में शेयरधारक तेजी से कंपनियों पर अपने बड़े पैमाने पर AI निवेश पर मूर्त रिटर्न प्रदर्शित करने के लिए दबाव डाल रहे हैं। कथा असीम क्षमता से AI पहलों से प्राप्त मुद्रीकरण और लाभप्रदता के स्पष्ट मार्गों की अधिक व्यावहारिक मांग में स्थानांतरित हो गई है। निवेशक यह देखना चाहते हैं कि ये अरबों कैसे बढ़े हुए उपयोगकर्ता जुड़ाव, नए राजस्व स्रोतों, बेहतर परिचालन क्षमता, या स्थायी प्रतिस्पर्धी लाभों में तब्दील होते हैं।

Meta के बहु-अरब डॉलर के AI बजट को इसलिए निवेशक अपेक्षा के इस लेंस के माध्यम से देखा जाना चाहिए। Llama 4 जैसी पहलों की सफलता या कथित कमियों की न केवल उनकी तकनीकी खूबियों के लिए, बल्कि कंपनी की निचली रेखा और रणनीतिक स्थिति में सार्थक योगदान करने की उनकी क्षमता के लिए बारीकी से निगरानी की जाएगी। यह वित्तीय दबाव Llama 4 के आसपास के विकास औरपरिनियोजन निर्णयों में जटिलता की एक और परत जोड़ता है, तकनीकी सीमाओं को आगे बढ़ाने और प्रदर्शन योग्य मूल्य प्रदान करने के बीच एक सावधानीपूर्वक संतुलन की मांग करता है। कंपनी को हितधारकों को विश्वास दिलाना चाहिए कि यह विशाल पूंजी आवंटन केवल प्रतिद्वंद्वियों के साथ तालमेल नहीं रख रहा है, बल्कि रणनीतिक रूप से Meta को AI-संचालित दुनिया में भविष्य के विकास और प्रभुत्व के लिए स्थापित कर रहा है।

पारंपरिक ज्ञान को चुनौती: DeepSeek व्यवधान

जबकि Meta, Google, और Microsoft जैसे दिग्गज एक उच्च-दांव, बहु-अरब डॉलर की AI हथियारों की दौड़ में लगे हुए हैं, अप्रत्याशित तिमाहियों से शक्तिशाली लेकिन कम लागत वाले मॉडल का उद्भव लंबे समय से चली आ रही धारणाओं को चुनौती दे रहा है। एक प्रमुख उदाहरण DeepSeek का उदय है, जो एक चीनी प्रौद्योगिकी फर्म द्वारा विकसित एक अत्यधिक सक्षम मॉडल है। DeepSeek ने अपनी विकास लागत के सापेक्ष अपने प्रभावशाली प्रदर्शन के लिए महत्वपूर्ण ध्यान आकर्षित किया है, सीधे इस प्रचलित विश्वास का सामना करते हुए कि शीर्ष-स्तरीय AI प्राप्त करने के लिए Silicon Valley में देखे गए पैमाने पर व्यय की आवश्यकता होती है।

DeepSeek जैसे मॉडलों की सफलता उद्योग के लिए कई महत्वपूर्ण प्रश्न प्रस्तुत करती है:

• क्या बड़े पैमाने पर ही एकमात्र रास्ता है? क्या एक अग्रणी AI मॉडल बनाने के लिए अनिवार्य रूप से अरबों के निवेश और महाद्वीप-विस्तृत डेटासेट और कम्प्यूटेशनल संसाधनों तक पहुंच की आवश्यकता होती है? DeepSeek सुझाव देता है कि वैकल्पिक, संभावित रूप से अधिक कुशल रास्ते मौजूद हो सकते हैं।
• दिग्गजों से परे नवाचार: क्या छोटी, शायद अधिक केंद्रित, टीमें या संगठन कम संसाधनों के साथ काम कर रहे हैं, फिर भी विशिष्ट वास्तुशिल्प नवाचारों या प्रशिक्षण पद्धतियों का लाभ उठाकर अत्यधिक प्रतिस्पर्धी मॉडल तैयार कर सकते हैं?
• वैश्विक प्रतिस्पर्धा की गतिशीलता: पारंपरिक अमेरिकी तकनीकी केंद्रों के बाहर के क्षेत्रों से मजबूत दावेदारों का उद्भव प्रतिस्पर्धी परिदृश्य को कैसे बदलता है और संभावित रूप से विविध दृष्टिकोणों के माध्यम से नवाचार को तेज करता है?

Llama 4 के लिए DeepSeek से कुछ तकनीकी पहलुओं को उधार लेने में Meta के भीतर कथित रुचि विशेष रूप से révélateur है। यह एक व्यावहारिक मान्यता का सुझाव देता है कि अत्याधुनिक विचार और प्रभावी तकनीकें कहीं से भी उत्पन्न हो सकती हैं, और सफल दृष्टिकोणों को शामिल करना - उनकी उत्पत्ति की परवाह किए बिना - प्रतिस्पर्धी बने रहने की कुंजी है। दूसरों द्वारा अग्रणी रणनीतियों से सीखने और अनुकूलित करने की यह इच्छा, यहां तक ​​कि विभिन्न आर्थिक मॉडलों के तहत काम करने वाले कथित प्रतिद्वंद्वियों से भी, तेजी से विकसित हो रहे AI इलाके को नेविगेट करने में एक महत्वपूर्ण कारक हो सकता है।

तकनीकी विकास: Mixture of Experts को अपनाना

Llama 4 के कम से कम एक संस्करण के लिए कथित तौर पर विचाराधीन एक विशिष्ट तकनीकी रणनीति में mixture of experts (MoE) विधि शामिल है। यह मशीन-लर्निंग तकनीक एक महत्वपूर्ण वास्तुशिल्प पसंद का प्रतिनिधित्व करती है, जो कुछ पहले के बड़े भाषा मॉडल की अखंड संरचना से अलग है।

संक्षेप में, MoE दृष्टिकोण इस प्रकार काम करता है:

1. विशेषज्ञता (Specialization): सभी कार्यों को संभालने के लिए एकल, विशाल न्यूरल नेटवर्क (neural network) को प्रशिक्षित करने के बजाय, MoE मॉडल कई छोटे, विशेष ‘विशेषज्ञ’ नेटवर्क को प्रशिक्षित करता है। प्रत्येक विशेषज्ञ विशिष्ट प्रकार के डेटा, कार्यों या ज्ञान डोमेन (उदाहरण के लिए, कोडिंग के लिए एक विशेषज्ञ, रचनात्मक लेखन के लिए दूसरा, वैज्ञानिक तर्क के लिए तीसरा) में अत्यधिक कुशल हो जाता है।
2. गेटिंग तंत्र (Gating Mechanism): एक ‘गेटिंग नेटवर्क’ (gating network) राउटर के रूप में कार्य करता है। जब मॉडल को एक इनपुट (एक प्रॉम्प्ट या क्वेरी) प्राप्त होता है, तो गेटिंग नेटवर्क इसका विश्लेषण करता है और यह निर्धारित करता है कि कौन सा विशेषज्ञ (या विशेषज्ञों का संयोजन) उस विशिष्ट कार्य को संभालने के लिए सबसे उपयुक्त है।
3. चयनात्मक सक्रियण (Selective Activation): इनपुट को संसाधित करने और आउटपुट उत्पन्न करने के लिए केवल चयनित विशेषज्ञ (विशेषज्ञों) को सक्रिय किया जाता है। अन्य विशेषज्ञ उस विशेष कार्य के लिए निष्क्रिय रहते हैं।

MoE आर्किटेक्चर के संभावित लाभ सम्मोहक हैं:

• कम्प्यूटेशनल दक्षता (Computational Efficiency): अनुमान (inference) के दौरान (जब मॉडल प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न कर रहा होता है), मॉडल के कुल मापदंडों (parameters) का केवल एक अंश सक्रिय होता है। यह सघन मॉडल की तुलना में काफी तेज प्रतिक्रिया समय और कम कम्प्यूटेशनल लागत का कारण बन सकता है जहां हर कार्य के लिए पूरा नेटवर्क लगा होता है।
• स्केलेबिलिटी (Scalability): MoE मॉडल संभावित रूप से सघन मॉडल की तुलना में बहुत बड़े पैरामीटर काउंट तक बढ़ाए जा सकते हैं, अनुमान के दौरान कम्प्यूटेशनल लागत में आनुपातिक वृद्धि के बिना, क्योंकि केवल प्रासंगिक विशेषज्ञों का उपयोग किया जाता है।
• बेहतर प्रदर्शन (Improved Performance): विशेषज्ञों को विशेषज्ञता की अनुमति देकर, MoE मॉडल संभावित रूप से एक सामान्यवादी मॉडल की तुलना में विशिष्ट कार्यों पर उच्च प्रदर्शन प्राप्त कर सकते हैं जो एक साथ सब कुछ मास्टर करने की कोशिश कर रहा है।

Llama 4 के लिए MoE को संभावित रूप से अपनाना, संभवतः DeepSeek जैसे मॉडल में देखी गई तकनीकों से प्रभावित होकर, Meta के न केवल कच्ची क्षमता बल्कि दक्षता और स्केलेबिलिटी को भी अनुकूलित करने पर ध्यान केंद्रित करने का संकेत देता है। यह AI अनुसंधान में अधिक परिष्कृत और कम्प्यूटेशनल रूप से प्रबंधनीय मॉडल आर्किटेक्चर की ओर एक व्यापक प्रवृत्ति को दर्शाता है, जो प्रगति के एकमात्र उपाय के रूप में केवल पैरामीटर गणना बढ़ाने से परे है। हालाँकि, MoE को प्रभावी ढंग से लागू करना, अपनी चुनौतियों का एक सेट प्रस्तुत करता है, जिसमें प्रशिक्षण स्थिरता और यह सुनिश्चित करना शामिल है कि गेटिंग नेटवर्क कार्यों को बेहतर ढंग से रूट करता है।

रणनीतिक रोलआउट: मालिकाना पहुंच और ओपन सोर्स लोकाचार को संतुलित करना

Llama 4 को दुनिया में जारी करने की रणनीति Meta के लिए एक और महत्वपूर्ण विचार है, जिसमें मालिकाना नियंत्रण और कंपनी के स्थापित ओपन-सोर्स (open-source) दृष्टिकोण के बीच एक संभावित संतुलन अधिनियम शामिल है। रिपोर्टों से पता चलता है कि Meta ने एक चरणबद्ध रोलआउट पर विचार किया है, संभवतः Llama 4 को शुरू में अपने स्वयं के उपभोक्ता-सामना करने वाले AI असिस्टेंट (AI assistant), Meta AI के माध्यम से शुरू किया है, बाद में इसे ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर के रूप में जारी किया है।

इस संभावित दो-चरणीय दृष्टिकोण के विशिष्ट रणनीतिक निहितार्थ हैं:

• प्रारंभिक नियंत्रित परिनियोजन (Meta AI के माध्यम से):
  • Meta को अपेक्षाकृत नियंत्रित वातावरण में वास्तविक दुनिया के उपयोग डेटा और प्रतिक्रिया एकत्र करने की अनुमति देता है।
  • व्यापक रिलीज से पहले संभावित मुद्दों की फाइन-ट्यूनिंग और पहचान को सक्षम बनाता है।
  • Meta के अपने उत्पादों में तत्काल वृद्धि प्रदान करता है, संभावित रूप से WhatsApp, Messenger, और Instagram जैसे प्लेटफार्मों पर उपयोगकर्ता जुड़ाव को बढ़ाता है जहां Meta AI एकीकृत है।
  • Google (Search/Workspace में Gemini) और Microsoft (Windows/Office में Copilot) जैसे प्रतिद्वंद्वियों से एकीकृत AI सुविधाओं के लिए एक प्रतिस्पर्धी प्रतिक्रिया प्रदान करता है।
• बाद में ओपन-सोर्स रिलीज:
  • Llama मॉडल के लिए Meta की पिछली रणनीति के साथ संरेखित करता है, जिसने व्यापक AI अनुसंधान और डेवलपर समुदाय के भीतर महत्वपूर्ण सद्भावना अर्जित की और नवाचार को प्रेरित किया।
  • Meta की AI तकनीक के आसपास एक पारिस्थितिकी तंत्र को बढ़ावा देता है, संभावित रूप से सुधार, नए अनुप्रयोगों और व्यापक रूप से अपनाने की ओर ले जाता है।
  • OpenAI (GPT-4 के साथ) और Anthropic जैसे प्रतिस्पर्धियों के अधिक बंद दृष्टिकोणों के प्रतिरूप के रूप में कार्य करता है।
  • प्रतिभा को आकर्षित कर सकता है और Meta को उन्नत AI के लोकतंत्रीकरण में एक नेता के रूप में स्थापित कर सकता है।

यह विचार-विमर्श अक्सर बड़ी तकनीकी कंपनियों द्वारा सामना किए जाने वाले तनाव को उजागर करता है:प्रत्यक्ष उत्पाद लाभ के लिए अत्याधुनिक तकनीक का लाभ उठाने की इच्छा बनाम एक खुले पारिस्थितिकी तंत्र को बढ़ावा देने के लाभ। Llama 3 के साथ Meta का इतिहास, जिसे व्यापक अनुसंधान और वाणिज्यिक उपयोग (कुछ अपवादों के साथ) की अनुमति देने वाले एक अनुज्ञेय लाइसेंस के तहत जारी किया गया था, ने एक मिसाल कायम की। Llama 3 जल्दी से कई डाउनस्ट्रीम अनुप्रयोगों और आगे के शोध के लिए एक मूलभूत मॉडल बन गया। क्या Meta Llama 4 के साथ समान पथ का अनुसरण करता है, या अधिक सतर्क प्रारंभिक दृष्टिकोण अपनाता है, यह उसकी विकसित हो रही AI रणनीति और उन प्रतिस्पर्धियों के सापेक्ष उसकी स्थिति का एक महत्वपूर्ण संकेतक होगा जो अपने सबसे उन्नत मॉडलों पर कड़ा नियंत्रण बनाए रखते हैं। निर्णय में संभवतः विशिष्टता के तत्काल प्रतिस्पर्धी लाभों बनाम खुलेपन के दीर्घकालिक रणनीतिक लाभों का वजन शामिल है।

Llama विरासत पर निर्माण

Llama 4 अलगाव में नहीं उभरता है; यह अपने पूर्ववर्तियों, विशेष रूप से Llama 3, के कंधों पर खड़ा है। पिछले साल जारी किया गया, Llama 3 ने Meta की AI क्षमताओं के लिए एक महत्वपूर्ण कदम आगे बढ़ाया। यह अनुसंधान और अधिकांश वाणिज्यिक उपयोगों के लिए काफी हद तक मुफ्त होने के लिए उल्लेखनीय था, तुरंत इसे OpenAI के GPT-4 जैसे अधिक प्रतिबंधित मॉडलों से अलग करता है।

Llama 3 के साथ पेश किए गए प्रमुख सुधारों में शामिल हैं:

• बहुभाषी प्रवीणता (Multilingual Proficiency): आठ अलग-अलग भाषाओं में प्रभावी ढंग से बातचीत करने की क्षमता, विश्व स्तर पर इसकी प्रयोज्यता को व्यापक बनाना।
• उन्नत कोडिंग कौशल (Enhanced Coding Skills): उच्च-गुणवत्ता वाले कंप्यूटर कोड उत्पन्न करने में एक उल्लेखनीय सुधार, डेवलपर्स के लिए एक मूल्यवान क्षमता।
• जटिल समस्या समाधान (Complex Problem Solving): पहले के Llama संस्करणों की तुलना में जटिल गणितीय समस्याओं और तार्किक तर्क कार्यों से निपटने में अधिक योग्यता।

इन सुधारों ने Llama 3 को एक मजबूत और बहुमुखी मॉडल के रूप में स्थापित किया, जिसे शोधकर्ताओं और डेवलपर्स द्वारा व्यापक रूप से अपनाया गया जो एक शक्तिशाली खुले विकल्प की तलाश में थे। Llama 4 से न केवल इन क्षमताओं से मेल खाने की उम्मीद है, बल्कि उन्हें काफी हद तक पार करने की भी उम्मीद है, विशेष रूप से तर्क, संवादी बारीकियों और संभावित रूप से दक्षता के क्षेत्रों में, खासकर यदि MoE आर्किटेक्चर सफलतापूर्वक लागू किए जाते हैं। Llama 4 का विकास इस पुनरावृत्ति प्रक्रिया में अगले चरण का प्रतिनिधित्व करता है, जिसका उद्देश्य प्रदर्शन लिफाफे को और आगे बढ़ाना है, जबकि संभावित रूप से क्षमता, दक्षता और पहुंच के बीच संतुलन को परिष्कृत करना है जो इसके अग्रदूत की विशेषता है। Llama 3 की सफलता ने इसके उत्तराधिकारी के लिए उच्च उम्मीदें पैदा कीं, एक बेंचमार्क स्थापित किया जिसे Llama 4 को Meta की AI यात्रा में एक महत्वपूर्ण प्रगति माने जाने के लिए पार करना होगा।