Meta Llama 4: Uma Análise Detalhada

O Llama da Meta, inicialmente conhecido como LLaMA (Large Language Model Meta AI), surgiu em cena em fevereiro de 2023, marcando a incursão da Meta no competitivo mundo dos grandes modelos de linguagem (LLMs). O lançamento do Llama 2 em julho de 2023 foi um divisor de águas, pois a Meta adotou uma licença aberta permissiva, democratizando o acesso e promovendo a adoção generalizada. Através de refinamento contínuo e múltiplas iterações, o Llama tem constantemente aprimorado suas capacidades, solidificando sua posição entre gigantes da indústria como OpenAI, Anthropic e Google.

A família Llama se expandiu ainda mais em 5 de abril de 2025, com a introdução da família de modelos Llama 4, também conhecida como o rebanho Llama 4, anunciando uma nova era de LLMs multimodais.

O que é Meta Llama 4?

Meta Llama 4 representa um salto significativo na tecnologia LLM, ostentando capacidades multimodais que permitem processar e interpretar dados de texto, imagem e vídeo. Este modelo de quarta geração transcende as barreiras linguísticas, suportando inúmeras línguas de todo o mundo.

Uma inovação chave nos modelos Llama 4 é a adoção de uma arquitetura mixture-of-experts, uma estreia para a família Llama. Esta arquitetura ativa dinamicamente apenas um subconjunto dos parâmetros totais para cada token de entrada, alcançando um equilíbrio harmonioso entre poder e eficiência.

Embora a licença comunitária Llama 4 não seja oficialmente reconhecida como uma licença aprovada pela Open Source Initiative, a Meta caracteriza seus modelos Llama 4 como de código aberto. A licença concede direitos de uso e modificação gratuitos para os modelos Llama 4, sujeitos a certas limitações. Em abril de 2025, o limite foi fixado em 700 milhões de usuários mensais, além dos quais é necessária uma licença comercial.

A linha Llama 4 compreende três versões primárias: Scout, Maverick e Behemoth. Scout e Maverick foram lançados simultaneamente, enquanto Behemoth permanece em desenvolvimento. Esses modelos diferem significativamente em suas especificações:

• Llama 4 Scout: Apresenta 17 bilhões de parâmetros ativos, 16 experts, 109 bilhões de parâmetros totais, uma janela de contexto de 10 milhões de tokens e um cutoff de conhecimento de agosto de 2024.
• Llama 4 Maverick: Também apresenta 17 bilhões de parâmetros ativos, mas ostenta 128 experts, 400 bilhões de parâmetros totais, uma janela de contexto de 1 milhão de tokens e o mesmo cutoff de conhecimento do Scout.
• Llama 4 Behemoth: O mais poderoso dos três, com 288 bilhões de parâmetros ativos, 16 experts, 2 trilhões de parâmetros totais e uma janela de contexto e cutoff de conhecimento não especificados.

Capacidades do Meta Llama 4

Os modelos Meta Llama 4 desbloqueiam um espectro diversificado de aplicações, incluindo:

• Multimodalidade Nativa: A capacidade de entender simultaneamente texto, imagens e vídeo. Isso permite que o modelo derive contexto e significado de diversas fontes de informação.
• Sumarização de Conteúdo: Os modelos Llama 4 podem condensar eficientemente informações de vários tipos de conteúdo, um aspecto crucial da compreensão multimodal. Por exemplo, o modelo poderia analisar um vídeo, extrair cenas-chave e gerar um resumo conciso do conteúdo.
• Processamento de Contexto Longo: O Llama 4 Scout é especificamente projetado para processar volumes substanciais de informação, facilitado por sua expansiva janela de contexto de 10 milhões de tokens. Essa capacidade é inestimável para tarefas como analisar extensos artigos de pesquisa ou processar documentos longos.
• Modalidade Multilíngue: Todos os modelos Llama 4 exibem proficiência multilíngue, suportando uma ampla gama de idiomas para processamento de texto: árabe, inglês, francês, alemão, hindi, indonésio, italiano, português, espanhol, tagalog, tailandês e vietnamita. No entanto, o entendimento de imagem está atualmente limitado ao inglês.
• Geração de Texto: Os modelos Llama 4 se destacam na geração de texto coerente e contextualmente relevante, incluindo empreendimentos de escrita criativa. O modelo pode se adaptar a vários estilos de escrita e gerar texto de qualidade humana.
• Raciocínio Avançado: Esses modelos possuem a capacidade de raciocinar através de intrincados problemas científicos e matemáticos. Eles podem decifrar lógica complexa e chegar a conclusões precisas.
• Geração de Código: O Llama 4 é capaz de compreender e gerar código de aplicação, auxiliando os desenvolvedores na otimização de seus fluxos de trabalho. O modelo pode gerar trechos de código, completar funções e até mesmo desenvolver aplicações inteiras.
• Funcionalidade de Modelo Base: Como um modelo aberto, o Llama 4 serve como um elemento fundamental para o desenvolvimento de modelos derivados. Pesquisadores e desenvolvedores podem ajustar o Llama 4 para tarefas específicas, aproveitando suas capacidades existentes para construir aplicações especializadas.

Metodologia de Treinamento do Meta Llama 4

A Meta empregou um conjunto de técnicas avançadas para treinar seus LLMs da família Llama de quarta geração, visando melhorar a precisão e o desempenho em comparação com as versões anteriores. Essas técnicas incluíram:

• Dados de Treinamento: A pedra angular de qualquer LLM são seus dados de treinamento, e a Meta reconheceu que mais dados se traduzem em melhor desempenho. Para este fim, o Llama 4 foi treinado em mais de 30 trilhões de tokens, dobrando a quantidade de dados usados para treinar o Llama 3.
• Multimodalidade de Fusão Inicial: A série Llama 4 adotou a abordagem de “fusão inicial”, que integra tokens de texto e visão em um modelo unificado. Esta abordagem, de acordo com a Meta, promove uma compreensão mais natural entre informações visuais e textuais, eliminando a necessidade de codificadores e decodificadores separados.
• Otimização de Hiperparâmetros: Esta técnica envolve o ajuste fino de hiperparâmetros críticos do modelo, como taxas de aprendizado por camada, para alcançar resultados de treinamento mais confiáveis e consistentes. Ao otimizar esses parâmetros, a Meta conseguiu melhorar a estabilidade e o desempenho geral do Llama 4.
• Arquitetura iRoPE: A arquitetura de camadas de atenção intercaladas sem embeddings posicionais, ou arquitetura iRoPE, aprimora o manuseio de sequências longas durante o treinamento e facilita a janela de contexto de 10 milhões de tokens no Llama 4 Scout. Esta arquitetura permite que o modelo retenha informações de partes distantes da sequência de entrada, permitindo que ele processe documentos mais longos e complexos.
• Codificador de Visão MetaCLIP: O novo codificador de visão Meta traduz imagens em representações de token, levando a uma melhor compreensão multimodal. Este codificador permite que o Llama 4 processe e interprete efetivamente informações visuais.
• Treinamento de Segurança GOAT: A Meta implementou o Generative Offensive Agent Tester (GOAT) durante todo o treinamento para identificar vulnerabilidades do LLM e melhorar a segurança do modelo. Esta técnica ajuda a mitigar o risco de o modelo gerar conteúdo prejudicial ou tendencioso.

Evolução dos Modelos Llama

Após o lançamento inovador do ChatGPT em novembro de 2022, empresas de toda a indústria correram para estabelecer um ponto de apoio no mercado de LLMs. A Meta estava entre os primeiros a responder, introduzindo seus modelos Llama iniciais no início de 2023, embora com acesso restrito. Começando com o lançamento do Llama 2 em meados de 2023, todos os modelos subsequentes foram disponibilizados sob licenças abertas.

• Llama 1: O modelo Llama original, lançado em fevereiro de 2023 com acesso limitado.
• Llama 2: Lançado em julho de 2023 como o primeiro modelo Llama com uma licença aberta, o Llama 2 ofereceu acesso e uso gratuitos. Esta iteração incluiu versões de 7B, 13B e 70B parâmetros, atendendo a diversas necessidades computacionais.
• Llama 3: Os modelos Llama 3 estrearam em abril de 2024, inicialmente com versões de 8B e 70B parâmetros.
• Llama 3.1: Lançado em julho de 2024, o Llama 3.1 adicionou um modelo de 405B parâmetros, ultrapassando os limites das capacidades de LLM.
• Llama 3.2: Este modelo, o primeiro LLM totalmente multimodal da Meta, foi lançado em outubro de 2024, marcando um marco significativo na evolução da família Llama.
• Llama 3.3: A Meta afirmou em seu lançamento de dezembro de 2024 que a variante de 70B do Llama 3.3 entregou o mesmo desempenho que a variante de 405B do 3.1, enquanto exigia menos recursos computacionais, mostrando os contínuos esforços de otimização.

Llama 4 em Comparação com Outros Modelos

O cenário da IA generativa está se tornando cada vez mais competitivo, apresentando players proeminentes como o GPT-4o da OpenAI, o Google Gemini 2.0 e vários projetos de código aberto, incluindo o DeepSeek.

O desempenho do Llama 4 pode ser avaliado usando vários benchmarks, incluindo:

• MMMU (Massive Multi-discipline Multimodal Understanding): Avalia as capacidades de raciocínio de imagem.
• LiveCodeBench: Avalia a proficiência em codificação.
• GPQA Diamond (Graduate-Level Google-Proof Q&A Diamond): Mede o raciocínio e o conhecimento.

Pontuações mais altas nesses benchmarks indicam melhor desempenho.

Esses benchmarks destacam os pontos fortes do Llama 4 Maverick em raciocínio de imagem, codificação e conhecimento geral, posicionando-o como um forte concorrente na arena LLM.

Acessando o Llama 4

Meta Llama 4 Maverick e Scout estão prontamente disponíveis através de vários canais:

• Llama.com: Baixe o Scout e o Maverick diretamente do site llama.com operado pela Meta gratuitamente.
• Meta.ai: A interface web Meta.ai fornece acesso baseado em navegador ao Llama 4, permitindo que os usuários interajam com o modelo sem exigir nenhuma instalação local.
• Hugging Face: O Llama 4 também está acessível em https://huggingface.co/meta-llama, uma plataforma popular para compartilhar e descobrir modelos de aprendizado de máquina.
• Meta AI App: O Llama 4 alimenta o assistente virtual de IA da Meta, acessível via voz ou texto em várias plataformas. Os usuários podem aproveitar o assistente para realizar tarefas como resumir texto, gerar conteúdo e responder a perguntas.