Meta ha anunciado el lanzamiento de «Llama 4», que incluye dos nuevos modelos diseñados para competir con gigantes de la inteligencia artificial como OpenAI y Google. Este artículo revela los detalles del «modelo de inteligencia artificial de Meta» y sus capacidades esperadas.
Contenido del artículo:
- Introducción
- Nuevos modelos de Llama 4
- La tecnología MoE y su importancia
- Competencia y licencia de código abierto
- Conclusión
- Preguntas frecuentes
Introducción
El 6 de abril de 2025, Wes Davis anunció el lanzamiento por parte de Meta de su versión más reciente de Llama, bajo el nombre de «Llama 4», que incluye dos modelos principales: «Llama 4 Scout» y «Llama 4 Maverick». Esto se produce en el marco de los esfuerzos de Meta por consolidarse como un competidor feroz frente a empresas como OpenAI y sus modelos GPT-4o, además de Google y su modelo Gemini 2.0 Flash.
Nuevos modelos de Llama 4
Según las declaraciones de Mark Zuckerberg, director ejecutivo de Meta, la empresa trabaja actualmente en otro modelo llamado «Llama 4 Behemoth», considerado por algunos como el proyecto más grande en términos de número de «parámetros» y entrenamiento intensivo, al cual describió como «el modelo base con mejor rendimiento del mundo».
El «Llama 4 Scout» destaca por su tamaño relativamente pequeño, ya que cabe en una sola tarjeta gráfica Nvidia H100 GPU. A pesar de su tamaño reducido, este modelo es capaz de gestionar una ventana de contexto de hasta 10 millones de «tokens», superando así a modelos ligeros como Gemma 3 de Google y Gemini 2.0 Flash-Lite, así como a modelos de código abierto como Mistral 3.1.
Por su parte, el «Llama 4 Maverick» llega con mayores capacidades que compiten con modelos como GPT-4o, Gemini 2.0 Flash y DeepSeek-V3, consumiendo la mitad de los recursos activos (Active Parameters) que otros modelos necesitan para alcanzar el mismo nivel de rendimiento. Este paso representa un intento de Meta por mostrar la eficiencia del enfoque «Mixture of Experts (MoE)» que ha adoptado, el cual asigna una parte del modelo para procesar tareas específicas, haciendo el proceso mucho más eficiente.
Meta también indicó que el «Llama 4 Behemoth» cuenta con 288 mil millones de parámetros activos (Active Parameters), y un total de 2 billones de parámetros. Aunque este modelo aún no se ha lanzado oficialmente, los datos de la compañía señalan su superioridad en las pruebas de ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM) sobre GPT-4.5 y Claude Sonnet 3.7.
La tecnología MoE y su importancia
Según la información proporcionada por Meta, estos modelos utilizan intensivamente la arquitectura de «mezcla de expertos» (MoE), una tecnología innovadora que divide el modelo en unidades especializadas que procesan exactamente las tareas requeridas, en lugar de ejecutar todos los parámetros a la vez. Meta afirma que anunciará más detalles sobre el futuro del «modelo de inteligencia artificial de Meta» durante la conferencia LlamaCon programada para el 29 de abril.
Competencia y licencia de código abierto
Sin embargo, la cuestión del «código abierto» para Llama 4 sigue siendo objeto de debate, ya que Meta impone ciertas restricciones a las licencias comerciales para organizaciones con más de 700 millones de usuarios activos mensuales, lo que lleva a críticos como la Open Source Initiative a oponerse a calificarlo completamente como de «código abierto».
Conclusión
Si se cumplen las promesas de Meta sobre un rendimiento superior y mayor eficiencia en los modelos de Llama 4, este podría ser un paso importante para competir con los modelos de OpenAI y Google. Asimismo, estos modelos abren la puerta a aplicaciones más amplias en diversos campos, desde la creación y elaboración de contenidos textuales hasta la programación, el desarrollo de videojuegos y la investigación científica.
Preguntas frecuentes
1. ¿Qué hay de nuevo en Llama 4?
Incluye dos modelos principales llamados Scout y Maverick, junto con la preparación de un tercer modelo masivo llamado Behemoth, todos basados en tecnologías MoE.
2. ¿Cuáles son las características principales de Llama 4 Scout?
Su tamaño reducido y la capacidad de ejecutarse en una sola unidad de procesamiento Nvidia H100 GPU, con una ventana de contexto de hasta 10 millones de tokens.
3. ¿Cómo se compara Llama 4 Maverick con otros modelos?
Meta señala que supera a GPT-4o y Gemini 2.0 Flash en rendimiento y velocidad, consumiendo menos recursos.
4. ¿Cuál es el estado de Llama 4 Behemoth?
Aún se encuentra en fase de desarrollo, cuenta con 288 mil millones de parámetros activos y un total de 2 billones de parámetros, con un rendimiento prometedor en las pruebas.
5. ¿Es el lanzamiento completamente de código abierto?
No del todo, ya que la licencia de Meta impone ciertas restricciones al uso comercial por parte de grandes empresas, lo que genera malestar en la comunidad de código abierto.
