Meta lança Llama 4: o LLM multimodal definitivo

Normalmente, os "gigantes" da tecnologia raramente anunciam produtos nos fins de semana. No entanto, a Meta surpreendeu a todos ao apresentar a linha de modelos Llama 4 no último final de semana. Esta série inclui três versões: Llama 4 Scout, Llama 4 Maverick e Llama 4 Behemoth.

Llama 4 Scout: desempenho "monstruoso" em uma única GPU

O Llama 4 Scout é o menor modelo, com 17 bilhões de parâmetros operacionais combinados com 16 especialistas. A Meta afirma que o Scout é o melhor modelo multimodal em sua classe, superando o Gemma 3, o Gemini 2.0 Flash-Lite e o Mistral 3.1 em benchmarks de IA padrão. Notavelmente, apesar do seu desempenho impressionante, este modelo pode ser executado em uma única GPU NVIDIA H100. O Scout também suporta janelas de contexto de até 10 milhões de tokens — um recorde do setor, embora o desempenho real ainda não esteja definido.

Llama 4 Maverick: um rival formidável do GPT-4O

O Llama 4 Maverick é a versão "popular" com 17 bilhões de parâmetros operacionais, mas aumentou para 128 especialistas. A Meta afirma que o Maverick supera o GPT-4o e o Gemini 2.0 Flash em benchmarks do setor. O chatbot beta da Maverick obteve 1.417 pontos no LMArena, ficando em 2º lugar entre os principais LLMs da atualidade.

Gigante Llama 4: "monstro" com 288 bilhões de parâmetros

Llama 4 Behemoth – o maior modelo da série – ainda está em treinamento. Com 288 bilhões de parâmetros ativos e 16 especialistas, o Behemoth foi anunciado pela Meta como tendo desempenho superior ao GPT-4.5, Claude Sonnet 3.7 e Gemini 2.0 Pro em muitos benchmarks de IA padrão.

Meta lança Llama 4: o LLM multimodal definitivo

Disponibilidade

Llama 4 Scout e Llama 4 Maverick já estão disponíveis para download em llama.com e Hugging Face. Para usuários comuns, esses modelos estão sendo integrados ao Meta AI no WhatsApp, Messenger, Instagram Direct e na web.
A Microsoft também anunciou rapidamente suporte para Llama 4 Scout e Maverick no Azure AI Foundry como serviços de computação gerenciados. Os desenvolvedores podem encontrá-los pelos nomes:

  • Lhama-4-Scout-17B-16E
  • Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct
  • Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8

Detalhes sobre o Llama 4 no Azure são atualizados aqui .

Com a série Llama 4, a Meta continua a afirmar sua ambição de liderar a corrida da IA, especialmente no segmento multimodal — um campo que está atraindo forte concorrência do Google, OpenAI e Anthropic.

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