Meta, Llama ailesinin en yeni yapay zeka modeli koleksiyonu olan Llama 4’ü geçtiğimiz cumartesi günü resmi olarak duyurdu. Bu yeni koleksiyonda Llama 4 Scout, Llama 4 Maverick, Llama 4 Behemoth ve ek bir model daha bulunuyor. Scout ve Maverick modelleri şu anda Llama.com ve Hugging Face gibi platformlar üzerinden erişilebilirken, Behemoth’un eğitim süreci devam etmektedir.

Llama 4’ün Gelişmiş Özellikleri

Yeni modeller, metin, görsel ve video içeren büyük miktarda etiketlenmemiş veri ile eğitildi. Meta, bu eğitim sürecinin modellerin “geniş görsel anlayış” yeteneklerini geliştirdiğini belirtmektedir.

MoE Mimarisi ile Verimlilik Artışı

Llama 4 serisi, Meta’nın ilk defa MoE (Mixture of Experts) mimarisini kullanarak tasarladığı yapay zeka koleksiyonu olma özelliği taşımaktadır. Bu yenilikçi mimari, iş yükünü farklı uzman modellere dağıtarak daha az kaynak kullanımıyla daha yüksek performans elde etmeyi hedefliyor.

Performans Rekabetinde Üstünlük

Meta’nın iç test sonuçlarına göre, Llama 4 Maverick modeli; yaratıcı yazarlık, genel sohbet, çok dilli görevler ve uzun metin bağlamları gibi alanlarda OpenAI’nin GPT-4o ve Google’ın Gemini 2.0 modellerine kıyasla belirgin bir üstünlük sağlıyor. Ancak, GPT-4.5, Claude 3.7 Sonnet ve Gemini 2.5 Pro gibi yeni nesil rakipleriyle de rekabet etmeye devam ediyor.

Meta AI Asistanı Güncellendi

Meta, WhatsApp, Messenger ve Instagram platformlarındaki Meta AI asistanını Llama 4 ile güncelleyerek daha gelişmiş bir kullanıcı deneyimi sunmayı amaçladı. Ancak, bu çok modlu özellikler şu an için yalnızca ABD’de ve İngilizce dilinde erişilebilir durumda.

Lisanslama Kısıtlamaları ve Avrupa’daki Zorluklar

AB’de bulunan kullanıcılar ve şirketler, bölgedeki katı veri gizliliği ve yapay zeka düzenlemeleri nedeniyle bu yeni modelleri kullanma konusunda zorluklar yaşayabilir.
Ayrıca, önceki Llama sürümlerinde olduğu gibi, aylık 700 milyonun üzerinde kullanıcıya sahip büyük şirketlerin Meta’dan özel lisans talep etmesi gerekmektedir.

Meta’nın açıklamalarına göre, Llama 4 modelleri, şirketin daha hesaplamalı verimlilik odaklı bir gelecek için attığı önemli ilk adımı temsil ediyor.