Meta, Llama ailesinin en yeni yapay zeka modeli koleksiyonu olan Llama 4 serisini hafta sonu itibarıyla duyurdu. Yeni seri; Llama 4 Scout, Llama 4 Maverick, Llama 4 Behemoth ve adı henüz açıklanmayan ek bir modelden oluşuyor. Scout ve Maverick modelleri Llama.com ile Hugging Face üzerinden erişime açılırken, Behemoth halen eğitim sürecinde.

Görsel ve çok modlu anlayış ön planda

Meta’nın açıklamasına göre Llama 4 modelleri; metin, görsel ve video gibi çok modlu, etiketlenmemiş büyük veri kümeleriyle eğitildi. Bu sayede modellerin “geniş görsel anlayış” kabiliyetine kavuştuğu belirtiliyor.

MoE mimarisiyle daha verimli yapay zeka

Llama 4 serisi, Meta'nın ilk kez Mixture of Experts (MoE) mimarisini kullandığı yapay zeka koleksiyonu olarak dikkat çekiyor. Bu yaklaşım, yapay zekanın iş yükünü belirli uzman alt modeller arasında bölüştürerek daha az kaynakla yüksek performans sağlamayı amaçlıyor.

Maverick, GPT-4o ve Gemini 2.0’ı geçti

Meta’nın iç test sonuçlarına göre, Llama 4 Maverick modeli; yaratıcı yazarlık, sohbet deneyimi, çok dilli görevler ve uzun bağlamlı metinlerde OpenAI’nin GPT-4o ve Google’ın Gemini 2.0 modellerine üstünlük sağladı. Ancak GPT-4.5, Claude 3.7 Sonnet ve Gemini 2.5 Pro gibi güncel rakip modellerle kıyasıya rekabetin sürdüğü vurgulanıyor.

Meta AI asistanı Llama 4 ile güncellendi

Meta, WhatsApp, Messenger ve Instagram’da yer alan Meta AI asistanını da Llama 4 altyapısıyla güncelledi. Ancak bu çok modlu özelliklerin şu an yalnızca ABD’de ve İngilizce dilinde kullanılabildiği belirtildi.

Avrupa’da lisans ve erişim engelleri

Avrupa Birliği sınırları içinde, sıkı veri gizliliği ve yapay zeka düzenlemeleri, Llama 4 modellerine erişimi kısıtlayabilir. Meta, büyük ölçekli şirketlerin önceki sürümlerde olduğu gibi özel lisans başvurusu yapması gerektiğini de hatırlattı.

Verimlilik odaklı bir gelecek vurgusu

Meta, Llama 4 modellerinin, şirketin daha hesaplama verimliliği odaklı yapay zeka stratejisinde dönüm noktası olduğunu belirtti. Yeni nesil Llama modellerinin, farklı sektörlerde daha az kaynakla daha etkili yapay zeka çözümleri sunması hedefleniyor.