A Meta recentemente revelou o Llama 4, marcando um avanço significativo no campo da inteligência artificial. A série Llama 4 representa uma nova era de modelos de IA nativamente multimodais, combinando desempenho excepcional com acessibilidade para desenvolvedores em todo o mundo. Este artigo explora os benchmarks dos modelos Llama 4 e fornece insights sobre onde e como você pode usar o Llama 4 online para várias aplicações.
A coleção Llama 4 inclui três modelos principais, cada um projetado para casos de uso específicos, mantendo impressionantes benchmarks de desempenho:
O Llama 4 Scout possui 17 bilhões de parâmetros ativos com 16 especialistas, totalizando 109 bilhões de parâmetros. Apesar de seu tamanho relativamente modesto, supera todos os modelos Llama anteriores e compete favoravelmente com modelos como Gemma 3, Gemini 2.0 Flash-Lite e Mistral 3.1 em vários benchmarks. O que diferencia o Llama 4 Scout é sua janela de contexto líder na indústria de 10 milhões de tokens, um salto notável em relação à janela de contexto de 128K do Llama 3.
O modelo cabe em uma única GPU NVIDIA H100 com quantização Int4, tornando-o acessível para organizações com recursos computacionais limitados. O Llama 4 Scout se destaca na identificação de imagens, alinhando com precisão os prompts do usuário com conceitos visuais e ancorando respostas a regiões específicas em imagens.
O Llama 4 Maverick se destaca como o modelo de desempenho com 17 bilhões de parâmetros ativos e 128 especialistas, totalizando 400 bilhões de parâmetros. Resultados de benchmark mostram que ele supera o GPT-4o e o Gemini 2.0 Flash em inúmeros testes, enquanto alcança resultados comparáveis ao DeepSeek v3 em tarefas de raciocínio e codificação — com menos da metade dos parâmetros ativos.
Este modelo serve como o "cavalo de trabalho" da Meta para casos de uso de assistente e chat gerais, se destacando em compreensão precisa de imagens e escrita criativa. O Llama 4 Maverick encontra um equilíbrio impressionante entre múltiplas modalidades de entrada, capacidades de raciocínio e habilidades conversacionais.
Embora ainda não tenha sido lançado publicamente, o Llama 4 Behemoth representa o modelo mais poderoso da Meta até agora. Com 288 bilhões de parâmetros ativos, 16 especialistas e quase dois trilhões de parâmetros totais, supera o GPT-4.5, Claude Sonnet 3.7 e o Gemini 2.0 Pro em vários benchmarks de STEM. Este modelo serviu como o professor para os outros modelos Llama 4 através de um processo de codistilação.
Os resultados de benchmark demonstram as capacidades excepcionais do Llama 4 em múltiplos domínios:
O Llama 4 Maverick alcança resultados de ponta em benchmarks de raciocínio, competindo favoravelmente com modelos muito maiores. No LMArena, a versão experimental de chat pontua um impressionante ELO de 1417, mostrando suas habilidades avançadas de raciocínio.
Tanto o Llama 4 Scout quanto o Maverick se destacam em tarefas de codificação, com o Maverick alcançando resultados competitivos com o DeepSeek v3.1, apesar de ter menos parâmetros. Os modelos demonstram fortes capacidades em entender lógicas de código complexas e gerar soluções funcionais.
Os modelos Llama 4 foram pré-treinados em 200 idiomas, incluindo mais de 100 com mais de 1 bilhão de tokens cada — 10 vezes mais tokens multilíngues do que o Llama 3. Este extenso suporte linguístico os torna ideais para aplicações globais.
Como modelos nativamente multimodais, o Llama 4 Scout e o Maverick demonstram capacidades excepcionais de compreensão visual. Eles podem processar múltiplas imagens (até 8 testadas com sucesso) juntamente com texto, possibilitando tarefas sofisticadas de raciocínio e entendimento visual.
A janela de contexto de 10 milhões de tokens do Llama 4 Scout representa uma conquista de liderança na indústria. Isso permite capacidades como sumarização multi-documento, análise de extensa atividade do usuário para tarefas personalizadas e raciocínio sobre vastos códigos.
Várias inovações técnicas contribuem para os impressionantes resultados de benchmark do Llama 4:
O Llama 4 introduz a primeira implementação da Meta de uma arquitetura de mistura de especialistas. Nesta abordagem, apenas uma fração do total de parâmetros do modelo é ativada para o processamento de cada token, criando um treinamento e uma inferência mais eficientes em termos de computação.
O Llama 4 incorpora fusão antecipada para integrar sem costura tokens de texto e visão em uma única espinha dorsal do modelo. Isso permite pré-treinamento conjunto com grandes volumes de texto, imagem e dados de vídeo não rotulados.
A Meta desenvolveu uma nova técnica de treinamento chamada MetaP para configurar de forma confiável hiperparâmetros críticos do modelo. A empresa também implementou a precisão FP8 sem sacrificar a qualidade, alcançando 390 TFLOPs/GPU durante o pré-treinamento do Llama 4 Behemoth.
Uma inovação chave no Llama 4 é o uso de camadas de atenção intercaladas sem embeddings posicionais, combinadas com escalonamento de temperatura de atenção durante o tempo de inferência. Esta arquitetura "iRoPE" melhora as capacidades de generalização de comprimento.
A forma mais direta de experimentar o Llama 4 é através dos canais oficiais da Meta:
Para desenvolvedores e organizações que desejam integrar o Llama 4 em sua própria infraestrutura:
Vários serviços de terceiros estão adotando rapidamente os modelos Llama 4 para seus usuários:
Grandes plataformas em nuvem estão integrando o Llama 4 em seus serviços de IA:
Provedores focados em IA oferecendo acesso ao Llama 4 incluem:
Para aqueles que preferem executar modelos localmente:
Os impressionantes benchmarks do Llama 4 o tornam adequado para numerosas aplicações empresariais:
As organizações podem aproveitar as capacidades multimodais do Llama 4 para criação avançada de conteúdo, incluindo redação, análise de imagens e ideação criativa.
As habilidades conversacionais e de raciocínio do Llama 4 o tornam ideal para automação sofisticada de atendimento ao cliente que pode entender consultas complexas e fornecer respostas úteis.
As capacidades STEM do modelo e o suporte de longa janela de contexto o tornam valioso para pesquisa científica, análise de documentação técnica e síntese de conhecimento.
Com amplo suporte a idiomas, o Llama 4 pode preencher lacunas de comunicação em operações globais, traduzindo e gerando conteúdo em centenas de idiomas.
Os desenvolvedores podem aproveitar as capacidades avaliadas do Llama 4 para:
O forte desempenho do Llama 4 em benchmarks de codificação o torna um excelente assistente de codificação para desenvolvimento de software.
A capacidade dos modelos de processar extensos dados de usuários através da janela de contexto de 10M permite experiências de aplicativos altamente personalizadas.
Desenvolva aplicativos sofisticados que combinam entendimento de texto e imagem, desde busca visual até sistemas de moderação de conteúdo.
A Meta indicou que os atuais modelos Llama 4 são apenas o começo de sua visão. Os futuros desenvolvimentos podem incluir:
Mais modelos especializados focando em domínios ou casos de uso específicos, construindo sobre a base estabelecida pelo Scout e Maverick.
Embora os modelos atuais lidem com texto e imagens de forma espetacular, iterações futuras podem incorporar entradas mais sofisticadas de vídeo, áudio e outros sentidos.
À medida que o Llama 4 Behemoth completa seu treinamento, a Meta pode eventualmente liberar este poderoso modelo para a comunidade de desenvolvedores.
Os benchmarks do Llama 4 demonstram que esses modelos representam um passo significativo em direção a capacidades de IA multimodal e de peso aberto. Com desempenho de ponta em raciocínio, codificação, entendimento visual e tarefas multilíngues, combinado com suporte de comprimento de contexto sem precedentes, o Llama 4 estabelece novos padrões para o que os desenvolvedores podem esperar de modelos de IA acessíveis.
À medida que esses modelos se tornam amplamente disponíveis através de várias plataformas online, eles permitirão uma nova geração de aplicações inteligentes que podem entender e responder melhor às necessidades humanas. Seja acessando o Llama 4 através das próprias plataformas da Meta, serviços de terceiros ou implantando-o localmente, os impressionantes resultados de benchmark sugerem que esta nova geração de modelos impulsionará uma onda de inovação em diversas indústrias e casos de uso.
Para desenvolvedores, pesquisadores e organizações que buscam aproveitar o poder da IA avançada, o Llama 4 representa uma oportunidade empolgante de construir sistemas mais inteligentes, responsivos e úteis que podem processar e entender o mundo de maneiras cada vez mais humanas.
