Meta gần đây đã tung ra Llama 4, đánh dấu một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Bộ sản phẩm Llama 4 đại diện cho một kỷ nguyên mới của các mô hình AI đa phương thức, kết hợp hiệu suất xuất sắc với khả năng tiếp cận cho các nhà phát triển trên toàn cầu. Bài viết này khám phá các tiêu chuẩn của các mô hình Llama 4 và cung cấp cái nhìn về nơi và cách bạn có thể sử dụng Llama 4 trực tuyến cho nhiều ứng dụng khác nhau.
Bộ sưu tập Llama 4 bao gồm ba mô hình chính, mỗi mô hình được thiết kế cho các trường hợp sử dụng cụ thể trong khi vẫn duy trì các tiêu chuẩn hiệu suất ấn tượng:
Llama 4 Scout có 17 tỷ tham số hoạt động với 16 chuyên gia, tổng cộng 109 tỷ tham số. Mặc dù có kích thước tương đối khiêm tốn, nó vượt qua tất cả các mô hình Llama trước đó và cạnh tranh tốt với các mô hình như Gemma 3, Gemini 2.0 Flash-Lite và Mistral 3.1 trên nhiều tiêu chuẩn. Điều làm cho Llama 4 Scout nổi bật là cửa sổ ngữ cảnh hàng đầu ngành với 10 triệu token, một bước nhảy vọt đáng kể so với cửa sổ ngữ cảnh 128K của Llama 3.
Mô hình này phù hợp với một GPU NVIDIA H100 duy nhất với lượng định Int4, làm cho nó dễ dàng tiếp cận cho các tổ chức có nguồn tài nguyên tính toán hạn chế. Llama 4 Scout xuất sắc trong việc định vị hình ảnh, chính xác kết nối các yêu cầu của người dùng với các khái niệm thị giác và neo đáp ứng đến các vùng cụ thể trong hình ảnh.
Llama 4 Maverick đứng vững như là sản phẩm hàng đầu về hiệu suất với 17 tỷ tham số hoạt động và 128 chuyên gia, tổng cộng 400 tỷ tham số. Kết quả tiêu chuẩn cho thấy nó vượt qua GPT-4o và Gemini 2.0 Flash qua nhiều bài kiểm tra trong khi đạt được kết quả tương đương với DeepSeek v3 trên các nhiệm vụ lý luận và lập trình—với chưa đến một nửa số tham số hoạt động.
Mô hình này phục vụ như là "ngựa thồ" của Meta cho các trường hợp sử dụng trợ lý chung và trò chuyện, xuất sắc trong việc hiểu hình ảnh chính xác và viết sáng tạo. Llama 4 Maverick tạo ra sự cân bằng ấn tượng giữa nhiều phương thức đầu vào, khả năng lý luận và khả năng giao tiếp.
Mặc dù chưa được phát hành công khai, Llama 4 Behemoth đại diện cho mô hình mạnh mẽ nhất của Meta cho đến nay. Với 288 tỷ tham số hoạt động, 16 chuyên gia, và gần hai nghìn tỷ tổng tham số, nó vượt qua GPT-4.5, Claude Sonnet 3.7 và Gemini 2.0 Pro trên nhiều tiêu chuẩn STEM. Mô hình này đã đóng vai trò là giáo viên cho các mô hình Llama 4 khác thông qua quy trình nấu chảy mã.
Kết quả tiêu chuẩn cho thấy khả năng xuất sắc của Llama 4 qua nhiều lĩnh vực:
Llama 4 Maverick đạt được kết quả hàng đầu trên các tiêu chuẩn lý luận, cạnh tranh tốt với các mô hình lớn hơn nhiều. Trên LMArena, phiên bản trò chuyện thử nghiệm đạt được ELO ấn tượng 1417, cho thấy khả năng lý luận tiên tiến của nó.
Cả Llama 4 Scout và Maverick đều xuất sắc trong các nhiệm vụ lập trình, với Maverick đạt được kết quả cạnh tranh với DeepSeek v3.1 mặc dù có ít tham số hơn. Các mô hình này thể hiện khả năng mạnh mẽ trong việc hiểu logic mã phức tạp và tạo ra các giải pháp khả thi.
Các mô hình Llama 4 đã được huấn luyện trước trên 200 ngôn ngữ, bao gồm hơn 100 ngôn ngữ có hơn 1 tỷ token mỗi ngôn ngữ—gấp 10 lần số token đa ngôn ngữ so với Llama 3. Sự hỗ trợ ngôn ngữ rộng rãi này giúp chúng trở thành lý tưởng cho các ứng dụng toàn cầu.
Với tư cách là các mô hình đa phương thức, Llama 4 Scout và Maverick thể hiện khả năng hiểu hình ảnh xuất sắc. Chúng có thể xử lý nhiều hình ảnh (tối đa 8 hình ảnh đã được thử nghiệm thành công) cùng với văn bản, cho phép lý luận và hiểu biết hình ảnh tinh vi.
Cửa sổ ngữ cảnh 10 triệu token của Llama 4 Scout đại diện cho một thành tựu hàng đầu trong ngành. Điều này cho phép những khả năng như tóm tắt đa tài liệu, phân tích hoạt động của người dùng để thực hiện các nhiệm vụ cá nhân hóa, và lý luận trên những cơ sở mã lớn.
Nhiều đổi mới kỹ thuật góp phần vào kết quả tiêu chuẩn ấn tượng của Llama 4:
Llama 4 giới thiệu triển khai đầu tiên của Meta về kiến trúc mixture-of-experts. Trong cách tiếp cận này, chỉ một phần nhỏ của tổng số tham số của mô hình được kích hoạt để xử lý mỗi token, tạo ra quá trình huấn luyện và suy luận hiệu quả về mặt tính toán hơn.
Llama 4 tích hợp sự kết hợp sớm để kết hợp mượt mà các token văn bản và hình ảnh vào cấu trúc mô hình thống nhất. Điều này cho phép huấn luyện trước chung với lượng lớn dữ liệu văn bản, hình ảnh và video không có nhãn.
Meta đã phát triển một kỹ thuật huấn luyện mới gọi là MetaP để thiết lập đáng tin cậy các siêu tham số quan trọng của mô hình. Công ty cũng đã triển khai độ chính xác FP8 mà không làm giảm chất lượng, đạt được 390 TFLOPs/GPU trong quá trình huấn luyện trước Llama 4 Behemoth.
Một đổi mới quan trọng trong Llama 4 là việc sử dụng các lớp chú ý xen kẽ mà không có nhúng vị trí, kết hợp với việc điều chỉnh nhiệt độ chú ý trong thời gian suy luận. Kiến trúc "iRoPE" này nâng cao khả năng tổng quát về độ dài.
Cách trực tiếp nhất để trải nghiệm Llama 4 là thông qua các kênh chính thức của Meta:
Đối với các nhà phát triển và tổ chức muốn tích hợp Llama 4 vào cơ sở hạ tầng của riêng họ:
Nhiều dịch vụ bên thứ ba đang nhanh chóng áp dụng các mô hình Llama 4 cho người dùng của họ:
Các nền tảng đám mây lớn đang tích hợp Llama 4 vào dịch vụ AI của họ:
Các nhà cung cấp tập trung vào AI cung cấp quyền truy cập Llama 4 bao gồm:
Đối với những người muốn chạy các mô hình cục bộ:
Các tiêu chuẩn ấn tượng của Llama 4 làm cho nó phù hợp với nhiều ứng dụng doanh nghiệp:
Các tổ chức có thể tận dụng khả năng đa phương thức của Llama 4 để tạo ra nội dung nâng cao, bao gồm viết, phân tích hình ảnh và ý tưởng sáng tạo.
Khả năng giao tiếp và khả năng lý luận của Llama 4 làm cho nó trở thành lựa chọn lý tưởng cho tự động hóa dịch vụ khách hàng tinh vi có thể hiểu các truy vấn phức tạp và cung cấp phản hồi hữu ích.
Khả năng STEM và cửa sổ ngữ cảnh dài hỗ trợ của mô hình làm cho nó có giá trị trong nghiên cứu khoa học, phân tích tài liệu kỹ thuật và tổng hợp kiến thức.
Với sự hỗ trợ ngôn ngữ rộng rãi, Llama 4 có thể xóa bỏ khoảng cách giao tiếp trong các hoạt động toàn cầu, dịch và tạo nội dung trên hàng trăm ngôn ngữ.
Các nhà phát triển có thể tận dụng khả năng đã được tiêu chuẩn của Llama 4 để:
Hiệu suất mạnh mẽ của Llama 4 trên các tiêu chuẩn lập trình làm cho nó trở thành một trợ lý lập trình xuất sắc cho phát triển phần mềm.
Khả năng của các mô hình trong việc xử lý dữ liệu người dùng lớn qua cửa sổ 10 triệu token cho phép trải nghiệm ứng dụng cá nhân hóa cao.
Phát triển các ứng dụng tinh vi kết hợp việc hiểu văn bản và hình ảnh, từ tìm kiếm hình ảnh đến hệ thống quản lý nội dung.
Meta đã chỉ ra rằng các mô hình Llama 4 hiện tại chỉ là khởi đầu cho tầm nhìn của họ. Những phát triển trong tương lai có thể bao gồm:
Các mô hình chuyên biệt hơn tập trung vào các lĩnh vực hoặc trường hợp sử dụng cụ thể, dựa trên nền tảng mà Scout và Maverick đã thiết lập.
Mặc dù các mô hình hiện tại xử lý văn bản và hình ảnh một cách chuyên nghiệp, các phiên bản tương lai có thể tích hợp nhiều đầu vào video, âm thanh và cảm biến khác một cách tinh vi hơn.
Khi Llama 4 Behemoth hoàn thành quá trình huấn luyện của nó, Meta có thể cuối cùng phát hành mô hình mạnh mẽ này cho cộng đồng nhà phát triển.
Các tiêu chuẩn của Llama 4 cho thấy rằng các mô hình này đại diện cho một bước tiến quan trọng trong khả năng AI mở, đa phương thức. Với hiệu suất hàng đầu qua lý luận, lập trình, hiểu hình ảnh, và các nhiệm vụ đa ngôn ngữ, cùng với hỗ trợ độ dài ngữ cảnh chưa từng có, Llama 4 thiết lập các tiêu chuẩn mới cho những gì mà các nhà phát triển có thể mong đợi từ các mô hình AI dễ tiếp cận.
Khi các mô hình này trở nên rộng rãi thông qua nhiều nền tảng trực tuyến khác nhau, chúng sẽ cho phép một thế hệ ứng dụng thông minh mới có thể hiểu và phản hồi tốt hơn với nhu cầu của con người. Dù bạn truy cập Llama 4 thông qua các nền tảng của Meta, dịch vụ bên thứ ba, hay triển khai cục bộ, những kết quả tiêu chuẩn ấn tượng cho thấy rằng thế hệ mô hình mới này sẽ thúc đẩy một làn sóng đổi mới trong nhiều ngành và trường hợp sử dụng.
Đối với các nhà phát triển, nhà nghiên cứu, và tổ chức muốn tận dụng sức mạnh của AI tiên tiến, Llama 4 đại diện cho một cơ hội thú vị để xây dựng các hệ thống thông minh, phản ứng, và hữu ích hơn có thể xử lý và hiểu thế giới theo những cách ngày càng giống con người.
