ميتا تطلق نماذج ذكاء اصطناعي جديدة Llama 4 بتقنيات متقدمة
أعلنت شركة ميتا، عن إطلاق نماذج ذكاء اصطناعي جديدة Llama 4، وهي جزء من عائلة لاما الشهيرة، والتي تتضمن 4 نماذج جديدة، Llama 4 Scout، وLlama 4 Maverick، وLlama 4 Behemoth، تم تدريب هذه النماذج على كميات هائلة من البيانات، بما في ذلك النصوص والصور وبيانات الفيديو غير المصنفة، بهدف تزويدها بفهم بصري واسع.
المنافسة تدفع ميتا لتسريع التطوير
يعتقد أن نجاح نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة من شركة ديب سيك الصينية، والتي تعد منافسا قويا لنماذج لاما السابقة، قد حفز “ميتا” على تسريع تطوير Llama 4، وأفادت التقارير أن “ميتا” أنشأت مجموعات عمل خاصة لدراسة كيفية خفض تكلفة تشغيل وتوزيع نماذج مثل R1 وV3، التي أطلقتها ديب سيك.
يتوفر Scout وMaverick للعامة عبر موقع llama ومنصة ميتا لتطوير الذكاء الاصطناعي، Facting Face، بينما لا يزال نموذج Behemoth قيد التدريب، كما أعلنت ميتا عن تحديث لمساعدها الذكي "Meta AI" ليشمل نماذج Llama 4 في 40 دولة، إلا أن ميزات الوسائط المتعددة لا تزال مقتصرة على الولايات المتحدة وباللغة الإنجليزية فقط.
قد يواجه بعض المطورين صعوبة في استخدام نماذج Llama 4 بسبب القيود القانونية المتعلقة بالخصوصية في الاتحاد الأوروبي، حيث يحظر على المستخدمين والشركات التي لديها "مقر عمل رئيسي" أو "مخصص" في المنطقة استخدام هذه النماذج أو توزيعها، وقد انتقدت “ميتا” هذه القوانين سابقا لتأثيرها الكبير على العمليات التجارية.
نماذج Llama 4 هي الأولى التي تستخدم مزيجا من بنية "الخبير اليدوي"، مما يوفر كفاءة أكبر في التدريب والاستجابة للاستعلامات، تعتمد هذه البنية على تقسيم مهام معالجة البيانات إلى مهام فرعية، ينفذها "خبراء" أصغر وأكثر تخصصا.
وفقا للاختبارات الداخلية التي أجرتها ميتا، يتفوق مافريك على نماذج مثل GPT-4 من OpenAI وGemini 2.0 من جوجل في بعض المجالات مثل البرمجة والمنطق وتعدد اللغات، ومع ذلك، لا يرقى Maverick إلى مستوى النماذج الأكثر تقدما مثل Gemini 2.5 Pro أو Claude 3.7 Sonnet، يتفوق سكاوت في معالجة المستندات الكبيرة والرموز النصية بفضل نافذة السياق الكبيرة التي تصل إلى 10 ملايين رمز.
وتشير معايير “ميتا” الداخلية، يتفوق نموذج Behemoth على نماذج مثل GPT-4.5 وClaude 3.7 Sonnet في مجالات مثل حل المسائل الرياضية، ولكنه يتخلف عن Gemini 2.5 Pro في بعض المعايير.
