أصدرت شركة ميتا مجموعة جديدة من نماذج الذكاء الاصطناعي تُعرف بـ Llama 4 ضمن عائلة Llama التابعة لها، وتشمل 4 نماذج جديدة: Llama 4 Scout، Llama 4 Maverick، Llama 4 Behemoth، بالإضافة إلى نموذج رابع لم يُذكر اسمه بشكل واضح.

دُربت هذه النماذج على كميات هائلة من بيانات النصوص والصور والفيديو غير المُصنفّة، وذلك منحها قدرات بصرية واسعة، حسبما أعلنت ميتا.

اقرأ أيضًا:

كيف ترى ميتا مستقبل التكنولوجيا بعين ثالثة؟

مؤتمر Meta Connect | ميتا تحفر اسمها في تاريخ العوالم!

يأتي هذا الإصدار في ظل مُنافسة مُحتدمة مع نماذج مفتوحة المصدر من مختبر الذكاء الاصطناعي الصيني DeepSeek، التي تفوقت على نماذج لاما السابقة، مما دفع ميتا لتكثيف جهودها لتطوير هذه النسخ الجديدة وفهم كيفية تقليل تكاليف التشغيل والنشر التي حققها ديب سيك في نماذجه مثل R1 وV3.

نماذج Llama 4 وتوافرها

تتوفر نماذج Scout وMaverick بشكل مفتوح عبر موقع Llama.com ومن خلال شركاء ميتا مثل منصة Hugging Face، بينما لا يزال Behemoth قيد التدريب.

وقد حدّثت ميتا أن مُساعدها الرقمي "Meta AI" -المُدمج في تطبيقات مثل واتساب وماسنجر وإنستجرام- ليعتمد على Llama 4 في 40 دولة، مع تقييد ميزات الوسائط المُتعددة حاليًا على الولايات المتحدة باللغة الإنجليزية.

ومع ذلك، هناك قيود ترخيصية تمنع المُستخدمين والشركات في الاتحاد الأوروبي من استخدام هذه النماذج بسبب قوانين الذكاء الاصطناعي وخصوصية البيانات الصارمة، التي سبق لميتا أن انتقدتها ووصفتها بالمُرهقة.

كما يُطلب من الشركات التي تضم أكثر من 700 مليون مُستخدم نشط شهريًا الحصول على ترخيص خاص من ميتا، مع احتفاظ الشركة بحق القبول أو الرفض.
تستخدم نماذج Llama 4 مِعمارية "مزيج الخبراء" (MoE)، وهي طريقة مُبتكرة تعزّز الكفاءة الحسابية بتقسيم المهام إلى أجزاء يُديرها "خبراء" مُتخصصون. على سبيل المثال، يحتوي Maverick على 400 مليار مُعامل "Tokens" إجمالي، لكن 17 مليارًا فقط نشطة موزعة على 128 خبيرًا، بينما يضم Scout 109 مليارات معامل إجمالي و17 مليارًا نشطة عبر 16 خبيرًا.

أمّا Behemoth فيمتلك ما يقرب من تريليونيّ معامل "Tokens" إجمالي و288 مليار معامل نشط عبر 16 خبيرًا، والذي يجعله الأقوى من حيث الأداء المتوقع.

الأداء والقدرات التقنية

وفقًا لاختبارات ميتا الداخلية، يتفوّق Maverick -المُصمم للمساعدة العامة والدردشة- على نماذج مثل GPT-4o من OpenAI وGemini 2.0 من جوجل في مجالات البرمجة، الاستدلال، تعدُّد اللغات، ومُعالجة الصور، لكنه لا يصل إلى مُستوى نماذج مُتطورة مثل Gemini 2.5 Pro وClaude 3.7 Sonnet وGPT-4.5.

أمّا Scout فيبرز في تلخيص المُستندات والتفكير المنطقي عبر قواعد بيانات ضخمة، بفضل مساحة سياقية تصل إلى 10 ملايين رمز، يتيح له ذلك التعامل مع نصوص وصور طويلة جدًا.

من ناحية الهاردوير، يمكن تشغيل Scout على كارت شاشة Nvidia H100 واحد، بينما يتطلّب Maverick نظامًا أقوى مثل Nvidia H100 DGX، وBehemoth يحتاج إلى إمكانيات وهاردوير أكثر قوة.

أمّا Behemoth، فأظهر تفوقًا على GPT-4.5 وClaude 3.7 Sonnet وGemini 2.0 Pro في مهارات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات، لكنه لا يصل إلى مُستوى Gemini 2.5 Pro.

لكن لا أحد من نماذج Llama 4 يُعتبر "استدلاليًا" مثل نماذج OpenAI o1 وo3-mini، التي تتحقق من إجاباتها بدقة أكبر ولكن بسرعة أقل.

ومع ذلك، ضبطت ميتا النماذج لتكون أقل رفضًا للأسئلة المُثيرة للجدل، يسمح لها هذا الضبط بمُعالجة مواضيع سياسية واجتماعية بتوازن أكبر، وفقًا لتصريحات الشركة.

الجدل حول التحيز والمنافسة

تأتي هذه التعديلات وسط اتهامات لبعض روبوتات الدردشة بالتحيُّز السياسي، حيث زعم شخصيات مثل إيلون ماسك وديفيد ساكس أن نماذج مثل ChatGPT تميل لصالح آراء مُعينّة، واصفين إياها باليقظة. أي: التحيز والتمييز العنصري.

تواجه ميتا تحديات مُشابهة، لكنها تؤكد أنّ Llama 4 مُصمّم لتقديم إجابات واقعية دون إصدار أحكام، مع التركيز على الاستجابة لوجهات نظر مُتنوعة.

يُعد التحيز في الذكاء الاصطناعي مُشكلة مُعقدّة، حيث تجد شركات مثل xAI صعوبة في إنشاء نماذج مُحايدة تمامًا. ومع ذلك، تسعى ميتا من خلال Llama 4 لبدء حقبة جديدة في نظامها المُتكامل، مع خطط لتطوير إضافي يُعزّز قدراتها في مواجهة المُنافسة المُتزايدة.