{"id":59646,"date":"2025-04-07T16:40:41","date_gmt":"2025-04-07T16:40:41","guid":{"rendered":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=59646"},"modified":"2025-04-07T16:40:41","modified_gmt":"2025-04-07T16:40:41","slug":"meta-tiene-una-excelente-razon-para-lanzar-una-variante-gigantesca-de-llama-4-la-capacidad-de-especializacion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=59646","title":{"rendered":"Meta tiene una excelente raz\u00f3n para lanzar una variante gigantesca de Llama 4: la capacidad de especializaci\u00f3n"},"content":{"rendered":"
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Meta anunci\u00f3<\/a> el pasado s\u00e1bado el lanzamiento de Llama 4, su nueva familia de modelos Open Source de IA. La empresa saca pecho con tres variantes multimodales y una especialmente llamativa por ser absolutamente descomunal en tama\u00f1o. Pero lo es por una buena raz\u00f3n.<\/p>\n

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Hola, Llama 4<\/strong>. Ha pasado casi un a\u00f1o desde que Meta anunciara Llama 3<\/a>, y su nueva familia de modelos llega con tres variantes distintas:<\/p>\n

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  1. Llama 4 Scout: el m\u00e1s \u00abpeque\u00f1o\u00bb, que compite con Gemma 3, Gemini 2.0 Flash-Lite y Mistral 3.1.<\/li>\n
  2. Llama 4 Maverick: compite con GPT-4o, Gemini 2.0 Flash y DeepSeek v3<\/li>\n
  3. Llama 4 Behemoth: un absoluto monstruo que seg\u00fan Meta supera a GPT-4.5, Gemini 2.0 y Claude 3.7 en diversos benchmarks. Este \u00faltimo no est\u00e1 demomento disponible p\u00fablicamente.<\/li>\n<\/ol>\n

    Ventana de contexto alucinante<\/strong>. Estos modelos ofrecen una ventana de contexto de 10 millones de tokens, algo sencillamente espectacular. Eso significa que podremos introducir una gigantesca cantidad de datos como entrada (prompt), por ejemplo repositorios enormes de c\u00f3digo sobre los cuales trabajar directamente.<\/p>\n

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    \n \"\u201cLa
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    Mixture-of-Experts<\/strong>. Estos modelos usan la arquitectura Mixture-of-Experts que ya aprovech\u00f3 por ejemplo DeepSeek<\/a>. Como explicamos entonces, esto permite dividir el modelo en \u00abexpertos\u00bb que activa seg\u00fan el tipo de petici\u00f3n. Eso mejora la eficiencia y ha demostrado ser una t\u00e9cnica fant\u00e1stica para que los modelos se comporten de forma \u00f3ptima con mucho menos consumo de recursos. Scout tiene 16 expertos y Maverick tiene 128. Este tipo de arquitectura adem\u00e1s favorece la fase de inferencia, o lo que es lo mismo: los modelos responder\u00e1n de forma no solo eficiente, sino veloz y fluida.<\/p>\n

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    Llama 4 Behemoth, el \u00abprofesor de modelos\u00bb<\/strong>. Aun no est\u00e1 disponible, pero esta variante es absolutamente descomunal y cuenta con dos billones de par\u00e1metros (2T en ingl\u00e9s), cuando Llama 3, que era enorme (405B) era un modelo cinco veces m\u00e1s peque\u00f1o. DeepSeek R1 tiene 671.000 millones de par\u00e1metros, tres veces menos que Llama 4 Behemoth. La clave de este modelo es que sirve como \u00abprofesor\u00bb para variantes m\u00e1s peque\u00f1as y, sobre todo, especializadas.<\/p>\n

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    \n \"Llama4\"\/
    \n \"Llama4\"<\/p>\n

    La tabla comparativa de Llama 4 con respecto a algunos de sus rivales.<\/span>\n <\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n

    Especializaci\u00f3n<\/strong>. Esa variante adem\u00e1s es candidata perfecta para ser \u00abdestilada\u00bb y a partir de ella obtener modelos mucho m\u00e1s peque\u00f1os pero igualmente capaces que \u00abaprenden\u00bb de ese \u00abprofesor de modelos\u00bb que es Llama 4, pero adapt\u00e1ndose a \u00e1mbitos y escenarios m\u00e1s concretos y en los que puedan destacar.<\/p>\n

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    Y menos censura<\/strong>. El generador de im\u00e1genes de OpenAI ya dio un giro de 180\u00ba<\/a> y aplica mucha menos censura inspirado por Grok 3<\/a>. Meta hace lo mismo con Llama 4, que seg\u00fan la empresa se ha vuelto \u00abresponde con una fuerte inclinaci\u00f3n pol\u00edtica a una tasa comparable a Grok en un conjunto pol\u00e9mico de temas pol\u00edticos o sociales\u00bb. As\u00ed pues, tenemos un modelo algo menos \u00abpol\u00edticamente correcto\u00bb.<\/p>\n

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    Por ahora resultados discutibles<\/strong>. Aunque el modelo parece puntuar muy bien en benchmarks, expertos como Simon Willinson lo han probado<\/a> y aseguran que sus primeras impresiones no son especialmente destacables. Gemini 2.5 Pro parece comportarse mucho mejor en una de las pruebas que realiz\u00f3 al resumir y analizar un texto. Sin embargo con Llama 3 pas\u00f3 algo similar, y tanto Llama 3.1 como Llama 3.2 mejoraron notablemente su comportamiento.<\/p>\n

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    Ya se pueden probar<\/strong>. Llama 4 ya est\u00e1 disponible en WhatsApp<\/a>, Instagram, Facebook o la web de Meta AI<\/a>. Y una vez m\u00e1s Meta ofrece a los expertos la posibilidad de descargarlo<\/a>, aunque necesitar\u00e9is b\u00e1sicamente un cluster con mucha, mucha memoria para poder ejecutarlos en local. Tambi\u00e9n est\u00e1n ya disponibles en HuggingFace<\/a>.<\/p>\n

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    Y pronto \u00abrazonar\u00e1\u00bb<\/strong>. Mark Zuckerberg indic\u00f3<\/a> en su cuenta de Instagram que adem\u00e1s de estos modelos, el mes que viene veremos un modelo llamado Llama 4 Reasoning que ser\u00e1 el primer modelo de razonamiento de la compa\u00f1\u00eda. Es una variante especialmente interesante, sobre todo a la hora de competir con DeepSeek R1 (y su sucesor, que aparecer\u00e1 pronto<\/a>).<\/p>\n

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    Im\u00e1genes | Meta<\/p>\n

    En Xataka | Las grandes tecnol\u00f3gicas se han empe\u00f1ado en algo este a\u00f1o: que terminemos hablando con una IA<\/a><\/p>\n<\/p><\/div>\n

    Ver fuente<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Meta anunci\u00f3 el pasado s\u00e1bado el lanzamiento de Llama 4, su nueva familia de modelos Open Source de IA. La empresa saca pecho con tres variantes multimodales y una especialmente llamativa por ser absolutamente descomunal en tama\u00f1o. Pero lo es por una buena raz\u00f3n. Hola, Llama 4. Ha pasado casi un a\u00f1o desde que Meta […]<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":59647,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[9],"tags":[],"class_list":["post-59646","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-tecnologia"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/59646","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=59646"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/59646\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/59647"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=59646"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=59646"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=59646"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}