Meta vừa ra mắt Llama 4 — và đó là một động thái mạnh mẽ. Llama 4 Scout phù hợp với một H100 đơn, 17B tham số hoạt động, cửa sổ ngữ cảnh 10M, và nó dễ dàng vượt qua các mô hình có kích thước gấp đôi. Sau đó, Llama 4 Maverick: 400B tổng tham số, 128 chuyên gia, đa phương thức, và vượt trội hơn GPT-4 + Gemini 2.0 trên các tiêu chuẩn cốt lõi. Đối với tôi, nó dường như có tỷ lệ hiệu suất-chi phí tốt nhất và đó là lý do tại sao tôi muốn đánh giá chi tiết ở đây.
Cả hai mô hình đều được chưng cất từ Llama 4 Behemoth (2T tổng tham số, vẫn đang đào tạo). Kiến trúc MoE, đa phương thức tự nhiên và trọng số mở. Đây là phát hành AI thân thiện với nhà phát triển nhất trong năm nay và đã chạy trên WhatsApp, Messenger, IG và Meta.ai. Sẽ có thêm nhiều điều xảy ra tại LlamaCon vào ngày 29 tháng 4, và bây giờ, hãy xem xét một số khả năng của Llama 4 và cách bạn có thể tích hợp nó vào dòng công việc của mình. Mỗi trong ba mô hình này hoạt động tốt nhất với các trường hợp sử dụng khác nhau, vì vậy bạn cần biết mô hình nào phù hợp nhất với nhiệm vụ của mình.
Tên tôi là Artem và tôi đã sử dụng LLMs trong nhiều năm, xây dựng công cụ dựa trên mô hình AI, thử nghiệm các mô hình mới ngay khi chúng ra mắt và phát triển một công cụ AI tất cả trong một kết hợp tất cả các mô hình AI tốt nhất và mới nhất trong một chatbot đơn giản, không cần khóa API.
Tôi sẽ hướng dẫn bạn qua các tính năng, khả năng và thậm chí một số tiêu chuẩn. Nếu bạn muốn xem ghi chú phát hành mô hình chính thức, bạn có thể đi đến đây: https://ai.meta.com/blog/llama-4-multimodal-intelligence/
Giới thiệu
Những phát hành của Meta lần này dường như tạo ra một bước tiến mới, hoặc thậm chí là một bước nhảy vọt, trong cách chúng ta sẽ sử dụng AI hàng ngày. Có ba biến thể của LLM Meta mới và chúng có thể trở thành 'meta' hàng ngày cho nhiều người dùng AI. Sự khác biệt giữa các mô hình Llama 4 là gì? Chúng so sánh như thế nào với các mô hình khác của Meta, Anthropic và GPT? Một số khả năng cơ bản là gì? Ở đây bạn sẽ tìm thấy một giải thích khá đơn giản, vì vậy dù bạn là người mới bắt đầu trong thế giới AI hay người dùng mạnh, bạn có thể dễ dàng theo dõi hướng dẫn của tôi. Cũng sẽ có các ví dụ thực tế và hướng dẫn để giúp bạn tích hợp các mô hình LLama4 vào các dự án nghiên cứu, mã hóa, ứng dụng kinh doanh hoặc một số doanh nghiệp sáng tạo cá nhân. Dưới đây là tất cả những gì bạn cần biết.
Tổng quan chi tiết về các mô hình Llama 4
Hãy bắt đầu với mô hình nhẹ nhất, nó được gọi là Scout và tên gọi gợi ý các trường hợp sử dụng tốt nhất của nó.
Scout
Llama 4 Scout được tối ưu hóa cho thời gian phản hồi nhanh và hiệu quả, nó là mô hình nhẹ nhất và hoạt động nhanh hơn hầu hết các LLMs vào năm 2025. Điều này làm cho nó trở nên tuyệt vời trong công việc thời gian thực nơi tốc độ là ưu tiên hàng đầu cho bạn.
Đặc điểm chính:
Hiệu quả cao:
Scout được thiết kế để cung cấp cho bạn các phản hồi. Nó lý tưởng cho chatbot, hoặc hỗ trợ khách hàng (thường vượt qua Gemini), và các công cụ học tập tương tác.
Kiến trúc đơn giản của nó cho phép nó sử dụng ít tài nguyên hơn nhiều trong khi vẫn cung cấp các câu trả lời khá chính xác và hoạt động ở tốc độ cao. Đây là mô hình hiệu quả nhất trong ba mô hình nhưng không phù hợp với các nhiệm vụ rất nặng.
Thiết kế nhẹ:
Kích thước nhỏ của mô hình có nghĩa là nó cũng có thể được sử dụng trên các thiết bị có sức mạnh tính toán hạn chế, nó sẽ không quá nóng hoặc phá hủy một số công nghệ cũ.
Mô hình Scout Llama 4 này phù hợp cho các ứng dụng di động và web nơi hiệu suất thời gian thực là quan trọng nhất.
So sánh với các mô hình khác:
Khi so sánh với các mô hình tương tự của các nhà sản xuất khác, Scout nổi bật với sự cân bằng giữa tốc độ và hiệu suất. Nó không chỉ nhanh; mà còn duy trì độ chính xác, làm cho nó trở thành lựa chọn tuyệt vời cho các ứng dụng hàng ngày.
Trường hợp sử dụng
Hãy xem ba ví dụ về nơi Scout sẽ hoạt động tốt nhất:
-
Bot dịch vụ khách hàng nhanh chóng có thể trả lời các câu hỏi thường gặp.
-
Các công cụ giáo dục tương tác nơi tốc độ là chìa khóa.
-
Nhiệm vụ dịch và tóm tắt thời gian thực.
Maverick
Mô hình tiếp theo mạnh mẽ hơn nhiều. Llama 4 Maverick được thiết kế cho một số nhiệm vụ phức tạp và tinh tế hơn so với các mô hình nhẹ như Scout Llama. Maverick, theo tôi thấy, cung cấp lý luận sâu hơn và hoạt động tốt với nhiều đầu vào đa phương thức khác nhau. Điều này làm cho các ứng dụng của nó tiên tiến hơn.
Đặc điểm chính:
Lý luận nâng cao:
Maverick cung cấp các phản hồi chi tiết và logic hơn. Theo kinh nghiệm của tôi, điều này có thể phù hợp cho các nhiệm vụ yêu cầu phân tích sâu hơn. Đối với tôi, nó cũng có vẻ như Maverick có thể vượt qua nhiều lý luận của OpenAI.
Khả năng đa phương thức:
Không giống như Scout, Maverick có thể làm việc với nhiều loại đầu vào: hình ảnh, âm thanh và video cùng với văn bản và tài liệu. Điều này làm cho nó lý tưởng cho các dự án sáng tạo hoặc công việc yêu cầu cả phân tích hình ảnh và văn bản cùng một lúc.
Hiệu suất trong các tình huống phức tạp:
Khi so sánh với các mô hình tương tự trên thị trường (như GPT-4 với các tính năng lý luận của nó), Maverick có rất nhiều hiệu suất trong lý luận và trong hiểu biết ngữ cảnh cũng như. Nó cũng cân bằng hiệu quả với xử lý sâu.
Trường hợp sử dụng
Hãy xem ba trường hợp sử dụng của mô hình Maverick này mà tôi đã nghĩ ra.
-
Ứng dụng nghiên cứu yêu cầu phân tích văn bản chi tiết.
-
Viết sáng tạo và tạo nội dung nơi cần đầu ra tinh tế.
-
Giải pháp doanh nghiệp yêu cầu tích hợp dữ liệu đa phương thức.
Behemoth
Con quái vật này vẫn đang trong quá trình đào tạo và dự kiến sẽ là mô hình mạnh nhất của Meta từ trước đến nay tính đến năm 2025. Như tên gọi, Behemoth Llama dành cho các nhiệm vụ nặng và cho các ứng dụng quy mô lớn cần rất nhiều sức mạnh xử lý.
Đặc điểm chính
Quy mô lớn:
Behemoth được xây dựng với hàng nghìn tỷ tham số trong đó (thực sự!), làm cho nó có khả năng thực hiện trong các tập dữ liệu và nhiệm vụ rất lớn và phức tạp. Nó được thiết kế cho các nhiệm vụ yêu cầu phân tích toàn diện mà hầu như không có mô hình nào khác có thể thực hiện hiệu quả.
Ứng dụng cấp doanh nghiệp:
Mô hình này phù hợp cho các môi trường đòi hỏi cao ví dụ như các tổ chức nghiên cứu lớn và doanh nghiệp. Nó có khả năng quản lý và phân tích lượng dữ liệu lớn. Một đối thủ mạnh cho bất kỳ LLM hàng đầu nào.
Khả năng tương lai:
Mặc dù Behemoth chưa có sẵn, nó có thể sẽ thiết lập một tiêu chuẩn mới trong nghiên cứu AI. Nó cũng được kỳ vọng sẽ giúp đào tạo các hệ thống AI tương lai với khung của nó cho các mô hình tiên tiến hơn.
Trường hợp sử dụng
Hãy xem ba trường hợp sử dụng tốt cho Behemoth đã được đào tạo này
-
Phân tích dữ liệu quy mô lớn cho xu hướng thị trường.
-
Nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên nâng cao.
-
Ứng dụng trong nghiên cứu khoa học nơi cần sức mạnh tính toán lớn.
Ví dụ thực tế
Hãy tưởng tượng một tập đoàn đa quốc gia cần phân tích hành vi của hàng triệu người tiêu dùng, trên hàng triệu điểm dữ liệu. Behemoth là một mô hình duy nhất có thể làm điều đó tuyệt vời và cung cấp tính toán cần thiết để có một số hiểu biết từ dữ liệu lớn như vậy. Quy mô tiềm năng này cũng có thể duy trì hiệu quả khi khối lượng dữ liệu sẽ tăng lên trong tương lai.
Cách truy cập Llama 4
Bây giờ, hãy xem cách để sử dụng những điều kỳ diệu này cho chính bạn. Nếu bạn muốn biết cách truy cập llama 4, có một số 'tuyến đường' có sẵn. Mỗi tùy chọn cũng có các lợi ích khác nhau, và bạn nên chọn một tùy thuộc vào nhu cầu cụ thể của bạn.
Kênh chính thức của Meta
Tải xuống mô hình qua Llama.com
Chỉ cần truy cập llama.com, tải xuống mô hình và thử sử dụng chúng trên thiết lập của bạn.
Cổng thông tin nhà phát triển:
Đăng ký trên trang web nhà phát triển của Meta, ở đó bạn cũng có thể đăng ký truy cập vào API llama 4. Nếu bạn sau đó được chấp thuận, các mô hình có thể được tích hợp trực tiếp vào các dự án của bạn. Tôi khuyên bạn nên làm điều đó để có quyền truy cập vào các mô hình mới nhất khi chúng ra mắt.
Đây là liên kết đến Cổng thông tin nhà phát triển để bạn có thể có một số Llama: https://developers.meta.com/
Chương trình beta và truy cập sớm:
Có thể cũng theo dõi các thông báo của Meta về các chương trình thử nghiệm beta. Tham gia vào các chương trình này có thể giúp bạn truy cập đầu tiên vào các cập nhật và tính năng mới nhất của Meta Llama 4.
Tài liệu chính thức:
Sử dụng các tài nguyên có sẵn trên trang thông cáo báo chí chính thức của Meta để được hướng dẫn về cách truy cập và sử dụng các mô hình một cách hiệu quả. Hãy nhớ rằng Behemoth vẫn đang trong quá trình đào tạo, trong khi các mô hình khác đã được sử dụng hạn chế.
Nền tảng đối tác
Nhà cung cấp dịch vụ đám mây:
Các mô hình Llama 4 hiện đang được tích hợp với các nền tảng như AWS, nơi bạn có thể truy cập chúng thông qua các dịch vụ giải pháp đám mây như Amazon SageMaker. Những nền tảng này có hỗ trợ mạnh mẽ cho các ứng dụng quy mô lớn và cho khách hàng doanh nghiệp.
Đây là liên kết đến AWS của Amazon có quyền truy cập mới vào Llama 4: https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-meta-llama-4-models-available
Cộng đồng và tích hợp bên thứ ba:
Các nền tảng như Hugging Face cung cấp một số loại truy cập vào trọng số mô hình llama 4 và các tài nguyên khác. Khám phá bộ sưu tập của Hugging Face để biết thêm thông tin.
Writingmate Labs
Sắp tới, Writingmate Labs sẽ tích hợp llama 4 vào nền tảng AI tất cả trong một của mình. Nó đã có Claude 3.7 Sonnet, tất cả các Llamas trước đó, mô hình lý luận GPT 4o, Mistral, và nhiều hơn nữa, tất cả trong một giao diện duy nhất, không cần API và có khả năng chuyển đổi giữa các mô hình chỉ bằng một cú nhấp chuột
-
Hãy theo dõi Blog của Writingmate để cập nhật khi tính năng này trở nên khả dụng.
-
Writingmate cũng có tính năng So sánh Mô hình cho phép bạn so sánh bất kỳ mô hình nào trực tiếp, trên các nhiệm vụ thực tế của bạn, xem thời gian phản hồi của chúng và tạo ra tiêu chuẩn của riêng bạn với khối lượng công việc của bạn.
Tài nguyên bổ sung để truy cập
Diễn đàn và cộng đồng trực tuyến:
-
Tham gia các cộng đồng AI trên Reddit, LinkedIn và các nền tảng xã hội khác để chia sẻ kinh nghiệm và mẹo về cách truy cập llama 4.
Hội thảo và hội thảo trực tuyến:
-
Tìm kiếm các sự kiện trực tuyến nơi Meta và các tổ chức đối tác trình diễn việc sử dụng llama 4 và thảo luận về các ứng dụng thực tế.
Trường hợp sử dụng thực tế và ví dụ
Để hiểu rõ hơn cách sử dụng các mô hình Llama 4 mới này, hãy xem các kịch bản thực tế chi tiết dưới đây.
Chatbots và Trợ lý ảo
Kịch bản:
Một công ty muốn thay đổi dịch vụ khách hàng của họ với một chatbot thông minh sẽ cung cấp cho người dùng câu trả lời ngay lập tức cho các câu hỏi đơn giản và sẽ không làm phiền đội ngũ khi không cần thiết. Đội ngũ sử dụng Scout cho các phản hồi nhanh chóng và các nhà phát triển tích hợp nó vào trang web của họ với API của Meta AI. Đối với các câu hỏi phức tạp hơn, họ có thể tích hợp Maverick để cung cấp các phản hồi sâu sắc. Chatbot cũng có thể được cập nhật dựa trên dữ liệu lớn nhận được từ người dùng.
Phân tích dữ liệu và nghiên cứu
Kịch bản:
Một nhóm nghiên cứu cần phân tích lượng lớn dữ liệu cho xu hướng thị trường và biên soạn các báo cáo toàn diện. Sau đó, họ sử dụng mô hình Maverick Llama 4 để tóm tắt các báo cáo dài và trích xuất các điểm chính. Nhóm kết hợp phân tích văn bản với hình ảnh hóa dữ liệu dựa trên hình ảnh bằng cách sử dụng khả năng đa phương thức.
Khi mở rộng quy mô, họ Triển khai Behemoth (khi có sẵn) để xử lý các tập dữ liệu rất lớn. Và nhóm nhận được rất nhiều hiểu biết từ cách tiếp cận như vậy.
Dự án sáng tạo và ứng dụng đa phương tiện
Kịch bản:
Một studio sáng tạo muốn tạo ra các tài liệu tiếp thị sáng tạo kết hợp văn bản và hình ảnh. Nó sử dụng Scout để nhanh chóng tạo ra nhiều ý tưởng sáng tạo cho các chiến dịch quảng cáo.
Studio sau đó kết hợp xử lý văn bản nâng cao của Maverick với khả năng tạo hình ảnh, ví dụ của Writingmate, để sản xuất một bộ phim, một hoạt hình hoặc có thể là một loại nội dung đa phương tiện khác. Kết quả là một đầu ra tài liệu tiếp thị với một số chỉnh sửa thủ công để làm cho tầm nhìn sáng tạo được thực hiện đầy đủ với ít tài nguyên hơn.
So sánh các mô hình AI mới nhất với Writingmate
Bên cạnh việc cung cấp cho bạn quyền truy cập vào tất cả các mô hình AI tốt nhất trên thị trường và cung cấp một loạt các tính năng bổ sung cho chúng, ChatLabs cũng giúp so sánh các mô hình AI dựa trên các nhiệm vụ chính xác của bạn.
Tổng thể, nếu bạn sử dụng AI cho các nhiệm vụ công việc của mình hoặc bạn muốn tích hợp nó tốt hơn vào quy trình làm việc của mình, hãy thử Writingmate. Nó là công cụ AI tất cả trong một trong một chatbot duy nhất với một gói đăng ký 20$, không cần API. Nhiều tính năng cũng có sẵn miễn phí. Thử nó ở đây: https://writingmate.ai
Để đọc các bài viết chi tiết về AI, hãy truy cập blog của chúng tôi được tạo ra với tình yêu công nghệ, con người và nhu cầu của họ.
Hẹn gặp lại bạn trong các bài viết tiếp theo!
