Meta presenta Llama 4: nuevos modelos Scout y Maverick superan a la competencia en pruebas iniciales
Meta ha revelado su serie multimodal Llama 4, destacando los innovadores modelos Scout y Maverick, que superan a competidores en diversas pruebas.
Meta ha lanzado su nueva serie multimodal Llama 4 con dos modelos innovadores: Scout y Maverick, que han demostrado superar a la competencia en pruebas iniciales. Maverick es un modelo versátil diseñado para manejar tanto texto como contenido visual, siendo ideal para asistentes inteligentes y interfaces de chat. Por otro lado, Scout es un modelo más ligero y ágil, perfecto para tareas que requieren un manejo profundo de documentos y la resolución de solicitudes complejas.
Ambos modelos están disponibles en Llama.com y a través de socios como Hugging Face, además de integrarse en el asistente de inteligencia artificial de Meta, que se está implementando en aplicaciones como WhatsApp, Messenger e Instagram, en un total de 40 países. Sin embargo, las características multimodales son actualmente exclusivas para Estados Unidos y están limitadas al idioma inglés.
El modelo Llama 4 representa un avance significativo en la arquitectura de Meta, que ha adoptado por primera vez un sistema de Mixture of Experts (MoE). Este enfoque mejora la velocidad y eficiencia, ya que descompone tareas complejas en fragmentos más pequeños que son asignados a redes especializadas. Scout incluye 17 mil millones de parámetros distribuidos en 16 módulos expertos, superando a otros modelos de la competencia como Gemma 3 de Google y Mistral 3.1 en benchmarks comunes, y exhibiendo un rendimiento fluido incluso en una única GPU Nvidia H100.
Una de las características destacadas de Scout es su enorme ventana de contexto, la cual permite manejar hasta 10 millones de tokens, lo que lo convierte en una opción excepcional para trabajar con grandes volúmenes de texto y datos visuales. Maverick también ha recibido elogios por su rendimiento, posicionándose favorablemente en comparación con GPT-4 de OpenAI y Gemini 2.0 Flash de Google, aunque no alcanza el nivel de excelencia de Gemini 2.5 Pro o Claude 3.7 Sonnet.
Meta también está trabajando en un modelo aún más potente, conocido como Llama 4 Behemoth, que contará con 288 mil millones de parámetros distribuidos entre 16 expertos, con un total cercano a dos billones de parámetros. Se espera que Behemoth supere a modelos prominentes en tareas de STEM, especialmente en la resolución de problemas matemáticos, aunque aún no ha sobrepasado el rendimiento general de Gemini 2.5 Pro. En resumen, la inteligencia artificial en las aplicaciones de Meta se vuelve cada vez más eficiente, ofreciendo respuestas más precisas, mejor generación de imágenes y publicidad más efectiva.