Firma IBM zintegrowała najnowsze modele AI typu open source firmy Meta – Llama 4 Scout i Llama 4 Maverick – ze swoją platformą watsonx.ai. Ta nowa generacja modeli eksperckich (MoE) została zaprojektowana z myślą o zapewnieniu wysokowydajnych możliwości multimodalnych przy znacznie zwiększonej efektywności kosztowej, skalowalności i mocy obliczeniowej. Dzięki dodaniu Llama 4, IBM obsługuje obecnie 13 metamodeli na platformie watsonx.ai, wzmacniając swoje zaangażowanie w otwarte, wielomodelowe podejście do generatywnej AI.
Architektura Mixture of Experts: wydajność bez kompromisów
Nowe modele Llama 4 firmy Meta oznaczają znaczący postęp w architekturze sztucznej inteligencji. Oba modele wykorzystują mechanizm MoE, który inteligentnie aktywuje tylko podzbiór „ekspertów” modelowych dla każdego tokena, zamiast angażować całą sieć. Ta ukierunkowana strategia wnioskowania zwiększa przepustowość i obniża koszty operacyjne bez uszczerbku dla jakości.
Llama 4 Scout oferuje 109 miliardów parametrów podzielonych pomiędzy 16 ekspertów, a jednocześnie tylko 17 miliardów parametrów jest aktywnych podczas wnioskowania. Ta wydajna konfiguracja zapewnia większą współbieżność i krótszy czas reakcji, zapewniając jednocześnie wyjątkową wydajność w kodowaniu, wnioskowaniu długokontekstowym i zadaniach rozumienia obrazów. Pomimo kompaktowych rozmiarów, Scout jest trenowany na 40 bilionach tokenów i przewyższa modele o znacznie większych aktywnych zestawach parametrów.
Llama 4 Maverick idzie o krok dalej, oferując 400 miliardów parametrów i 128 ekspertów, działając przy zaledwie 17 miliardach aktywnych parametrów na wnioskowanie. Meta donosi, że Maverick przewyższa GPT-4o firmy OpenAI i Gemini 2.0 Flash firmy Google we wszystkich testach multimodalnych, a także dorównuje wydajności DeepSeek-V3 w obciążeniach związanych z wnioskowaniem i kodowaniem, mimo że jest znacznie wydajniejszy.
| Model | Całkowite parametry | Aktywne parametry | Liczba ekspertów | Okno kontekstowe |
|---|---|---|---|---|
| Lama 4 Scout | 109B | 17B | 16 | 10 mln tokenów |
| Lama 4 Maverick | 400B | 17B | 128 | 10 mln tokenów |
Lider w dziedzinie sztucznej inteligencji długokontekstowej
Llama 4 Scout wprowadza przełomowe okno kontekstowe o długości do 10 milionów tokenów – obecnie najdłuższe w branży. To ulepszenie umożliwia podsumowywanie wielu dokumentów, dogłębną analizę bazy kodu i długoterminową personalizację użytkownika. Meta przypisuje ten kamień milowy dwóm innowacjom architektonicznym: przeplatanym warstwom uwagi (bez osadzania pozycyjnego) oraz technice skalowania uwagi w czasie wnioskowania. Udoskonalenia te, określane zbiorczo jako „iRope”, przybliżają Meta do wizji sztucznej inteligencji o nieskończonej długości kontekstu.
Natywna multimodalność do zastosowań w świecie rzeczywistym
Tradycyjne modele LLM są trenowane wyłącznie na podstawie tekstu, a następnie dostosowywane do innych typów danych. Natomiast modele Llama 4 są uważane za „natywnie multimodalne”, co oznacza, że są trenowane od podstaw z wykorzystaniem kombinacji danych tekstowych, graficznych i wideo. Dzięki temu mogą w naturalny sposób obsługiwać różne typy danych wejściowych i dostarczać bardziej zintegrowane, kontekstowe wyniki.
Podczas szkolenia modele łączą dane wizualne i językowe na wczesnych etapach przetwarzania, skutecznie ucząc system jednoczesnej interpretacji i rozumowania w różnych modalnościach. Rezultatem jest doskonała wydajność w rozumowaniu opartym na obrazach, w tym zdolność przetwarzania wielu obrazów na polecenie i kojarzenia określonych elementów wizualnych z odpowiedziami tekstowymi.
Wdrożenie korporacyjne na platformie IBM WatsonX
Dzięki watsonx.ai programiści i przedsiębiorstwa mogą uzyskać dostęp do Llama 4 Scout lub Maverick i dostrajać, destylować i wdrażać je w środowiskach chmurowych, lokalnych i brzegowych. Platforma IBM klasy korporacyjnej obsługuje cały cykl życia sztucznej inteligencji, zapewniając narzędzia dla programistów na każdym poziomie umiejętności – od środowisk programistycznych po środowiska low-code i no-code.
Platforma watsonx.ai zawiera wbudowane integracje z wektorowymi bazami danych, frameworkami agentów i zaawansowaną infrastrukturą, które ułatwiają operacjonalizację sztucznej inteligencji na dużą skalę. Zaawansowane narzędzia do zarządzania zapewniają zgodność, bezpieczeństwo i audyt na poziomie korporacyjnym, pomagając zespołom w odpowiedzialnym tworzeniu i szybszym wdrażaniu.
Strategiczny sojusz na rzecz transformacji AI
Partnerstwo IBM z Meta łączy otwartą innowacyjność z praktyczną gotowością przedsiębiorstwa. W miarę jak Meta poszerza granice architektury modeli, IBM zapewnia infrastrukturę, zarządzanie i elastyczność wdrażania, których potrzebują współczesne firmy, aby szybko działać bez utraty kontroli i opłacalności.
Wprowadzenie Llama 4 na platformę watsonx.ai zapewnia klientom IBM nowy zestaw wysoce wydajnych narzędzi, które pozwalają na wykorzystanie wartości w szerokiej gamie zastosowań — bez konieczności uzależniania się od dostawcy i z pewnością działania na platformie zaprojektowanej dla przedsiębiorstwa.
Amazon