Meta lanza Llama 4, su nueva generación de modelos de IA
La compañía presenta cuatro modelos con capacidades multimodales y arquitectura eficiente. Disponibles en 40 países, incluyen mejoras en comprensión visual y procesamiento de textos largos. El lanzamiento responde a la competencia de laboratorios chinos como DeepSeek.
«Una nueva era para el ecosistema Llama»
Meta anunció este sábado 5 de abril cuatro nuevos modelos de IA: Llama 4 Scout, Maverick y Behemoth, entrenados con datos de texto, imágenes y vídeos. «Estos modelos marcan el comienzo de una nueva era», afirmó la compañía en un blog. Scout y Maverick ya están disponibles, mientras Behemoth sigue en desarrollo. Meta AI, su asistente en WhatsApp e Instagram, los integrará en 40 países.
Arquitectura y capacidades
Los modelos usan arquitectura «mixture of experts» (MoE), que divide tareas en subtareas para mayor eficiencia. Maverick, con 400.000 millones de parámetros, supera a GPT-4o de OpenAI en pruebas de codificación y razonamiento. Scout destaca en resúmenes de documentos y puede procesar hasta 10 millones de tokens (equivalente a millones de palabras). Behemoth, aún no lanzado, superaría a GPT-4.5 en habilidades STEM.
Restricciones y polémicas
Meta prohíbe su uso en la UE por normativas de privacidad, que calificó de «excesivas». Además, empresas con más de 700 millones de usuarios mensuales necesitan licencia especial. Los modelos están ajustados para responder «sin juicios» a preguntas polémicas, tras críticas de aliados de Donald Trump sobre supuesto sesgo «progresista» en chatbots.
Carrera tecnológica tras el éxito chino
El avance de DeepSeek, cuyos modelos igualaron o superaron a generaciones anteriores de Llama, aceleró el desarrollo de Meta. La compañía organizó equipos de emergencia para analizar cómo DeepSeek redujo costes en sus modelos R1 y V3.
IA más accesible… con limitaciones
Llama 4 acerca capacidades avanzadas a desarrolladores y usuarios, pero con restricciones geográficas y legales. Su impacto dependerá de cómo Meta gestione las críticas por sesgo y adapte los modelos a normativas globales.
