Mit der LLaMA 4 Reihe setzt Meta AI seine erfolgreiche Open-Source-Modellentwicklung fort und bringt eine neue Generation leistungsstarker Sprachmodelle auf den Markt. Aufbauend auf den Erfahrungen aus LLaMA 3 und den Weiterentwicklungen in LLaMA 3.1 und 3.3, zielt LLaMA 4 auf noch tiefere Sprachverständnisfähigkeiten, bessere Multiturn-Kommunikation und feinjustierte Steuerbarkeit ab. Die Modelle kombinieren ein erweitertes Kontextverständnis mit optimierter Effizienz und bieten eine attraktive Grundlage für anspruchsvolle Anwendungen in Forschung, Industrie und Produktentwicklung – offen zugänglich und zukunftsorientiert.
LLaMA 4 Serie (umfasst LLaMA 4 Scout, LLaMA 4 Maverick, LLaMA 4 Behemoth)
Meta AI
5. April 2025
Open-Weight. Die Lizenz zielt darauf ab, Entwicklern und Unternehmen die Nutzung zu ermöglichen.
Nativ multimodale Sprachmodelle auf Basis einer Mixture-of-Experts (MoE) Architektur. Die Modelle sind von Grund auf für die Verarbeitung von Text, Bildern und Videos konzipiert.
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LLaMA 4 wurde auf einer extrem großen und vielfältigen Datenbasis trainiert: Über 30 Billionen Token aus öffentlich zugänglichen Text-, Bild- und Videodaten bilden die Grundlage des Pretrainings. Für die Instruct- und Chat-Varianten kam ein neuartiger, dreistufiger Post-Training-Prozess zum Einsatz: Zunächst ein leichtes Supervised Fine-Tuning (SFT), gefolgt von Online Reinforcement Learning mit adaptivem Datenfilter sowie abschließendem Direct Preference Optimization (DPO).
Ein besonderer Fokus lag dabei auf der Bewältigung besonders schwerer Prompts, die gezielt über das kontinuierliche RL in die Trainingspipeline einflossen. Innerhalb der Reihe wurde das Modell LLaMA 4 Maverick mithilfe von Codistillation vom stärkeren Schwester-Modell LLaMA 4 Behemoth trainiert – ein gezielter Wissenstransfer für hohe Effizienz bei reduziertem Ressourcenverbrauch.
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Spitzenleistung: Konkurrenzfähig oder überlegen gegenüber Modellen wie GPT-4o, Gemini 2.0 und anderen in Benchmarks für Coding, Reasoning und Bildverständnis.
Herausragende Effizienz: Die MoE-Architektur bietet ein erstklassiges Verhältnis von Leistung zu Kosten.
Extreme Kontextlänge: Eröffnet völlig neue Anwendungsmöglichkeiten.
Nativ Multimodal: Von Grund auf für die gemeinsame Verarbeitung verschiedener Datenmodalitäten ausgelegt.
Open-Weight & Open Source: Fördert Transparenz, Sicherheit und Innovation durch die Community.
Verbesserte Sicherheit & Bias-Reduzierung: Umfassende Schutzmaßnahmen und nachweisliche Reduzierung von Voreingenommenheit bei kontroversen Themen.
Hohe Hardware-Anforderungen: Trotz der Effizienz sind für die Inferenz der größeren Modelle weiterhin leistungsstarke GPUs erforderlich.
Allgemeine LLM-Risiken: Potenzial für Halluzinationen, Voreingenommenheit und die Generierung unsachgemäßer Inhalte bleibt bestehen, auch wenn Maßnahmen zur Minderung ergriffen wurden.
Komplexität der Architektur: MoE-Modelle können in der Handhabung und im Fine-Tuning anspruchsvoller sein als traditionelle dichte Modelle.
Verfügbarkeit: Das leistungsstärkste Modell, LLaMA 4 Behemoth, ist nicht öffentlich zugänglich.
Ob leistungsstarke Instruct-Variante oder effizientes Codistilled-Modell: Die LLaMA 4 Reihe bietet flexible Optionen für komplexe Anwendungen. Wir unterstützen Sie bei der Auswahl, Integration und dem sicheren Hosting – individuell abgestimmt auf Ihre Anforderungen.
