TL;DR: Llama 4 é a nova geração de modelos de IA da Meta, sendo a primeira da empresa a ser aberta e nativamente multimodal (texto e visão). Utilizando a arquitetura Mixture-of-Experts (MoE) para eficiência, a família inclui modelos como Scout (eficiente, contexto longo) e Maverick (alto desempenho), além do Behemoth (modelo “professor” para destilação). As inovações em pré e pós-treinamento, junto com fortes salvaguardas, visam democratizar o acesso a IA avançada e segura.

Takeaways:

• Llama 4 integra texto e visão de forma nativa, sendo o primeiro modelo multimodal aberto da Meta.
• A arquitetura Mixture-of-Experts (MoE) permite modelos maiores e mais eficientes, ativando apenas parâmetros necessários por token.
• A família inclui modelos específicos como Llama 4 Scout (eficiente, 10M tokens de contexto) e Llama 4 Maverick (alto desempenho, competitivo com GPT-4o), já disponíveis.
• Utiliza estratégias avançadas de pré-treinamento (30T tokens, 200+ línguas) e pós-treinamento (SFT, RL, DPO) para otimizar performance e raciocínio.
• Segurança é prioridade, com ferramentas integradas como Llama Guard e Prompt Guard para mitigar riscos e garantir uso responsável.

Apresentação do Llama 4: Nova Geração de Modelos de IA Multimodal e Abertos

Introdução

O avanço das tecnologias em inteligência artificial exige, cada vez mais, modelos que integrem diferentes modalidades de informação. O Llama 4 surge nesse cenário como uma proposta inovadora, capaz de combinar texto e visão de forma nativa e integrada. Essa novidade abre espaço para experiências mais ricas e personalizadas, acompanhando a evolução da interação entre humanos e máquinas.

Desenvolvido pela Meta, o Llama 4 utiliza uma arquitetura de Mixture-of-Experts (MoE) que ativa apenas uma fração dos parâmetros por token, garantindo eficiência computacional ao permitir o treinamento de modelos maiores com um orçamento fixo de FLOPs. A integração de múltiplas fontes de dados – como texto, imagem e até vídeo – reforça o compromisso com a multimodalidade, demonstrando o potencial de transformar a forma como as aplicações de IA são concebidas. Essa abordagem técnica representa, sem dúvida, um novo capítulo no desenvolvimento da inteligência artificial.

Além das inovações tecnológicas, destaca-se que o Llama 4 é o primeiro modelo da Meta a ser aberto e nativamente multimodal. Entre os elementos fundamentais estão a melhor relação custo-benefício proporcionada pela arquitetura MoE e o uso da destilação de um modelo teacher, o Llama 4 Behemoth, para aprimorar modelos menores. Adicionalmente, os modelos como Llama 4 Scout e Llama 4 Maverick já estão disponíveis para download, enquanto a experiência Meta AI com Llama 4 pode ser testada em diversas plataformas, como WhatsApp, Messenger, Instagram Direct e no site da Meta.

Introdução ao Llama 4: Um Novo Capítulo na IA Multimodal

O Llama 4 marca o início de uma nova era para a inteligência artificial, ao integrar processos de linguagem e visão em um único modelo. Com essa inovação, as aplicações podem se tornar mais inteligentes e interativas, oferecendo experiências que anteriormente eram restritas a sistemas altamente especializados. Essa abordagem integrada permite respostas mais contextualizadas e uma melhor adaptação a diferentes cenários de uso.

A arquitetura de Mixture-of-Experts (MoE) do Llama 4 é um dos principais diferenciais, pois ativa apenas uma parte dos parâmetros para cada token processado. Essa técnica possibilita o treinamento de modelos de grande escala sem a necessidade de um investimento computacional exorbitante. Dessa forma, a eficiência computacional alcançada permite que o modelo seja aplicado em situações que exigem respostas rápidas e complexas, sem sacrificar a qualidade da análise.

Entre os pontos mais importantes, ressalta-se que o Llama 4 é o primeiro modelo aberto da Meta a oferecer suporte multimodal de forma nativa. A adoção da arquitetura MoE proporciona uma relação custo-benefício aprimorada, enquanto a destilação a partir de um modelo teacher – o Llama 4 Behemoth – garante a excelência dos modelos menores. Adicionalmente, os modelos Scout e Maverick já foram disponibilizados, ampliando significativamente as fronteiras do uso prático dessa tecnologia.

Llama 4 Scout: Modelo Multimodal Eficiente com Contexto Estendido

O Llama 4 Scout destaca-se por seu tamanho compacto e por ser extremamente eficiente, contando com 17 bilhões de parâmetros ativos. Com essa configuração, o modelo pode ser executado em uma única GPU H100, tornando-o uma solução acessível mesmo para ambientes com recursos computacionais limitados. Essa característica favorece a democratização do acesso à tecnologia de IA de ponta.

Utilizando a inovadora arquitetura iRoPE, o Llama 4 Scout amplia significativamente o comprimento do contexto suportado, atingindo até 10 milhões de tokens. Essa capacidade permite que o modelo execute tarefas que envolvem longas sequências de informação, como a análise de grandes volumes de dados textuais e a integração de múltiplas imagens. Ademais, o treinamento prévio e posterior com um contexto de 256K tokens reforça a habilidade do modelo em lidar com dados extensos.

Entre os aspectos fundamentais, o Llama 4 Scout se sobressai ao superar benchmarks comparados a modelos como Gemma 3, Gemini 2.0 Flash-Lite e Mistral 3.1. Com 16 experts atuando na sua arquitetura MoE, o modelo se torna uma ferramenta ideal para a sumarização de documentos e para a análise de grandes quantidades de código-fonte. Esses atributos combinam eficiência, robustez e escalabilidade, posicionando o Scout como uma escolha estratégica para diversas aplicações práticas.

Llama 4 Maverick: Desempenho Superior em Multimodalidade e Inteligência

O Llama 4 Maverick mantém uma performance de alto nível ao combinar 17 bilhões de parâmetros ativos com 128 experts na sua arquitetura MoE. Essa configuração permite que o modelo ofereça uma combinação de alta qualidade com um custo computacional mais baixo, tornando-o competitivo em um mercado que exige desempenho e eficiência. Essa abordagem possibilita o uso do Maverick em tarefas complexas, como sistemas de chat interativos e aplicações que envolvem processamento simultâneo de texto e imagem.

Em testes e benchmarks, o Llama 4 Maverick superou modelos renomados, como o GPT-4o e o Gemini 2.0 Flash, demonstrando sua superioridade técnica em diversas tarefas. O treinamento contínuo online com filtragem adaptativa de dados contribui para o aperfeiçoamento dos processos de raciocínio e codificação, alinhando o desempenho do Maverick com as demandas de aplicações modernas. Esse refinamento contínuo garante que o modelo se mantenha na vanguarda da tecnologia em IA.

Entre os pontos de destaque, o Llama 4 Maverick apresenta um índice ELO de 1417 na LMArena, evidenciando sua eficácia em benchmarks de desempenho. A combinação de 128 experts e um total de 400 bilhões de parâmetros reforça sua capacidade de entregar resultados notáveis, mantendo um equilíbrio entre desempenho e custo operacional. Dessa forma, o Maverick se estabelece como uma escolha robusta para aplicações que demandam inteligência multimodal e soluções de alta qualidade.

Llama 4 Behemoth: Modelo Teacher para Melhoria Contínua

O Llama 4 Behemoth atua como a referência de inteligência avançada, servindo como modelo teacher para os demais integrantes da família Llama 4. Com impressionantes 288 bilhões de parâmetros ativos, o Behemoth foi concebido para demonstrar capacidades superiores e servir como base para a destilação do conhecimento. Esse processo de codistilação é fundamental para melhorar significativamente a performance de modelos menores, como o Llama 4 Maverick.

Utilizando uma arquitetura multimodal MoE, o Llama 4 Behemoth apresenta resultados que já superam padrões estabelecidos por modelos como GPT-4.5, Claude Sonnet 3.7 e Gemini 2.0 Pro, especialmente em benchmarks STEM. A robustez técnica do Behemoth faz com que o conhecimento extraído dele seja transferido de maneira eficaz para os modelos descendentes, garantindo assim uma melhoria contínua sem precedentes. Essa capacidade de servir de referência reforça a posição do Behemoth como uma peça central na evolução dos sistemas de IA.

Entre os aspectos fundamentais, destaca-se que o Behemoth é empregado para destilar o seu conhecimento para modelos menores, aprimorando a qualidade geral dos sistemas. Embora ainda esteja em fase de treinamento contínuo e com detalhes técnicos adicionais por serem divulgados, o seu desempenho em benchmarks como MATH-500 e GPQA Diamond já evidencia seu potencial transformador. Assim, o Behemoth não só serve como base de aprendizado, mas também pavimenta o caminho para futuras inovações na área.

Estratégias de Pré-Treinamento Inovadoras

Uma das inovações mais marcantes do Llama 4 reside nas estratégias de pré-treinamento, que combinam abordagens técnicas avançadas para maximizar o desempenho. A implementação da arquitetura Mixture-of-Experts (MoE), que ativa apenas uma fração dos parâmetros por token, possibilita um treinamento mais eficiente e escalável. Essa técnica permite a criação de modelos robustos, aptos a responder rapidamente a demandas complexas de dados.

Além da eficiência proporcionada pelo MoE, os modelos Llama 4 são projetados para operar de forma nativamente multimodal, integrando texto e visão através de early fusion. Essa integração possibilita a unificação de diferentes fontes de informação em um único backbone, melhorando a qualidade das respostas e o entendimento contextual. Complementando esse processo, a técnica MetaP garante a transferência eficaz de hiperparâmetros entre diferentes configurações de lote e largura de modelo, otimizando os resultados.

Entre os aspectos notáveis, destaca-se a utilização de 30 trilhões de tokens durante o pré-treinamento – o dobro do que foi empregado na geração anterior do Llama –, bem como o suporte a 200 línguas, das quais mais de 100 possuem mais de 1 bilhão de tokens cada. Essa abrangência linguística amplia significativamente a aplicabilidade dos modelos em contextos globais e diversificados. Tais estratégias demonstram o compromisso da Meta em desenvolver soluções de IA que atendam a um leque cada vez maior de necessidades e desafios tecnológicos.

Otimizações de Pós-Treinamento para Balanceamento e Qualidade

Após a fase inicial de treinamento, o Llama 4 Maverick passou por um rigoroso processo de pós-treinamento que combinou diversas técnicas para aprimorar sua performance. Entre essas técnicas encontram-se o ajuste fino supervisionado leve (SFT), aprendizado por reforço online (RL) e otimização direta de preferências (DPO), cada uma contribuindo para aprimorar a qualidade das respostas do modelo. Essa combinação de métodos é essencial para potencializar tanto as habilidades de raciocínio quanto a capacidade de codificação do sistema.

Uma estratégia de curriculum learning, focada em dados desafiadores, foi empregada para remover informações consideradas fáceis. Esse processo assegurou que o modelo focasse em prompts mais complexos, elevando seu desempenho em tarefas exigentes. Paralelamente, a filtragem contínua de prompts com vantagem zero e o uso de SFT permitiram equilibrar de forma harmoniosa as habilidades de inteligência e conversação, preparando o modelo para operar com alta precisão em diversos contextos.

Entre os resultados obtidos, destacam-se melhorias significativas na capacidade de raciocínio, na precisão da codificação e na performance em cálculos matemáticos. O processo otimizado de pós-treinamento garantiu que o modelo se mantivesse robusto frente a desafios multifacetados, incluindo a integração de múltiplas modalidades de entrada. Assim, a dedicação a essas técnicas de refinamento reforça o compromisso da Meta com a qualidade e a evolução contínua de seus sistemas de inteligência artificial.

Salvaguardas e Proteções: Priorizando Segurança e Responsabilidade

A Meta coloca a segurança e a ética no desenvolvimento de seus modelos no centro de suas estratégias, e isso se reflete nas salvaguardas implementadas no Llama 4. O modelo foi desenvolvido com mitigações aplicadas em cada etapa, desde o pré-treinamento até o pós-treinamento, garantindo que sejam adotadas práticas seguras e responsáveis. Essa postura visa minimizar riscos e proteger tanto os usuários quanto os desenvolvedores de possíveis usos indevidos.

Entre as ferramentas integradas para assegurar a proteção do sistema, destacam-se o Llama Guard e o Prompt Guard. Esses mecanismos atuam na filtragem de entradas e saídas potencialmente maliciosas, possibilitando a identificação e neutralização de conteúdos prejudiciais. Adicionalmente, o uso do CyberSecEval e a execução de testes adversariais, como o Generative Offensive Agent Testing (GOAT), reforçam a capacidade do modelo de resistir a tentativas de manipulação e de manter um ambiente de operação confiável.

Os resultados dessas salvaguardas demonstram o forte compromisso com as melhores práticas no desenvolvimento de inteligência artificial. A implementação de um classificador específico, como o Prompt Guard, e a contínua avaliação dos riscos cibernéticos garantem uma resposta eficaz a eventuais ameaças. Dessa forma, a Meta evidencia que a inovação tecnológica deve caminhar lado a lado com a segurança e a responsabilidade, promovendo um ecossistema de IA ético e confiável.

Conclusão

Em síntese, o Llama 4 representa um marco significativo no desenvolvimento de modelos de IA abertos e multimodais, abrindo novas oportunidades para a criação de experiências inteligentes e integradas. Com os modelos Scout e Maverick, a Meta apresenta soluções que combinam eficiência, escalabilidade e desempenho técnico de alto nível, adaptáveis a uma ampla variedade de aplicações. A presença do modelo teacher Behemoth reforça a possibilidade de melhoria contínua e de destilação de conhecimento entre os modelos.

A progressão lógica apresentada – desde a introdução dos conceitos inovadores, passando pelas estratégias de pré e pós-treinamento, até a aplicação de robustas salvaguardas – demonstra um compromisso sólido com a excelência e a segurança. A arquitetura MoE, as técnicas de destilação e os métodos de treinamento avançados se revelam como pilares fundamentais para o sucesso do Llama 4. Essa jornada de inovações ressalta a importância de uma abordagem integrada que une desempenho técnico e responsabilidade ética.

Olhando para o futuro, espera-se que o Llama 4 incentive o desenvolvimento de produtos mais inteligentes e experiências de usuário cada vez mais interativas. A disponibilidade aberta dos modelos e das ferramentas de segurança promete democratizar o acesso à IA de ponta, estimulando a colaboração entre desenvolvedores e pesquisadores. Assim, o Llama 4 se estabelece como uma ferramenta essencial para enfrentar os desafios tecnológicos do amanhã, abrindo caminho para novas possibilidades e inovações disruptivas.

Referências

Fonte: llama.com. “llama.com”. Disponível em: https://www.llama.com/llama-downloads/
Fonte: Hugging Face. “Hugging Face”. Disponível em: https://huggingface.co/meta-llama
Fonte: Meta.AI. “Meta.AI”. Disponível em: https://meta.ai/
Fonte: Linput/output safety large language model. “Linput/output safety large language model”. Disponível em: https://arxiv.org/abs/2404.12241
Fonte: interleaved attention layerswithout positional embeddings. “interleaved attention layerswithout positional embeddings”. Disponível em: https://arxiv.org/abs/2305.19466
Fonte: inference time temperature scaling. “inference time temperature scaling”. Disponível em: https://arxiv.org/pdf/2501.19399
Fonte: therotary position embeddings. “therotary position embeddings”. Disponível em: https://arxiv.org/abs/2104.09864
Fonte: LlamaCon signup. “LlamaCon signup”. Disponível em: https://www.llama.com/events/llamacon/signup/
*Fonte: Meta.AI. “Llama 4: Nova Geração de Modelos de IA Multimodal”. Disponível em: https://meta.ai/