Meta, yapay zeka alanındaki iddiasını güçlendiren önemli bir adım attı. Şirket, Llama ailesinin en yeni üyelerini tanıttı: Llama 4. Haftasonu gerçekleşen sürpriz lansmanla duyurulan bu yeni açık model ailesi, Meta’nın yapay zeka alanındaki konumunu daha da sağlamlaştırıyor. Yeni modeller, metinle sınırlı kalmayıp görsel ve video verileri üzerinde de eğitim alarak çok modlu yapay zeka çözümleri sunmayı amaçlıyor.
Konu Başlıkları
Llama 4 Ailesinin Üç Yeni Üyesi: Scout, Maverick ve Behemoth
Llama 4 ailesi, üç farklı modelden oluşuyor: Llama 4 Scout, Llama 4 Maverick ve henüz eğitim aşamasında olan Llama 4 Behemoth. Bu yeni modellerin en dikkat çeken özelliği, yalnızca metin değil; görsel ve video verileri üzerinde de eğitim almış olmaları. Bu sayede Meta, çok modlu yani çoklu veri türüyle çalışan yapay zeka anlayışında önemli bir adım atmış oldu.
Scout ve Maverick Modelleri Kullanıma Sunuldu, Behemoth Modeli Eğitim Aşamasında
Şu anda Meta’nın resmi sitesi Llama.com ve iş ortakları üzerinden erişime açılan modellerden Scout ve Maverick, kullanıcılarla buluştu. Ancak Behemoth modeli, henüz eğitim aşamasında olduğu için halka açık değil. Meta, Behemoth’un tamamlandığında çok daha büyük bir işlem gücüne sahip olacağına ve devasa parametre sayısıyla dikkat çekeceğine vurgu yapıyor.
Meta AI: WhatsApp, Messenger ve Instagram’da Llama 4 Dönemi Başlıyor
Meta, WhatsApp, Messenger ve Instagram gibi popüler uygulamalarındaki yapay zeka destekli asistanı Meta AI’nin 40 ülkede Llama 4’ü kullanacak şekilde güncellendiğini açıkladı. Şu anda bu multimodal özellikler yalnızca ABD’de İngilizce dilinde kullanılabiliyor, ancak gelecekte daha geniş dil seçenekleri sunulması bekleniyor.
Yeni “Mixture of Experts” Mimarisiyle Daha Verimli Yanıtlar
Llama 4 ailesi, Meta’nın ilk kez kullandığı “Mixture of Experts” (MoE) mimarisiyle dikkat çekiyor. Bu sistem, verileri alt görevlere bölerek, görev özelinde uzmanlaşmış alt modellerin daha verimli yanıtlar üretmesini sağlıyor. Bu sayede modelin işlem gücü daha verimli kullanılarak, daha hızlı ve doğru sonuçlar elde ediliyor.
Llama 4 Modellerinin Teknik Özellikleri: Parametre Sayıları ve Donanım Gereksinimleri
Llama 4 ailesinin her üyesi farklı donanım ihtiyaçlarına ve parametre yapılarına sahip. Örneğin, Llama 4 Maverick toplamda 400 milyar parametreye sahipken, yalnızca 17 milyar parametre aktif olarak kullanılıyor. Scout ise 109 milyar toplam parametreye ve 17 milyar aktif parametreye sahip. Scout, 10 milyon token’lık devasa bir bağlam penceresi sunarak uzun belgelerin analizini ve özetlenmesini son derece verimli hale getiriyor.
Scout, tek bir Nvidia H100 GPU ile çalışabilirken, Maverick için daha güçlü bir sistem öneriliyor. Maverick, H100 DGX sunucusu gibi güçlü donanımlarla daha verimli çalışabiliyor. Behemoth için ise çok daha güçlü donanımlar gerekecek. Meta, Behemoth modelinin 288 milyar aktif parametreye ve neredeyse iki trilyon parametreye ulaştığını belirtiyor.
Maverick ve Behemoth’un Rekabetçi Performansları
Meta, Llama 4 Maverick’in yaratıcı yazım, çok dilli görevler, uzun bağlam analizi ve görsel anlama gibi alanlarda rakiplerini geride bıraktığını ifade ediyor. Maverick, GPT-4o ve Gemini 2.0 gibi modelleri geride bırakmayı başarmışken, son çıkan GPT-4.5, Gemini 2.5 Pro ve Claude 3.7 Sonnet gibi modellerle kıyaslandığında halen bazı eksiklikleri olduğu görülüyor. Behemoth’un ise iç testlerde bu modelleri geçtiği ancak Gemini 2.5 Pro’nun gerisinde kaldığı belirtiliyor.
Meta’nın Llama 4 Ailesi Yapay Zeka Alanında Yeni Bir Dönem Başlatıyor
Meta, Llama 4 ailesiyle çok modlu yapay zeka çözümleri sunarak, yapay zeka dünyasında önemli bir adım atmış oldu. Yenilikçi tasarımı ve güçlü özellikleriyle Llama 4, gelecekte birçok sektörde devrim yaratabilir. Henüz eğitimi tamamlanmamış Behemoth modelinin tamamlanmasıyla birlikte, Meta’nın yapay zeka alanındaki konumu daha da güçlenecek gibi görünüyor.
