GPTunneL қолжетімді нейрожелілер тізімін кеңейтіп, Meta компаниясының Llama 4 отбасынан екі озық модель қосты. Пайдаланушылар енді флагман Llama 4 Maverick моделі мен жылдам Llama 4 Scout моделінің мүмкіндіктерін платформа интерфейсінің өзінде бағалай алады.
Llama 4-тің негізгі ерекшеліктері
Екі жаңа модель де Mixture of Experts (MoE) архитектурасына негізделген. MoE-архитектурасында деректердің немесе тапсырмалардың белгілі бір түрімен жақсы жұмыс істейтін көптеген мамандандырылған «эксперттік» ішкі желілер болады.
Маршрутизатор (gating network) деп аталатын арнайы механизм келіп түскен сұранысты талдап, ең сәйкес әрі дәл жауап жасау үшін қай эксперттер тартылатынын динамикалық түрде шешеді.
Llama 4 Maverick
Llama 4 Maverick (400B) – жаңа буынның флагман моделі.
- Жалпы параметрлер саны 400 миллиард болып, 128 түрлі эксперттік ішкі желіні пайдаланады, ал нақты сұранысты өңдеу үшін 17 миллиард параметр белсендіріледі.
- Модель 1 миллион токен контекст терезесімен ерекшеленеді, бұл оған үлкен көлемдегі ақпаратпен жұмыс істеуге мүмкіндік береді.
- Генерация жылдамдығы – секундына 123 токен, бұл Scout-ке қарағанда сәл төмен, бірақ көптеген басқа модельдерге қарағанда жоғары.
Maverick контексті терең түсінуді және дәлдікті талап ететін күрделі интеллектуалды тапсырмаларды шешуге арнайы оңтайландырылған, соның ішінде математикалық есептеулер, бағдарламалау (код жазу, жөндеу және талдау), сондай-ақ гуманитарлық және жаратылыстану ғылымдары саласындағы мәтіндермен күрделі жұмыс.
Llama 4 Scout
Llama 4 Scout (107B) – неғұрлым ықшам, жылдам әрі сыйымды баламасы:
- Бұл модельде 16 эксперт арасында бөлінген 107 миллиард параметр бар, сондай-ақ сұранысты өңдеу үшін 17 миллиард белсенді параметрді пайдаланады.
- Scout-тың басты артықшылығы – оның алып контекст терезесі, яғни 10 миллион токен. Бір чатта модельге ондаған кітапты өңдеуге бере аласыз және оған мағыналы жауап ала аласыз. Бұл кез келген басқа модельден көп.
- Генерация жылдамдығы – секундына 130 токен, бұл модельді нарықтағы ең жылдам модельдердің біріне айналдырады.
Мұндай контекст көлемі модельді өте ұзақ мәтіндерді, көп томды құжаттарды, ауқымды дерекқорларды талдауға немесе әңгіме желісін жоғалтпай өте ұзақ диалогтарды жүргізуге байланысты тапсырмалар үшін ерекше тиімді етеді. Жылдамдық пен үнемділік Scout-ты үлкен мәтіндік көлемдерді жылдам өңдеу маңызды қосымшалар үшін тамаша таңдау етеді.
Сондай-ақ Meta жалпы параметрлер саны 2 триллион болатын одан да үлкен Llama 4 Behemoth моделін жариялағанын атап өткен жөн, дегенмен ол әлі оқыту кезеңінде және кеңінен пайдалануға қолжетімді емес.
Llama 4-ті қайдан сынап көруге болады
Жаңа Llama 4 Maverick және Llama 4 Scout модельдерінің өнімділігін, дәлдігін және контекстпен жұмыс істеудегі бірегей мүмкіндіктерін бүгіннен бастап бағалауға болады. GPTunneL осы озық нейрожелілерге VPN пайдаланудың және API-дің күрделі баптауларының қажеті жоқ ыңғайлы қолжетімділік ұсынады. Llama 4 Maverick және Scout моделін GPTunneL-де дәл қазір сынап көріңіз.