GPTunneL расширил список доступных нейросетей, добавив две передовые модели семейства Llama 4 от Meta. Пользователи теперь могут оценить возможности флагманской Llama 4 Maverick и быстрой Llama 4 Scout прямо в интерфейсе платформы.
Ключевые особенности Llama 4
Обе новинки построены на архитектуре Mixture of Experts (MoE). В MoE-архитектуре существует множество специализированных «экспертных» подсетей, каждая из которых хорошо справляется с определенным типом данных или задач.
Специальный механизм, называемый маршрутизатором (gating network), анализирует входящий запрос и динамически решает, какие именно эксперты будут задействованы для генерации наиболее релевантного и точного ответа.
LLama 4 Maverick
Llama 4 Maverick (400B) – это флагманская модель нового поколения.
- Обладает общим числом параметров в 400 миллиардов и задействует 128 различных экспертных подсетей, при этом для обработки конкретного запроса активируется 17 миллиардов параметров.
- Модель выделяется контекстным окном в 1 миллион токенов, что позволяет ей работать с большими объемами информации.
- Скорость генерации – 123 токена в секунду, что немного меньше, чем у Scout, но больше чем у многих других моделей.
Maverick специально оптимизирована для решения сложных интеллектуальных задач, требующих глубокого понимания контекста и точности, включая математические вычисления, программирование (написание, отладка и анализ кода), а также сложную работу с текстами в гуманитарных и естественных науках.
LLama 4 Scout
Llama 4 Scout (107B) – более компактная, быстрая и при этом вместительная альтернатива:
- Эта модель содержит 107 миллиардов параметров, распределенных между 16 экспертами, и также использует 17 миллиардов активных параметров для обработки запроса.
- Главным преимуществом Scout является его гигантское контекстное окно – 10 миллионов токенов. Вы можете отдать модели на обработку десятки книг в одном чате, а в ответ получать осмысленные ответы. Это больше, чем у любой другой модели.
- Скорость генерации – 130 токенов в секунду, что делает модель одной из самых быстрых на рынке.
Такой объем контекста делает модель исключительно эффективной для задач, связанных с анализом очень длинных текстов, многотомных документов, обширных баз данных или для поддержания сверхдлинных диалогов без потери нити повествования. Скорость и экономичность делают Scout отличным выбором для приложений, где важна быстрая обработка больших текстовых массивов.
Стоит также упомянуть, что Meta анонсировала еще более крупную модель, Llama 4 Behemoth, с общим числом параметров в 2 триллиона, однако она все еще находится на этапе обучения и пока недоступна для широкого использования.
Где протестировать Llama 4
Оценить производительность, точность и уникальные возможности работы с контекстом у новых моделей Llama 4 Maverick и Llama 4 Scout можно уже сегодня. GPTunneL предоставляет удобный доступ к этим передовым нейросетям без необходимости использования VPN и сложных настроек API. Протестируйте Llama 4 Maverick и Scout в GPTunneL, прямо сейчас.