Eya Rziga
Les modèles Llama de Meta ont connu une évolution significative. Alors que les Llamas 2 et 3 étaient limités à 7 et 8 milliards de paramètres, le Llama 4 va plus loin en atteignant 17 milliards de paramètres.
Introduction
En outre, le Llama 4 Behemoth, avec ses 2 billions de paramètres, place Meta dans la course à la suprématie en matière d’IA.
Les derniers modèles de Llama de Meta donnent une impulsion majeure à l’IA open-source, dans le but d’accélérer l’innovation et de démocratiser l’accès à cette technologie de pointe.
Jusqu’à présent, Meta a dévoilé deux versions : Scout et Maverick. Scout est conçu pour la vitesse, avec une fenêtre contextuelle de 10 millions de jetons. Meta affirme que cela lui permet de traiter des tâches plus complexes que d’autres modèles tels que Gemini 7B ou Mistral 7B de Google, tout en fonctionnant sur un seul GPU Nvidia H100.
Cela rend l’IA de haute performance plus accessible aux développeurs sans qu’ils aient besoin de gros budgets pour le cloud.
Maverick, quant à lui, utilise un système de mélange d’experts (MoE) avec 128 experts. Au lieu d’exécuter le modèle complet pour chaque tâche, Maverick n’active que les composants nécessaires, ce qui se traduit par une plus grande efficacité.
Malgré son empreinte informatique réduite, il rivalise avec les performances de GPT-4 et Gemini 2.0 Flash.
Le Llama 4 Behemoth, encore en cours de développement, promet d’être puissant avec ses 2 billions de paramètres. Les premiers rapports suggèrent qu’il pourrait surpasser des modèles tels que GPT-4.5 et Claude Sonnet 3.7, en particulier dans les tâches STEM.
Cependant, il faudra attendre les tests officiels pour le confirmer.
Ce qui distingue le Llama 4, ce n’est pas seulement sa taille ou sa vitesse, mais l’approche unique de Meta en matière d’IA. L’architecture MoE réduit les besoins en calcul en n’activant que les parties du modèle nécessaires à chaque tâche. Cela pourrait réduire les coûts et rendre l’IA plus accessible.
Si d’autres entreprises, qu’il s’agisse d’acteurs à code source ouvert comme Mistral ou de solutions axées sur les entreprises comme Cohere, adoptent cette approche, nous pourrions assister à la diffusion d’une IA plus rapide et plus abordable, au-delà des seuls géants de la technologie.
Conclusion
Meta change également la donne en octroyant des licences pour les modèles Llama 4 aux développeurs et aux entreprises, ce qui les rend plus accessibles que les systèmes propriétaires.
Les modèles sont intégrés dans les plateformes de Meta telles que Facebook, Instagram et WhatsApp, ce qui ouvre la voie à des systèmes d’IA plus efficaces et modulaires à l’avenir, où la puissance n’est pas nécessairement synonyme de taille.
Le Llama 4 pourrait être la clé de Meta pour remodeler le paysage de l’IA, stimuler l’innovation et peut-être modifier l’économie de l’industrie.
