Meta Platforms Inc. представила Llama 4 с контекстом до 10 M токенов Lead: Meta Platforms Inc. анонсировала Llama 4 — новую серию MoE-моделей с рекордным качеством генерации и поддержкой контекста до 10 000 000 токенов. TL;DR: Llama 4 от Meta Platforms Inc.* использует Mixture-of-Experts, обеспечивает генерацию на уровне 100 млрд параметров и работает с контекстом до 10 M токенов. Подходит для сложных AI-кейсов в маркетинге и аналитике. —

Архитектура Mixture-of-Experts: в чём суть

Llama 4 основана на подходе Mixture-of-Experts (MoE), при котором модель делится на множество «экспертов» — небольших нейросетей, отвечающих за специфические задачи внутри общей архитектуры. — Всего задействовано 64 активных эксперта. — При запросе модель динамически выбирает наиболее релевантные эксперты, что снижает вычислительные затраты. — Механизм маршрутизации адаптируется под нагрузку, минимизируя задержки.

В официальном блоге Meta AI (https://ai.meta.com/blog/introducing-llama-4) отмечают, что такая схема позволяет масштабировать модель без пропорционального увеличения стоимости сервиса.

—

Технические характеристики Llama 4 MoE

Для сравнения с конкурентами приведём сводную таблицу:

| Модель | Параметры | Макс. контекст | Точность сумм. | Перплексия | |——————-|————|—————-|—————-|————| | Llama 4 MoE | 100 B | 10 M | базовая +12 % | –8 % | | GPT-4 Turbo | 175 B | 128 k | опт. | опт. | | Claude 3 | 90 B | 200 k | опт. | опт. | —

Применение в реальных кейсах

1. Контент-маркетинг — Генерация статей объёмом до 1 млн знаков за одну сессию. — Автоматизация SMM-кампаний во ВКонтакте и Одноклассниках. — Читайте также о стратегиях AI-маркетинга на нашем сайте. 2. Аналитика больших данных — Обработка журналов событий и CRM-логов без разбивки на чанки. — Построение отчётности по воронке продаж с учётом всех точек касания. 3. Креативные сценарии — Генерация длинных сценариев для e-mail-рассылок и лендингов. — Интеграция с CMS через API занимает считанные дни — подробнее в обзоре Llama 3. —

Преимущества по сравнению с Llama 3

— Увеличение максимального контекста с 2 M до 10 M токенов. — Улучшение точности суммаризации на 12 %. — Снижение перплексии на 8 %. — Более эффективное распределение нагрузки через 64 эксперта.

Бенчмарки показывают, что Llama 4 превосходит GPT-4 Turbo по скорости обработки длинных документов и обходит Claude 3 по качеству генерации в нишевых доменах.

—

Интеграция и рекомендации маркетологу

Пошаговый план внедрения:

1. Оценить текущее железо: GPU/TPU с поддержкой MoE-моделей. 2. Заключить подписку на API Llama 4. 3. Запустить пилот: — Тестирование на реальных маркетинговых задачах. — Сбор метрик CTR, CPL, LTV. 4. Внедрить автоматизированные лендинги и серию e-mail-рассылок. 5. Сравнить результаты с альтернативами (см. GPT-4 Turbo vs Llama). —

Безопасность и соответствие нормативам

Контекст до 10 M токенов повышает риски утечки персональных данных. Рекомендуется: — Реализовать шифрование end-to-end. — Соблюдать ФЗ-149 и ФЗ-114 при хранении и обработке данных. — Внедрить GDPR-подобные практики и аудит безопасности. Более детально об особенностях работы с персональными данными см. статью на AutoSMM.ru. —

Партнёрские нагрузки и оптимизация

— Llama 4 уже проходит стресс-тесты на кластерах NVIDIA A100 и H100. — Механизм маршрутизации запросов балансирует нагрузку, снижая простои. — API поддерживает вертикальное и горизонтальное шардирование запросов.

—

Источники внутри текста: — AI-блог Meta AI (https://ai.meta.com/blog/introducing-llama-4) — VentureBeat (https://venturebeat.com/ai/meta-llama-4-moe) Подписывайтесь на наш канал в Telegram, чтобы не пропустить важные обновления AI-рынка!

Meta llama 4 запускает новую эру MoE-моделей: 10 млн токенов контекста и непревзойденное качество