Meta lance Llama 4 : le LLM multimodal ultime

Normalement, les « géants » de la technologie annoncent rarement des produits le week-end. Cependant, Meta a surpris tout le monde en présentant la gamme de modèles Llama 4 le week-end dernier. Cette série comprend trois versions : Llama 4 Scout, Llama 4 Maverick et Llama 4 Behemoth.

Llama 4 Scout : des performances « monstrueuses » sur un seul GPU

Llama 4 Scout est le plus petit modèle, avec 17 milliards de paramètres de fonctionnement combinés à 16 experts. Meta affirme que Scout est le meilleur modèle multimodal de sa catégorie, surpassant Gemma 3, Gemini 2.0 Flash-Lite et Mistral 3.1 dans les benchmarks d'IA standard. Notamment, malgré ses performances impressionnantes, ce modèle peut fonctionner sur un seul GPU NVIDIA H100. Scout prend également en charge des fenêtres de contexte allant jusqu'à 10 millions de jetons - un record du secteur, même si les performances réelles restent à voir.

Llama 4 Maverick : un rival redoutable pour gpt-4o

Llama 4 Maverick est la version « populaire » avec 17 milliards de paramètres de fonctionnement mais augmentée à 128 experts. Meta affirme que Maverick surpasse GPT-4o et Gemini 2.0 Flash dans les benchmarks du secteur. La version bêta du chatbot de Maverick obtient un score de 1 417 sur LMArena, se classant 2e parmi les meilleurs LLM actuels.

Llama 4 behemoth : « monstre » 288 milliards de paramètres

Llama 4 Behemoth – le plus grand modèle de la série – est toujours en formation. Avec 288 milliards de paramètres actifs et 16 experts, Behemoth est annoncé par Meta pour surpasser GPT-4.5, Claude Sonnet 3.7 et Gemini 2.0 Pro sur de nombreux benchmarks d'IA standard.

Disponibilité

Llama 4 Scout et Llama 4 Maverick sont désormais disponibles en téléchargement sur llama.com et Hugging Face. Pour les utilisateurs quotidiens, ces modèles sont intégrés à Meta AI sur WhatsApp, Messenger, Instagram Direct et le Web.
Microsoft a également rapidement annoncé la prise en charge de Llama 4 Scout et Maverick sur Azure AI Foundry en tant que services de calcul gérés. Les développeurs peuvent les trouver sous les noms :

• Llama-4-Scout-17B-16E
• Llama-4-Scout-17B-16E-Instruire
• Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8

Les détails sur Llama 4 sur Azure sont mis à jour ici .

Avec la série Llama 4, Meta continue d'affirmer son ambition de mener la course à l'IA, notamment dans le segment multimodal - un domaine qui attire une concurrence féroce de la part de Google, OpenAI et Anthropic.