El 5 de abril de 2025, Meta lanzó Llama 4, un modelo de inteligencia artificial (IA) de código abierto que promete cambiar las reglas del juego.
Este nuevo modelo de lenguaje grande, conocido como LLM, destaca por su capacidad para procesar tanto texto como imágenes, su eficiencia mejorada y su diseño pensado para que desarrolladores y empresas de todo el mundo puedan usarlo.
Exploremos qué hace especial a Llama 4, cómo se compara con otros modelos, y qué significa para el futuro de la tecnología.
Un vistazo a la familia Llama
La historia de Llama 4 se entiende mejor al retroceder en el tiempo. Cada iteración de la familia Llama ha enseñado valiosas lecciones. El aumento progresivo en el número de parámetros ha permitido mejorar el rendimiento en tareas complejas, como la generación de textos elaborados y el razonamiento avanzado.
En 2023, Meta lanzó Llama 1, un modelo con 7.000 millones de parámetros que ofrecía una alternativa gratuita frente a opciones propietarias como GPT-3 de OpenAI, ganándose rápidamente la preferencia de quienes buscaban soluciones de IA accesibles.
En 2024, Llama 2 llegó con 13.000 millones de parámetros y mejoras en eficiencia, y poco después, Llama 3 amplió sus capacidades a 70.000 millones de parámetros, integrando soporte para procesamiento de texto e imágenes y ampliando la oferta de idiomas.
Llama 4 se erige como el siguiente paso en esta evolución, presentándose en tres versiones (Scout, Maverick y Behemoth), cada una diseñada para satisfacer diferentes necesidades y escenarios de uso.
¿Qué hace único a Llama 4?
Llama 4 utiliza la arquitectura MoE (como Deepseek R1), la cual activa únicamente la parte necesaria de sus parámetros para cada tarea, en contraposición al uso completo del modelo.
Esta estrategia reduce significativamente los requerimientos computacionales, permitiendo un rendimiento sobresaliente incluso en sistemas menos potentes.
Además, Llama 4 fue entrenado con más de 30 trillones de tokens (el doble que su predecesor) con información actualizada hasta agosto de 2024. También soporta 200 idiomas, con más de 100 de ellos representados por al menos 1.000 millones de tokens.
Su diseño nativamente multimodal, que integra texto, imágenes y vídeo mediante una arquitectura de fusión temprana y un codificador de visión basado en MetaCLIP, lo convierte en una herramienta excepcionalmente versátil.
Las tres caras de Llama 4
Llama 4 se presenta en 3 versiones, que se distinguen por el número de parámetros y los requerimientos técnicos para funcionar:
Llama 4 Scout
Con 17.000 millones de parámetros activos de un total de 109.000 millones, esta versión es ideal para tareas que requieren el análisis de grandes volúmenes de información, gracias a una ventana de contexto de hasta 10 millones de tokens (potenciada por la técnica iRoPE).
Funciona en una sola GPU NVIDIA H100 y es capaz de procesar hasta ocho imágenes por solicitud, convirtiéndolo en la opción perfecta para aplicaciones de análisis profundo y tareas multimodales.
Llama 4 Maverick
También con 17.000 millones de parámetros activos, pero con un total de 400.000 millones, esta variante está orientada a asistentes virtuales y chatbots avanzados.
Funciona en una plataforma NVIDIA H100 DGX, permitiendo un entendimiento detallado de imágenes y ofreciendo respuestas precisas en múltiples idiomas. Su diseño la hace especialmente adecuada para conversaciones complejas y aplicaciones interactivas.
Llama 4 Behemoth
La versión más ambiciosa, con 288.000 millones de parámetros activos y casi 2 trillones en total, está actualmente en fase de desarrollo.
Destinada a tareas intensivas (como cálculos matemáticos avanzados y soporte multilingüe extensivo) y como base para “destilar” modelos más pequeños, Behemoth promete un rendimiento sin precedentes para resolver desafíos tecnológicos de alta complejidad.
¿Cómo se compara Llama 4 con la competencia?
La versión Scout de Llama 4 parece superar a modelos más pequeños como Gemma 3 y Mistral 3.1, especialmente en tareas que requieren el manejo combinado de texto e imágenes.
En el caso de Llama 4 Maverick puede competir en igualdad con modelos medianos, destacándose en benchmarks de codificación, razonamiento y comprensión visual, y posicionándose como una alternativa fuerte frente a opciones como GPT-4o.
Aunque aún en desarrollo, Llama 4 Behemoth se espera que enfrente a gigantes como GPT-4.5 y Claude Sonnet 3.7 en pruebas de alta exigencia.
Llama 4 también ha incorporado aprendizajes de otros modelos punteros como DeepSeek v3, optando por la técnica iRoPE para lograr una integración eficiente de la información, lo que le confiere una ventaja competitiva en términos de eficiencia y flexibilidad.
Aplicaciones que transforman el mundo
Las aplicaciones de Llama 4 son amplias y variadas, abarcando desde el sector tecnológico hasta la educación y el comercio.
En primer lugar tenemos los asistentes virtuales. Integrado en plataformas como WhatsApp, Messenger e Instagram, Llama 4 seguramente posibilitará interacciones más naturales y contextuales, mejorando la experiencia del usuario.
Con soporte para 200 idiomas, este modelo facilita comunicaciones precisas y culturalmente adaptadas, acercando a comunidades de todo el mundo. Su habilidad para resumir grandes volúmenes de información textual y visual lo convierte en una herramienta esencial para la investigación y el análisis de mercado.
El futuro con Llama 4
Llama 4 es más que un modelo, es la visión de Meta para una IA abierta que sea para todos, no solo para los gigantes tecnológicos.
Pero aunque Llama 4 sea de código abierto, su licencia impone limitaciones, como la prohibición de uso en la Unión Europea y restricciones específicas para grandes empresas. Esto ha generado debates sobre la verdadera apertura y accesibilidad del modelo.