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Llama 4: Explorando os Novos Modelos de IA da Meta que Desafiam o Mercado

Publicado em: 7 de abril de 2025

O mundo da inteligência artificial acaba de receber uma grande novidade: os modelos Llama 4, anunciados por Mark Zuckerberg e desenvolvidos pela Meta. Esta nova geração de modelos representa um marco significativo tanto para a Meta AI quanto para o movimento de código aberto, trazendo capacidades impressionantes que prometem revolucionar a forma como interagimos com a inteligência artificial. Prepare-se para conhecer os modelos que estão superando gigantes como GPT-4 e Gemini em diversos benchmarks e entender por que eles podem representar uma nova era para a IA acessível.

O Anúncio que Surpreendeu o Mercado de IA

Mark Zuckerberg foi direto ao ponto em seu anúncio: “Nossa meta é construir a IA líder mundial, torná-la open-source e universalmente acessível para que todos no mundo se beneficiem”. Com essa declaração, a Meta lançou os primeiros dois modelos Llama 4, com mais dois a caminho, estabelecendo um novo padrão para modelos de IA abertos.

A Meta AI recebeu uma grande atualização, e agora você pode experimentar o Llama 4 através do WhatsApp, Messenger, Instagram Direct ou diretamente no site meta.ai. Mas o que torna essa nova geração tão especial? Vamos descobrir!

Conhecendo os Modelos Llama 4

Llama 4 Scout: O Pequeno Gigante

Apesar de ser chamado de “modelo pequeno” por Zuckerberg, o Llama 4 Scout é impressionante. Com quase 110 bilhões de parâmetros totais (17 bilhões de parâmetros ativos com 16 especialistas), este modelo é:

Extremamente rápido e nativamente multimodal
Equipado com uma janela de contexto de 10 milhões de tokens, praticamente infinita para os padrões atuais
Projetado para rodar em uma única GPU
O modelo pequeno de melhor desempenho em sua categoria

Llama 4 Maverick: O Cavalo de Batalha

O segundo modelo lançado é o Llama 4 Maverick, descrito como “uma besta” por Zuckerberg. Com 400 bilhões de parâmetros totais (17 bilhões ativos com 128 especialistas), este modelo:

Supera o GPT-4 e o Gemini Flash 2 em todos os benchmarks
É menor e mais eficiente que o DeepSeek v3, mas comparável em texto
Também é nativamente multimodal
Possui uma janela de contexto de 1 milhão de tokens
Foi projetado para inferência fácil em um único host

Os Próximos Lançamentos: Reasoning e Behemoth

A Meta também anunciou dois modelos adicionais que serão lançados em breve:

Llama 4 Reasoning: Focado em capacidades avançadas de raciocínio, com mais detalhes prometidos para o próximo mês
Llama 4 Behemoth: Um modelo verdadeiramente massivo com mais de 2 trilhões de parâmetros e 300 bilhões de parâmetros ativos, potencialmente o maior modelo base do mundo

A Revolução dos Mixture of Experts (MoE)

Um dos aspectos mais interessantes do Llama 4 é a mudança da Meta para a arquitetura Mixture of Experts (MoE). Diferentemente dos modelos densos tradicionais, os modelos MoE utilizam “especialistas” – subconjuntos de parâmetros que são ativados conforme necessário para diferentes tarefas.

Esta abordagem oferece vantagens significativas:

Maior eficiência computacional
Melhor desempenho com menos recursos
Capacidade de escalar para tamanhos muito maiores

A indústria parece estar se movendo nessa direção, com modelos como Gemini, DeepSeek e outros grandes players adotando arquiteturas MoE. Isso pode marcar o fim da era dos modelos densos para IA de fronteira.

Desempenho Impressionante em Benchmarks

Os resultados apresentados pela Meta são notáveis. O Llama 4 Maverick está atualmente na segunda posição no leaderboard do Chatbot Arena, à frente de modelos como GPT-4, Claude 3 e GPT-4.5 em termos de preferência do usuário.

Para raciocínio de imagem, sendo nativamente multimodal, o Llama 4 Maverick é considerado estado da arte em sua classe, superando Gemini 2.0 Flash e GPT-4o. Embora fique ligeiramente atrás do DeepSeek 3 em alguns benchmarks como MMLU Pro e LiveCodeBench, a diferença não é significativa.

O Llama 4 Scout também impressiona, superando versões anteriores do Llama, Gemma 3 (27B), Mistral 3.1 (24B) e Gemini 2.0 Flashlight em todos os benchmarks testados.

Capacidades Multimodais e Contexto Longo

Uma das características mais impressionantes do Llama 4 é sua natureza nativa multimodal. Isso significa que o modelo pode:

Compreender e analisar imagens
Realizar raciocínio baseado em conteúdo visual
No caso do Scout, processar vídeos de até 20 horas

A enorme janela de contexto (10 milhões de tokens para o Scout e 1 milhão para o Maverick) torna esses modelos particularmente úteis para sistemas de recuperação de informação. Testes de “agulha no palheiro” mostram que o modelo pode recuperar informações precisas mesmo quando estão profundamente enterradas em contextos enormes.

Esta capacidade pode potencialmente substituir sistemas de recuperação existentes em certos casos de uso, embora considerações de custo e computação ainda sejam importantes.

Licenciamento e Acessibilidade

A licença do Llama 4 vem com algumas limitações que geraram discussões na comunidade. Empresas com mais de 700 milhões de usuários ativos mensais precisam solicitar uma licença especial da Meta, que pode ser concedida ou negada a critério exclusivo da empresa. Além disso, é necessário exibir de forma proeminente “Built with Meta” em interfaces e documentação.

No entanto, para a grande maioria das empresas e desenvolvedores (que têm menos de 700 milhões de usuários), estas restrições não representam um problema significativo. Vale destacar que estas são as mesmas condições presentes nas licenças do Llama 2 e Llama 3.

Como Experimentar o Llama 4 Hoje

Se você está ansioso para testar esses modelos por conta própria, existem várias opções disponíveis:

Together AI e Groq estão hospedando o Llama 4 Scout
Os pesos dos modelos Llama 4 Scout e Maverick estão disponíveis no Hugging Face
Para quem tem acesso a GPUs H100 ou B200, é possível executar localmente (com B200 oferecendo desempenho 3,4 vezes mais rápido)
A maneira mais simples: registre-se no Meta.ai usando sua conta do Facebook e comece a interagir com o modelo

Experimente perguntar “Que modelo você é?” e ele responderá que é construído com Llama 4.

O Futuro da IA Open-Source com Llama 4

O lançamento do Llama 4 representa um avanço significativo para modelos de IA de código aberto. Pela primeira vez, os melhores modelos pequenos, médios e potencialmente de fronteira serão de código aberto, mudando o cenário da IA acessível.

Este lançamento consolida algumas tendências importantes:

Modelos MoE são o futuro para IA de alto desempenho
Janelas de contexto ultralongo (10 milhões de tokens) estão se tornando realidade
A Meta está reduzindo rapidamente a diferença de desempenho com modelos proprietários

Embora ainda haja dúvidas sobre capacidades específicas, como habilidades de codificação (que não foram extensivamente demonstradas nos benchmarks apresentados), o Llama 4 marca um salto impressionante em preferência do usuário comparado à geração anterior.

Dê o Próximo Passo com Este Conhecimento

O lançamento do Llama 4 representa um momento transformador para a IA acessível. Agora é o momento ideal para explorar essas novas capacidades e pensar em como elas podem beneficiar seus projetos e aplicações.

Experimente o Llama 4 hoje mesmo através do Meta.ai ou das várias plataformas que já o estão hospedando. Explore suas capacidades multimodais, teste seu impressionante contexto longo e descubra como ele pode resolver problemas complexos com eficiência surpreendente.

À medida que a Meta continua a lançar novos modelos como o Reasoning e o Behemoth, fique atento às atualizações que prometem elevar ainda mais o que é possível com IA aberta. O futuro da IA está cada vez mais acessível, poderoso e surpreendente!

Perguntas Frequentes

O que torna o Llama 4 diferente de outros modelos de IA?

O Llama 4 se destaca por utilizar a arquitetura Mixture of Experts (MoE), diferentemente dos modelos densos tradicionais. Esta abordagem permite que o modelo tenha um número muito maior de parâmetros totais (até 400 bilhões no Maverick), enquanto mantém a eficiência computacional ativando apenas um subconjunto de parâmetros (17 bilhões) para cada tarefa.

Além disso, o Llama 4 oferece características impressionantes como contexto ultralongo (até 10 milhões de tokens no Scout), capacidades multimodais nativas (processamento de imagens e vídeos) e desempenho superior em benchmarks, superando modelos proprietários como o GPT-4 em várias métricas.

Outro diferencial importante é que, sendo open-weight, os modelos Llama 4 podem ser baixados, modificados e implantados por desenvolvedores e empresas (com algumas restrições para organizações muito grandes), democratizando o acesso à IA de ponta.

Posso executar o Llama 4 no meu computador pessoal?

Infelizmente, executar o Llama 4 em um computador pessoal comum é praticamente impossível devido aos requisitos de hardware. O Llama 4 Maverick, por exemplo, requer uma GPU NVIDIA H100 com pelo menos 80GB de VRAM, mesmo com quantização de 4 bits.

O Llama 4 Scout, apesar de ser o “modelo pequeno” da família, ainda demanda recursos substanciais. Se você quiser aproveitar a janela de contexto de 10 milhões de tokens, precisará de ainda mais VRAM.

A melhor alternativa para usuários individuais é acessar o Llama 4 através de serviços hospedados como Meta.ai, Together AI, ou Groq, que já estão disponibilizando acesso a esses modelos. Empresas com infraestrutura adequada podem considerar hospedar o modelo usando os pesos disponíveis no Hugging Face.

Quais são os limites da licença do Llama 4 para uso comercial?

A licença do Llama 4 contém algumas restrições importantes para uso comercial. A principal limitação afeta empresas com mais de 700 milhões de usuários ativos mensais, que precisam solicitar uma licença especial da Meta. Essa licença pode ser concedida ou negada a critério exclusivo da Meta.

Adicionalmente, qualquer aplicação que utilize o Llama 4 deve exibir de forma proeminente a mensagem “Built with Meta” em interfaces, websites e documentação.

Para a grande maioria das empresas e desenvolvedores (que estão bem abaixo do limite de 700 milhões de usuários), essas restrições não representam um problema significativo. É importante notar que estas são as mesmas condições presentes nas licenças do Llama 2 e Llama 3, então não há mudanças nesse aspecto.

Como o Llama 4 se compara ao GPT-4 e outros modelos líderes?

De acordo com os benchmarks apresentados pela Meta e leaderboards independentes como o Chatbot Arena, o Llama 4 Maverick supera o GPT-4o e o Gemini Flash 2 em diversos testes de desempenho. No leaderboard do Chatbot Arena, que mede preferência de usuários reais, o Maverick está atualmente na segunda posição, à frente de modelos como GPT-4, Claude 3 e GPT-4.5.

Em tarefas multimodais e de raciocínio de imagem, o Llama 4 Maverick é considerado estado da arte em sua classe. Embora fique ligeiramente atrás do DeepSeek 3 em alguns benchmarks específicos, como MMLU Pro e LiveCodeBench, a diferença não é significativa.

Um aspecto notável é o salto impressionante na pontuação ELO (que mede a preferência do usuário) entre o Llama 3 e o Llama 4, representando a maior melhoria geracional vista entre famílias de modelos de IA até agora.

Para quais casos de uso o Llama 4 é mais adequado?

O Llama 4 se destaca especialmente em casos de uso que exigem processamento de contextos longos e capacidades multimodais. Com sua janela de contexto de até 10 milhões de tokens (Scout) ou 1 milhão de tokens (Maverick), é ideal para:

Sistemas de recuperação de informação (RAG), onde grandes volumes de documentos precisam ser analisados simultaneamente. Testes mostram que o modelo pode encontrar informações específicas mesmo quando “enterradas” profundamente no contexto.

Análise e compreensão de imagens e vídeos, incluindo raciocínio baseado em conteúdo visual, como identificar objetos específicos e responder a perguntas sobre eles.

Assistentes virtuais avançados que precisam manter conversas longas com memória de contexto ampla.

Embora a Meta não tenha enfatizado suas capacidades de codificação nos benchmarks apresentados, o modelo deve oferecer bom desempenho em uma ampla gama de tarefas de raciocínio e compreensão de linguagem natural.

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