Meta vient de lever le voile sur Llama 4, la nouvelle génération de son modèle de langage, désormais intégrée aux principales plateformes du groupe : WhatsApp, Instagram, Facebook et Messenger.
Une nouvelle famille de modèles
Avec Llama 4, l’entreprise propose une architecture modulaire et multi-modale, qui répond à des usages de plus en plus exigeants. Trois modèles ont été dévoilés : Scout, Maverick et Behemoth, chacun répondant à des besoins spécifiques.
- Llama 4 Scout, pensé pour tourner sur un seul GPU Nvidia H100, se distingue par une fenêtre de contexte étendue à 10 millions de jetons – une prouesse technique qui lui permet de traiter des conversations complexes et longues, en temps réel.
- Maverick, quant à lui, s’attaque aux modèles premium du marché. Meta le positionne comme un rival direct de GPT-4o ou Claude 3, avec des performances solides sur des tâches de raisonnement et de génération de code.
- Enfin, Behemoth, le plus massif, frôle les 2 000 milliards de paramètres, et vise les cas d’usage les plus lourds, notamment dans les domaines scientifiques, mathématiques ou médicaux.
Autre innovation majeure : tous ces modèles s’appuient sur une architecture Mixture of Experts (MoE). Cette approche permet d’activer dynamiquement des sous-réseaux selon la tâche à effectuer, optimisant les performances sans exploser la consommation de ressources.
Un LLM open source... en partie
Meta reste fidèle à sa posture d’ouverture affichée depuis Llama 2. Officiellement, Llama 4 est présenté comme open source, mais cette affirmation mérite d’être nuancée. Le code source est disponible sous licence, oui, mais avec des conditions restrictives : les entités commerciales disposant de plus de 700 millions d’utilisateurs ne peuvent pas l’utiliser librement.
Cette clause a provoqué un véritable tollé dans la communauté open source. L’Open Source Initiative, entre autres, conteste la légitimité de cette appellation, arguant que l’esprit d’ouverture est vidé de son sens dès lors que des barrières commerciales sont introduites.
Malgré ces critiques, Meta continue de promouvoir Llama 4 comme un modèle de collaboration ouverte. Des milliers de développeurs et de chercheurs y accèdent déjà, notamment via des hubs comme Hugging Face ou GitHub, et les premières implémentations apparaissent dans des outils d’assistance à l’écriture, d’analyse de texte ou de chatbots sur mesure.
De polémique en polémique
L’autre sujet qui entoure Llama 4, c’est la controverse sur les benchmarks. Des experts ont récemment mis en lumière une stratégie discutable : pour maximiser les scores de Maverick dans les classements comme LMSys ou MMLU, Meta aurait utilisé une version optimisée uniquement pour l’évaluation, différente de celle réellement mise à disposition du public.
Résultat : les performances affichées en haut des classements ne correspondent pas à la réalité du terrain. Une pratique qui rappelle certaines méthodes de gonflage des chiffres déjà critiquées chez d’autres acteurs, comme Google ou OpenAI dans le passé.
Malgré cette polémique, les modèles de Llama 4 continuent de séduire, notamment pour leur intégration fluide dans les applications de messagerie. Grâce à l’assistant Meta AI, les utilisateurs de WhatsApp, Instagram ou Messenger d’une quarantaine de pays, à l’exception notable de l’Union européenne peuvent déjà poser des questions, résumer des textes ou générer des contenus.
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Source : ai.meta.com
