Meta ha anunciado Llama 4, su nueva IA más potente hasta la fecha. Esta familia de modelos incluye capacidades multimodales nativas, arquitecturas eficientes y un rendimiento que podría superar según benchmarks, a otros modelos rivales. Te contamos en detalle qué es Llama 4, qué modelos incluye y por qué puede convertirse en el modelo de IA referente del mercado.
¿Qué es Llama 4 y qué lo hace tan especial?
Llama 4 es la cuarta generación de modelos de lenguaje creados por Meta. Está diseñada para ofrecer inteligencia multimodal, es decir, la capacidad de procesar texto e imágenes conjuntamente. Además, se basa en una arquitectura Mixture of Experts, donde solo se activan partes específicas del modelo para cada entrada, lo que mejora la eficiencia sin perder precisión.
Llama 4 también apuesta por una longitud de contexto líder en la industria: hasta 10 millones de tokens, muy por encima de los 128K que manejan modelos como GPT-4.
Llama 4 Scout, Llama 4 Maverick y Llama 4 Behemoth: la nueva variedad de modelos de Meta
La nueva familia de modelos Llama 4 se compone de tres variantes con propósitos y capacidades diferenciadas:
Llama 4 Scout
Es un modelo con 17.000 millones de parámetros activos y 16 expertos, diseñado para eficiencia extrema. Puede funcionar con una única GPU NVIDIA H100, lo que lo hace accesible para una gran variedad de desarrolladores y empresas. Su principal virtud es su capacidad de contexto: hasta 10 millones de tokens, ideal para tareas como análisis de documentos extensos o grandes bases de código.
| Comparativa | Rendimiento |
| Frente a Llama 3.3 | Mejor en codificación, razonamiento e imagen |
| Test NiH (10M tokens) | Recuperación precisa de información clave |
Llama 4 Maverick
También cuenta con 17.000 millones de parámetros activos, pero con una arquitectura más compleja de 128 expertos. Ofrece un equilibrio perfecto entre rendimiento y coste, siendo excelente en tareas de razonamiento, codificación y generación de texto e imagen. Supera en benchmarks a modelos como Gemini 2.0 Flash y GPT-4o.
| Tarea | Resultado |
| DocVQA | 94,4 (mejor que GPT-4o con 92,8) |
| LiveCodeBench | 43,4 (superior a Gemini y GPT-4o) |
| Coste por 1M tokens | $0,19 frente a los $4,38 de GPT-4o |
Llama 4 Behemoth
Es el más potente del grupo. Con 288.000 millones de parámetros activos y casi 2 billones en total, aún se encuentra en fase de entrenamiento, pero sus resultados preliminares ya lo colocan por encima de GPT-4.5, Claude Sonnet 3.7 y Gemini 2.0 Pro en pruebas específicas de matemáticas, lógica y comprensión multimodal.
| Comparativa | Ventaja |
| vs GPT-4.5 y Claude 3.7 | Supera en tareas STEM y razonamiento lógico |
| Arquitectura | 288B parámetros activos, casi 2T en total |
¿Qué puedes hacer con Llama 4?
Las posibilidades que ofrece Llama 4 son amplias y variadas. Esta nueva generación de modelos permite ejecutar tareas complejas, tanto en el ámbito técnico como en el lingüístico y visual.
| Capacidad | Descripción |
| Generación de código | Puede crear y analizar grandes volúmenes de código con precisión y coherencia. |
| Razonamiento lógico | Uso para asistentes virtuales y análisis textual avanzado. |
| Entrada multimodal | Procesa texto e imágenes simultáneamente lo que permite el razonamiento visual. |
| Traducción multilingüe | Entrenado en más de 200 lenguas. |
| Contexto extendido | Maneja hasta 10 millones de tokens. Pensado para textos extensos o múltiples documentos. |
Llama 4 vs otros modelos de la competencia
La comparación entre Llama 4 y sus principales rivales es clara. Maverick supera a Gemini 2.0 Flash, GPT-4o y DeepSeek v3.1 en varios aspectos clave como comprensión multimodal, razonamiento lógico, y codificación. Mientras tanto, Scout ofrece resultados más eficientes que Llama 3.3 o Gemma 3, ocupando menos recursos y alcanzando mejor rendimiento visual y textual. Por su parte, Behemoth, aún en desarrollo, ya supera a modelos líderes en tareas STEM, aunque tendremos que esperar a su lanzamiento definitivo.
¿Cuándo estará disponible?
Los modelos Llama 4 Scout y Llama 4 Maverick ya están disponibles para descarga en llama.com y en Hugging Face. Además, pueden probarse directamente en WhatsApp, Messenger, Instagram Direct y en la web de Meta.AI.
Llama 4 Behemoth, por otro lado, aún se encuentra en proceso de entrenamiento, aunque Meta ha compartido algunos detalles técnicos y dará más información durante LlamaCon, el próximo 29 de abril.
¿Es realmente de código abierto Llama 4?
Meta mantiene su apuesta por el modelo OpenSource, al menos en parte. Scout y Maverick están disponibles con pesos abiertos, lo que permite su descarga, uso y modificación por parte de la comunidad. Esto facilita que desarrolladores, investigadores y empresas puedan construir sus propias soluciones sobre esta base de manera gratuita.
Además, se han incluido herramientas de seguridad como Llama Guard, Prompt Guard y CyberSecEval, pensadas para proteger los sistemas de posibles abusos y para ayudar a mantener entornos seguros y responsables.
¿Es Llama 4 una apuesta segura?
Llama 4 no solo eleva el nivel técnico de los modelos de lenguaje, sino que lo hace abriendo las puertas a la comunidad de manera gratuita. Con sus versiones de Scout, Maverick y Behemoth, la inteligencia artificial no está restringida a unos pocos. Si buscas una IA potente, accesible y lista para integrarse en tus proyectos, Llama 4 podría ser tu IA definitiva.
¿Qué opinas sobre este nuevo modelo? ¡Te leemos en comentarios!
