Meta hat zwei neue multimodale KI-Modelle vorgestellt, die Texte und Bilder verarbeiten können.
In Kürze
- Modelle basieren auf innovativer Mixture-of-Experts-Architektur
- Llama 4 Scout analysiert lange Texte und versteht mehrere Bilder
- In der EU derzeit aufgrund regulatorischer Unsicherheiten nicht verfügbar
Meta’s New AI Models: Scout and Maverick
Meta hat kürzlich zwei neue KI-Modelle vorgestellt, die zur Llama-4-Reihe gehören: Scout und Maverick. Diese beiden Modelle sind multimodal, was bedeutet, dass sie sowohl Texte als auch Bilder verarbeiten können. Sie basieren auf einer innovativen „Mixture-of-Experts-Architektur“, bei der nur ein Teil der verfügbaren Datenressourcen pro Anfrage genutzt wird. Das steigert die Effizienz erheblich.
Llama 4 Scout
Das Modell Llama 4 Scout kommt mit 17 Milliarden aktiven Parametern daher und kann bis zu zehn Millionen „Tokens“ verarbeiten – das entspricht etwa fünf Millionen Wörtern. Es ist darauf ausgelegt, lange Texte zu analysieren, visuelle Antworten zu liefern und mehrere Bilder gleichzeitig zu verstehen. Im Vergleich zu älteren Modellen zeigt es bei visuellen Benchmarks deutlich bessere Ergebnisse.
Llama 4 Maverick
Llama 4 Maverick hat ebenfalls 17 Milliarden aktive Parameter, verteilt diese jedoch auf mehr Experten. Das führt zu einer etwas geringeren Kapazität für Tokens, was in der praktischen Anwendung von Bedeutung sein kann. Dennoch überzeugt dieses Modell durch hohe Leistungsfähigkeit in verschiedenen Testdisziplinen und bleibt dabei kosteneffizient.
Verfügbarkeit in der EU
Ein interessanter Aspekt: In der EU sind diese neuen Modelle aufgrund regulatorischer Unsicherheiten momentan nicht verfügbar. Das bedeutet, dass Unternehmen und Einzelpersonen mit Sitz in der EU aktuell nicht auf die Llama-4-Modelle zugreifen können.
Zukunftspläne
Meta hat bereits angekündigt, die Modellreihe weiterzuentwickeln und plant, auf einer bevorstehenden Konferenz mehr Informationen dazu zu präsentieren.
Quellen
- Quelle: Meta
- Der ursprüngliche Artikel wurde hier veröffentlicht
- Dieser Artikel wurde im Podcast KI-Briefing-Daily behandelt. Die Folge kannst du hier anhören.
