Meta ha lanzado Llama 4, y con él ha redefinido qué significa «open source» en el mundo de la IA. Por primera vez, un modelo de código abierto iguala en calidad a los mejores modelos comerciales — y puede ejecutarse en hardware consumer.
Familia Llama 4
- 🐣 Llama 4 Scout — 17B parámetros activos (MoE), corre en una GPU consumer
- 🦙 Llama 4 Maverick — 17B activos / 400B total (MoE), rendimiento de flagship
- 🚀 Llama 4 Behemoth — 288B activos / 2T total, en entrenamiento (el más grande jamás publicado)
Arquitectura Mixture of Experts (MoE)
Llama 4 usa una arquitectura MoE: aunque tiene cientos de miles de millones de parámetros totales, solo activa una fracción para cada token. Resultado: calidad de modelo grande con el coste de inferencia de uno pequeño.
Contexto nativo de 10 millones de tokens
Llama 4 Scout soporta hasta 10 millones de tokens de contexto — más que cualquier otro modelo en el mercado. Ideal para analizar bases de código completas, repositorios enteros o colecciones masivas de documentos.
El impacto del open source
Que un modelo de este calibre sea descargable libremente cambia las reglas del juego. Empresas que no pueden pagar las APIs de OpenAI o Anthropic ahora tienen acceso a capacidades equivalentes. Países con restricciones de datos ahora pueden ejecutar IA de punta en sus propios servidores.
«Llama 4 no es solo un modelo. Es infraestructura para el futuro abierto de la IA.» — Mark Zuckerberg
