
Kapalı yapay zekâ laboratuvarlarının tekelini kırmaya kararlı olan Meta; açık kaynak dünyasının tarihindeki en güçlü, en kapsamlı ve en verimli yapay zekâ ailesi olan “Llama 4” serisini Hugging Face ve resmi web sitesinde tüm dünyaya ücretsiz indirmeye açtı. Mark Zuckerberg’in canlı yayında bizzat tanıttığı seri; farklı kullanım ihtiyaçları için optimize edilen “Llama 4 Scout” (109B), “Llama 4 Maverick” (400B) ve araştırma sınıfı 2 trilyonluk canavar “Llama 4 Behemoth” modellerinden oluşuyor.
Önceki nesil monolitik mimarileri terk ederek tamamen “Uzmanlar Karması” (Mixture of Experts - MoE) tasarımına geçen Llama 4; metin, yüksek çözünürlüklü görüntü ve gerçek zamanlı ses girdilerini doğal olarak tek bir sinirsel potada eritiyor.
3 Farklı Model: Scout, Maverick ve Behemoth
Her boyuttaki donanım için özel olarak tasarlanan Llama 4 ailesi şu modellerden oluşuyor:
- Llama 4 Scout (109B MoE - 17B Aktif): Sektör rekoru olan 10 milyon tokenlik devasa bağlam penceresine sahip olan bu model, tek bir Mac Studio veya çift RTX 5090 sunucusunda fısıltı hızında çalışıyor.
- Llama 4 Maverick (400B MoE - 17B Aktif): 128 uzman katmanıyla günlük sohbet, karmaşık kod yazımı ve görsel akıl yürütmede GPT-4o ve Claude 3.5 Sonnet’i açık ağırlıklı olarak yakalayan amiral gemisi iş gücü.
- Llama 4 Behemoth (2T MoE - 288B Aktif): Süper bilgisayar kümelerinde çalışan ve bilimsel araştırmalar, matematiksel kanıtlar ve otonom sistem mimarileri için tasarlanan araştırma devi.
Açık Kaynak Topluluğuna Özgür Ticari Lisans
Meta, Llama 4 ile birlikte aylık 700 milyon aktif kullanıcı sınırını koruyarak dünyadaki geliştiricilerin %99.9’una modelleri kendi sunucularında sıfır telif ücretiyle çalıştırma ve yerel olarak ince ayar (fine-tune) yapma imkanı tanıdı.
Meta CEO’su Mark Zuckerberg; “Yapay zekâ az sayıda trilyon dolarlık şirketin kasasında kilitli kalamaz. Llama 4, dünyadaki her üniversitenin, her start-up’ın ve her bağımsız yazılımcının en gelişmiş frontier zekâya özgürce erişmesini sağlayan açık kaynağın zaferidir” dedi.
| Model | Toplam Parametre | Aktif Parametre | Bağlam Penceresi | Hedef Donanım |
|---|---|---|---|---|
| Llama 4 Scout | 109 Milyar (16 Uzman) | 17 Milyar | 10 Milyon Token | Çift Tüketici GPU / Mac Studio |
| Llama 4 Maverick | 400 Milyar (128 Uzman) | 17 Milyar | 1 Milyon Token | 8x H100/H200 Sunucu |
| Llama 4 Behemoth | 2 Trilyon (MoE) | 288 Milyar | 1 Milyon Token | Kurumsal Süper Kümeler |
Kısa Özet
- Llama 4 Yayınlandı: Meta trilyon parametreli açık ağırlıklı model serisini indirmeye açtı.
- MoE Mimarisi: 128 uzman katmanıyla hesaplama maliyeti ve gecikme minimuma indirildi.
- Scout’tan 10M Token: Tek seferde kitaplar dolusu veri hafızaya alınıyor.
- Açık ve Ücretsiz: Geliştiriciler modelleri kendi yerel sunucularında özgürce çalıştırabiliyor.
Sonuç
Meta Llama 4, açık kaynaklı yapay zekânın kapalı tescilli modellerle arasındaki performans farkını tamamen kapattığını ve inovasyonun merkezinin açık topluluğa kaydığını kanıtlıyor.
Sık sorulan sorular
Llama 4 ailesindeki modeller nelerdir?
Llama 4 Scout (109B MoE - 10M token), Llama 4 Maverick (400B MoE - 128 uzman) ve süper küme araştırma modeli Llama 4 Behemoth (2T MoE) olarak sunulmuştur.
Uzmanlar Karması (MoE) mimarisi ne sağlar?
Modeldeki tüm parametreler yerine her soru için yalnızca ilgili 17 milyar parametreyi aktif ederek yüksek hız ve düşük enerji tüketimi sağlar.
Ticari lisans koşulları nedir?
Aylık 700 milyon aktif kullanıcının altındaki tüm şirketler ve bağımsız geliştiriciler modelleri yerel sunucularında ücretsiz kullanabilir.
Tüketici bilgisayarlarında çalışır mı?
Llama 4 Scout, Mac Studio veya çift RTX 5090 ekran kartlı yerel iş istasyonlarında tam kapasite çalışabilmektedir.
WebTuring AtlasBu haberin arka planı
Konunun teknik geçmişi ve bağlamı ansiklopedimizde:
- Seçici Şablon, Düşünme Modu ve Geri Çekilen GüvenMeta, Nisan 2025’te Llama 4’ü güçlü skorlarla tanıttı. Test başına ayrı şablon ve reasoning modu iddiası kısa sürede pazarlama değil güven krizine dönüştü.
- Meta AI Neden Açık Kaynağı Seçti?Meta, Llama modellerini indirilebilir ağırlıklarla açık kaynak olarak yayımladı. Bu strateji modelin gelirini donanım ve dağıtım tarafına kaydırıyor, araştırma ekosistemini büyütüyor ve rakipleri açılmaya zorluyor.
Dil Modelleri kategorisinden
- 1 Milyon Token Maliyeti Karşılaştırması: OpenAI, Anthropic, Gemini ve DeepSeek (2026 Fiyat Tablosu)
- Açık Kaynağın Tahtı Sallanmıyor: DeepSeek 4.1 Modeli Mimarisi, MLA ve Asimetrik Hesaplama Gücüyle Neler Sunuyor?
- Alan Turing ve Makine Düşünmesi: Yapay Zekânın Felsefi Doğuşu
- Almanya’dan Avrupa Egemenliğine Yanıt: Aleph Alpha Kritik Altyapılar İçin Kolibri Modelini Duyurdu!
- Tüm haberler →



