مراجعة Llama 4

ابدأ بالسقف المنشور: تسجّل Meta سياقاً قدره 10 ملايين رمز لـLlama 4 Scout. لدى Scout ‏109B معلمة إجمالية، فيبلغ حساب الأوزان المثالي على أربع بتات نحو 54.5GB قبل بيانات التكميم وذاكرة التشغيل. قد يجعل ذلك بطاقة 80GB مرشحة لاتساع الأوزان، لكنه لا يثبت اتساع طلب كامل بطول 10M؛ فمخزن KV ودقته والتزامن وبيئة الخدمة تستهلك ذاكرة مستقلة. تعامل مع Scout كمرشح سياق طويل يجب قياسه، لا كضمان GPU واحد.

هنا تأتي الانعطافة. صدر Llama 4 في 5 أبريل 2025. وفي 8 أبريل 2026 أعلنت Meta Superintelligence Labs عن نموذج مغلق المصدر جديد، Muse Spark، وأشارت في الإعلان إلى Llama 4 Maverick بوصفه نموذجها السابق. لذلك أصبح Llama 4 آخر جيل Llama كبير مفتوح الأوزان في هذا السجل، لا منتجاً مفتوح المصدر وفق تعريف OSI.

تغطي هذه المراجعة عائلة Llama 4 كما هي اليوم، من خلال المتغيرات الثلاثة التي سمّتها Meta، وبصدق حول ما يصلح له كل واحد الآن بعد أن بدأ الجيل يشيخ. كل رقم أدناه من صفحات Meta الرسمية، وأرقام المعايير هي أرقام Meta نفسها: معلنة من البائع، لا معاد إنتاجها بشكل مستقل.

العائلة، متغيراً بمتغير

كان Llama 4 أول جيل من Meta متعدد الوسائط أصلاً وبنية Mixture-of-Experts (MoE). أعلنت Meta ثلاثة أحجام. صدر اثنان كأوزان مفتوحة، وواحد لم يصدر أبداً. معرفة أيها أي هو قرار الشراء كله، فابدأ من هنا.

عائلة Llama 4 كما وثقتها Meta. صدرت في 5 أبريل 2025.

المتغير	الحالة	السياق	المعلمات	أفضل استخدام
Llama 4 Scout	صدر، أوزان مفتوحة	10M رمز	17B نشطة / 109B إجمالية، 16 خبيراً	تقييم سياق طويل جداً بعد التحقق من الذاكرة
Llama 4 Maverick	صدر، أوزان مفتوحة	1M رمز	17B نشطة / 400B إجمالية، 128 خبيراً	الاستدلال وتعدد الوسائط في طبقة أوزان Llama 4
Llama 4 Behemoth	أُعلن عنه، ولم يصدر	غير محدد	288B نشطة / نحو 2T إجمالية، 16 خبيراً	غير منطبق؛ قُدّم كأنه “ما زال يتدرب”

Scout هو متغير السياق الطويل. تقلّل معاملاته النشطة البالغة 17B الحوسبة لكل توكن، لكن المعلمات الإجمالية البالغة 109B تظل مهمة لتخزين الأوزان. قد تتسع أوزان ملف Int4 مناسب على بطاقة 80GB، ثم يتحدد السياق القابل للاستخدام بذاكرة KV وعبء التشغيل والتزامن ودعم بيئة الخدمة. إذا كان حملك يضم وثائق أو قواعد شيفرة ضخمة، فأعد إنتاج الطول المستهدف وجودة الاسترجاع على النشر نفسه قبل اعتبار سقف 10M سعة عملية.

Maverick هو الأخ الأثقل: نفس 17B معلمة نشطة لكن 400B إجمالية عبر 128 خبيراً، مع سياق 1M رمز بحسب مدونة الإصدار الرسمية على Hugging Face. وضعته Meta كأقوى نموذج دردشة ورؤية مفتوح الأوزان في عائلة Llama 4، ثم وصفته بالنموذج السابق بعد Muse Spark.

Behemoth هو علامة الاستثناء. عند 288B معلمة نشطة ونحو تريليوني معلمة إجمالية، كان نموذج المعلّم الذي قيل إن الآخرين تقطروا منه، ولم يُعرض إلا بوصفه “ما زال يتدرب”. لم تصدر Meta الأوزان، ولم تنشر نموذجاً رسمياً يمكن استخدامه، ولم تمنحه صفحة منتج مستقرة. لذلك لا تبنِ خطة عليه. إنه سياق تاريخي لتدريب Scout وMaverick، لا خيار شراء.

بند الترخيص الذي يحدد من يستطيع استخدامه

Llama 4 «مفتوح الأوزان» لا «مفتوح المصدر وفق OSI»، والفرق في الترخيص. يتيح Llama 4 Community License لمعظم المستخدمين تنزيل النموذج وتشغيله وضبطه وشحنه تجارياً مع متطلبات الإسناد و«Built with Llama» وسياسة الاستخدام. وإذا تجاوزت الشركة أو مجموعتها 700 مليون مستخدم نشط شهرياً وفق شرط الرخصة، فهي تحتاج ترخيصاً منفصلاً من Meta. اقرأ النص الحالي قبل النشر.

استعراض benchr لـ طبقة الأوزان المفتوحة الآن يضع Llama 4 إلى جانب Mistral وDeepSeek وQwen، لكن الرخص تختلف بينها. قارن القدرة والدعم والقيود القانونية معاً، ولا تستنتج من إتاحة الأوزان أن الشروط متطابقة مع Apache-2.0 أو MIT.

المعايير، كأرقام من البائع

نشرت Meta ورقة معايير كاملة عند الإطلاق، وهي مصدر كل نتيجة يقتبسها الناس. اقرأ كل هذه الأرقام كأرقام Meta المعلنة: من البائع، لا معاد إنتاجها بشكل مستقل. في MMLU Pro تسجل Meta لـ Maverick درجة 80.5 ولـ Scout درجة 74.3. في GPQA Diamond تسجل Maverick 69.8. في MMMU تسجل Maverick 73.4 وScout 69.4. هذه أرقام قوية لطبقة الأوزان المفتوحة، لكنها ليست بديلاً عن اختبارك أنت.

رقم واحد يحتاج علامة تحذير. ذكرت مدونة Meta درجة LMArena Elo قدرها 1417 لـ Maverick، لكن ذلك كان لمتغير تجريبي محسّن للدردشة، لا للأوزان المنشورة، وقد جذب النقد تحديداً لأن النسخة المعروضة في لوحة الترتيب لم تكن هي النسخة التي يمكن للمطورين تنزيلها. لذلك لا تتعامل مع رقم LMArena على أنه دليل على أداء الأوزان المفتوحة. تعامل مع أرقام llama.com كبائع يصف نموذجاً، لا كحكم نهائي.

كم يكلف تشغيله

لا يوجد سعر من Meta يمكن اقتباسه، لأن Meta لا تبيع وصول API مباشر من الطرف الأول لـ Llama 4. هي تشحن الأوزان وأنت تشغلها، أو تستدعي مضيفاً خارجياً يسعر بشكل منفصل. تشير مدونة Meta نفسها إلى تكلفة خدمة تقديرية أقل من $0.004 لكل مليون رمز لـ Scout، لكن ذلك رقم تكلفة استدلال داخلي لا سعر منتج متاح لك. فاتورتك الحقيقية هي العتاد أو مزود الاستضافة.

هذا يجعل السؤال العملي هو نفسه في كل نموذج مفتوح الأوزان: استضافة ذاتية أم تأجير. Scout أصغر من Maverick ذي 400B معلمة، لكن اتساع الأوزان واتساع السياق الكامل حسابان مختلفان. احسب أوزان 109B ومخزن KV وذاكرة التشغيل والتزامن والطول المستهدف منفصلةً؛ فقد تتسع نسخة مكممة على GPU واحد من دون أن يدعم طلباً بطول 10M. كما قد يفرض المضيف سقفاً أدنى من بطاقة النموذج.

الحكم النهائي

درجة Llama 4 البالغة 4.0 تقييم تحريري لا معيار أداء. تستند إلى سياق Scout المعلن بحجم 10M رمز وإمكانية تشغيل الأوزان وفق متطلبات العتاد والترخيص، مع خصم تحريري لعمر الجيل وعدم صدور Behemoth وانتقال أحدث نموذج رئيسي من Meta إلى مصدر مغلق. تحقّق من الترخيص والذاكرة والاسترجاع الفعلي على إعدادك قبل النشر.

أدرج Llama 4 Scout في الاختبار عندما تحتاج سياقاً طويلاً على عتاد تتحكم به، بعد إثبات الذاكرة والاسترجاع على الطول المستهدف. واختبر Maverick عندما تريد قدرة Llama 4 متعددة الوسائط وتقبل متطلبات استضافته الأعلى. لا تخطط على Behemoth لأنه لم يصدر، وقارن Llama 4 ببدائل الأوزان المفتوحة الأحدث قبل الالتزام.

الأسئلة الشائعة

هل استخدام Llama 4 مجاني؟

الأوزان مجانية للتنزيل. نُشر Llama 4 Scout وLlama 4 Maverick تحت Llama 4 Community License على llama.com وHugging Face، لذلك يمكنك استضافتهما ذاتياً بلا رسوم ترخيص. ليس ترخيصاً مفتوح المصدر وفق OSI، وتحتاج الشركات أو المجموعات التي تتجاوز 700 مليون مستخدم نشط شهرياً إلى ترخيص منفصل من Meta.

ما سعة السياق في Llama 4 Scout؟

تسجل Meta سقف سياق قدره 10,000,000 رمز لـScout، بينما تسجل مليون رمز لـMaverick. لا يضمن رقم 10M جودة الاسترجاع ولا اتساع طلب كامل على GPU واحد. قد تتسع أوزان ملف Int4 على بطاقة 80GB، لكن يجب حساب مخزن KV وعبء بيئة التشغيل ودقة المخزن والتزامن منفصلةً للطول المستهدف.

ماذا حدث لـ Llama 4 Behemoth؟

Behemoth (288B نشطة، ونحو تريليوني معلمة إجمالية، و16 خبيراً) قُدّم في أبريل 2025 باعتباره ما زال يتدرب، ولم يصدر رسمياً أبداً. حتى أواخر مايو 2026، لم تنشر Meta إلغاءً رسمياً، لكنها لم تنشر الأوزان أو صفحة منتج قابلة للاستخدام. تعامل معه كجزء من قصة التدريب، لا كمنتج.

هل لا يزال Llama 4 يستحق البناء عليه في 2026؟

يعتمد ذلك على ما تقدّره. Llama 4 صار جيلاً قديماً: في 8 أبريل 2026 أعلنت Meta عن نموذج مغلق المصدر، Muse Spark، وسمّت Llama 4 Maverick نموذجها السابق، ما يشير إلى أنها تجاوزت خط Llama 4 مفتوح الأوزان عند الحافة الرائدة. لكنه ما زال يستحق التقييم إذا كنت تحتاج سقف سياق Scout بحجم 10M، أو تريد أوزاناً من Meta مع ترخيص تجاري مشروط.

هل درجات معايير Llama 4 موثوقة؟

هي أرقام Meta نفسها. درجات مثل 80.5 لـ Maverick على MMLU Pro و74.3 لـ Scout تأتي من llama.com ويجب قراءتها كأرقام معلنة من البائع، لا كأرقام معاد إنتاجها بشكل مستقل. رقم واحد يحتاج حذراً إضافياً: LMArena Elo البالغ 1417 كان لمتغير تجريبي محسّن للدردشة، لا للأوزان المنشورة، لذلك لا تستخدمه كدليل شراء.

سجل التغييرات

• 24 يوليو 2026 — فُصل اتساع أوزان Int4 على بطاقة واحدة عن ذاكرة KV المطلوبة لسياق 10M، وحُذفت ادعاءات GPU الواحد للسياق الكامل، وصُحح المصطلح إلى «مفتوح الأوزان، وليس مفتوح المصدر وفق OSI».
• 23 يوليو 2026 — وُسم التقييم بأنه تحريري، واستُبدلت أحكام السياق والترخيص والعتاد ودورة الحياة العامة بفحوص يجب تنفيذها قبل النشر.
• 30 مايو 2026 — نُشرت أول مرة. تم التحقق من تشكيلة المتغيرات وسعات السياق وأعداد المعلمات وشروط الترخيص وأرقام المعايير مقابل مدونة Llama 4 الرسمية من Meta، وصفحات النماذج والترخيص على llama.com، وبطاقات Hugging Face لـ Scout وMaverick، ومنشور Hugging Face للإصدار. تمت ملاحظة إعلان Meta عن Muse Spark في 8 أبريل 2026 لأنه يصف Llama 4 Maverick بأنه النموذج السابق.

المراجع

1. Meta، “The Llama 4 herd: the beginning of a new era of natively multimodal AI innovation”، ai.meta.com/blog/llama-4-multimodal-intelligence، أبريل 2025.
2. Meta، “Llama 4 models”، llama.com/models/llama-4، تم الوصول في مايو 2026.
3. Meta، “Llama 4 Community License Agreement”، llama.com/llama4/license، نافذ في 5 أبريل 2025.
4. Meta، “Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct model card”، huggingface.co/meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct، تم الوصول في مايو 2026.
5. Meta، “Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct model card”، huggingface.co/meta-llama/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct، تم الوصول في مايو 2026.
6. Hugging Face، “Welcome Llama 4 Maverick & Scout on Hugging Face”، huggingface.co/blog/llama4-release، أبريل 2025.
7. Meta، “Introducing Muse Spark”، ai.meta.com/blog/introducing-muse-spark-msl، 8 أبريل 2026.