مراجعة Llama 4

ابدأ بالرقم الذي لا يزال يؤدي عملاً: 10 ملايين رمز. هذه هي سعة السياق في Llama 4 Scout، أصغر عضو في عائلة Llama 4، وهو نموذج مفتوح الأوزان يمكنك تنزيله مجاناً وتشغيله على H100 واحد عند تكميم Int4. صياغة Meta نفسها أن Scout يرفع السياق المدعوم من 128K في Llama 3 إلى “10 ملايين رمز، رقم رائد في الصناعة”. بعد أكثر من عام على الإطلاق، لا يضع أي نموذج قابل للتنزيل رقماً كهذا على الطاولة. إذا كان ما تحتاجه هو سياق ضخم على عتاد تتحكم به، فـ Scout لا يزال الإجابة.

هنا تأتي الانعطافة. صدر Llama 4 في 5 أبريل 2025. في سنوات نماذج الذكاء الاصطناعي، هذا قديم، وMeta توقفت بهدوء عن معاملته كمستقبلها. في 8 أبريل 2026، أعلنت Meta Superintelligence Labs عن نموذج مغلق المصدر جديد، Muse Spark، وفي ذلك الإعلان أشارت إلى “Llama 4 Maverick” بوصفه “نموذجنا السابق”. اقرأ ذلك بوضوح: الشركة التي بنت أكثر عائلة أوزان مفتوحة تنزيلاً نقلت نموذجها الرئيسي خلف باب مغلق. Llama 4 لا يتطور عند الحافة الرائدة. إنه آخر Llama مفتوح كبير، ويجب أن تدخل إليه وأنت تعرف ذلك.

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	أعمال السياق الضخم على GPU واحد
Llama 4 Maverick	صدر، أوزان مفتوحة	1M رمز	17B نشطة / 400B إجمالية، 128 خبيراً	أقوى استدلال وتعدد وسائط في الطبقة المفتوحة
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 المتغير اللافت، وليس بسبب رقم 10M فقط. عند 17B معلمة نشطة من أصل 109B إجمالية، هو خفيف بما يكفي ليُخدَّم من H100 واحد عند تكميمه إلى Int4، وهذا ما يجعل السياق الضخم قابلاً للاستخدام عملياً لا مجرد كأس في ورقة المواصفات. إذا كان عبء عملك هو إدخال وثائق هائلة أو قواعد شيفرة أو تفريغات طويلة إلى نموذج تستضيفه بنفسك، فهذا هو المتغير الذي يستحق المراجعة. تحليل benchr عن مقارنة نوافذ السياق الكبيرة يضع ادعاء 10M بجانب ما تقدمه النماذج الرائدة المغلقة، والفارق في السياق القابل للتنزيل الخام حقيقي.

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. هذا هو النموذج الذي وضعته Meta كأقوى نموذج دردشة ورؤية مفتوح لها، وهو المكان الذي تبحث فيه إذا كنت تريد أفضل قدرة عامة من عائلة Llama 4 لا أقصى سياق. لكنه أيضاً النموذج الذي صار “السابق” في لغة Meta نفسها 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”، والفرق في الترخيص. يتيح ترخيص Llama 4 Community License لمعظم الناس تنزيل النموذج وتشغيله وضبطه وشحنه تجارياً، مع نسب ووسم “Built with Llama” حيث يلزم. القيد الكبير هو بند الحجم: إذا كان لدى شركتك أو مجموعتك أكثر من 700 مليون مستخدم نشط شهرياً في الشهر السابق للإصدار، فأنت تحتاج ترخيصاً منفصلاً من Meta. هذا لا يمس تقريباً أي شركة، لكنه يعني أن Llama 4 ليس مفتوحاً على طريقة Apache-2.0 أو MIT.

لكل من هو دون ذلك الخط، الترخيص مرن بما يكفي لجعل المقارنة مع المنافسين المفتوحين فعلاً تدور حول القدرة والدعم لا الخطر القانوني. استعراض benchr لـ طبقة الأوزان المفتوحة الآن يضع Llama 4 إلى جانب Mistral وDeepSeek وQwen، وهذه المقارنة هي السياق الصحيح: ليس السؤال “هل هو مجاني؟” بل “هل هو أفضل خيار مفتوح لما أحتاجه الآن؟”. ولمراجعة المنافس الأوروبي مفتوح الأوزان، راجع مراجعة Mistral، ولمعرفة لماذا لا تكفي أرقام اللوحات وحدها، راجع لماذا توقفت المعايير عن إخبارك بأي شيء.

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. جاذبية Scout كلها أن السياق الضخم يناسب H100 واحداً، ما يخفض عتبة الاستضافة الذاتية كثيراً مقارنة بنماذج مفتوحة أكبر. Maverick أثقل بكثير، وتستأجره غالباً عبر مضيف. دليل benchr عن تشغيل النماذج على جهازك يغطي متى تكون هذه الحسابات منطقية؛ ومع Llama 4، الجواب الأقصر هو أن Scout هو المتغير المحلي العملي، وMaverick هو المتغير الذي تختبره عندما تكون الجودة أهم من البساطة التشغيلية.

الحكم النهائي

يحصل Llama 4 على 4.0، والدرجة تؤدي وظيفتين. هي تعترف بميزة حقيقية ما زالت بلا منافس قريب: سياق Scout بحجم 10M رمز على أوزان مفتوحة يمكنك تشغيلها على GPU واحد، مع ترخيص مرن بما يكفي لمعظم الشركات تقريباً. وهي تعاقب في الوقت نفسه حقيقة أن الجيل شاخ، وأن Behemoth لم يصدر، وأن Meta نقلت نموذجها الرئيسي الجديد إلى مصدر مغلق. Llama 4 ليس المستقبل المفتوح لـ Meta. إنه آخر لقطة كبيرة من ذلك المستقبل.

اختر Llama 4 Scout عندما يكون المطلوب سياقاً ضخماً على عتاد تتحكم به، ويمكنك قبول أن الجيل لن يتحسن. اختر Maverick عندما تريد أقوى استدلال متعدد الوسائط مفتوح أصدرته Meta وتقبل تكاليف الاستضافة الأعلى. تجاهل Behemoth حتى يصبح نموذجاً حقيقياً يمكن تنزيله، وهو ليس كذلك اليوم. وإذا لم تكن سعة 10M هي سببك، فقارن Llama 4 بالنماذج المفتوحة الأحدث قبل الالتزام؛ فالطبقة تحركت بسرعة بينما بقي Llama 4 في مكانه.

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؟

يدعم Scout نافذة سياق قدرها 10,000,000 رمز، وأكدت Meta ذلك على ai.meta.com وllama.com، حيث تصفه بأنه رفع طول السياق المدعوم من 128K في Llama 3 إلى 10 ملايين رمز رائدة في الصناعة. إنها الميزة التي تجعل Scout لا يزال مهماً في 2026.

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 أن Meta تجاوزت خط Llama 4 المفتوح عند الحافة الرائدة. لكنه ما زال يستحق البناء عليه إذا كنت تحتاج سياق Scout بحجم 10M، أو تريد أوزاناً مفتوحة من Meta مع ترخيص تجاري مرن.

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

• 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.