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Guide Complet des Modèles Llama 4: Scout, Maverick et Behemoth

Meta a récemment lancé Llama 4, une nouvelle génération de modèles d’intelligence artificielle open-source qui redéfinit les standards de l’industrie. Cette famille de modèles comprend Scout, Maverick et Behemoth, chacun conçu pour des cas d’usage spécifiques et représentant une avancée significative par rapport à Llama 3.

Vue d’ensemble des Modèles Llama 4

Les modèles Llama 4 de Meta constituent un groupe de modèles ouverts, multi-modaux et extrêmement efficaces. Le plus impressionnant est Llama 4 Maverick qui a dépassé le seuil des 1400 points sur le benchmark LMarena, surpassant des modèles comme GPT-4o, DeepSeek V3, Gemini 2.0 Flash et bien d’autres.

L’une des caractéristiques les plus remarquables de ces modèles est leur capacité à gérer des contextes de 10 millions de tokens, la plus longue fenêtre de contexte parmi tous les LLM open-source à ce jour.

Les Trois Modèles et Leurs Spécificités

Llama 4 Scout: Petit, Rapide et Intelligent

Scout est le modèle le plus efficace de la famille Llama 4. C’est un modèle léger et rapide, idéal pour les développeurs et chercheurs qui n’ont pas accès à d’importantes ressources GPU.

Caractéristiques Principales:

• Architecture: Scout utilise une architecture Mixture of Experts (MoE) avec 16 experts, n’activant que 2 experts à la fois, ce qui résulte en 17 milliards de paramètres actifs sur un total de 109 milliards. Il supporte une fenêtre de contexte de 10 millions de tokens.
• Efficacité: Le modèle fonctionne efficacement sur un seul GPU H100 grâce à la quantification Int4, ce qui en fait une option haute performance abordable.
• Performance: Scout surpasse ses concurrents comme Gemma 3, Gemini 2.0 Flash-Lite et Mistral 3.1 dans divers benchmarks.
• Formation: Pré-entraîné sur 200 langues (dont 100 avec plus d’un milliard de tokens chacune) et sur diverses données d’image et vidéo, supportant jusqu’à 8 images par prompt.
• Applications: Grâce à ses capacités avancées de raisonnement visuel, Scout est idéal pour les chatbots à mémoire longue, les outils de résumé de code, les bots éducatifs et les assistants optimisés pour les appareils mobiles ou embarqués.

Llama 4 Maverick: Puissant et Fiable

Maverick est le modèle phare open-source de la famille. Il est conçu pour le raisonnement avancé, la programmation et les applications multimodales. Bien qu’il soit plus puissant que Scout, il maintient une bonne efficacité grâce à la même stratégie MoE.

Caractéristiques Principales:

• Architecture: Maverick utilise une architecture MoE avec 128 experts routés et un expert partagé, n’activant que 17 milliards de paramètres sur un total de 400 milliards pendant l’inférence. Il est entraîné avec une fusion précoce des entrées texte et image et supporte jusqu’à 8 images en entrée.
• Efficacité: Le modèle fonctionne efficacement sur un seul hôte H100 DGX ou peut être réparti sur plusieurs GPU.
• Performance: Maverick atteint un score ELO de 1417 sur le benchmark LMSYS Chatbot Arena, surpassant GPT-4o et Gemini 2.0 Flash, tout en égalant DeepSeek v3.1 en raisonnement, programmation et capacités multilingues.
• Formation: Construit avec des techniques de pointe comme le scaling d’hyperparamètres MetaP, l’entraînement en précision FP8 et un dataset de 30 billions de tokens. Il offre une compréhension d’image robuste, un raisonnement multilingue et des performances rentables qui surpassent le modèle Llama 3.3 70B.
• Applications: Ses points forts le rendent idéal pour la programmation IA collaborative, la compréhension de documents au niveau entreprise et les systèmes de tutorat éducatif.

Llama 4 Behemoth: Le Modèle Enseignant

Behemoth est le plus grand modèle de Meta à ce jour. Il n’est pas disponible pour une utilisation publique, mais il a joué un rôle crucial dans le développement de Scout et Maverick.

Caractéristiques Principales:

• Architecture: Behemoth utilise une architecture MoE avec 16 experts et active 288 milliards de paramètres sur près de 2 billions pendant l’inférence. Il est nativement multimodal et excelle dans le raisonnement, les mathématiques et les tâches combinant vision et langage.
• Performance: Behemoth surpasse systématiquement GPT-4.5, Claude Sonnet 3.7 et Gemini 2.0 Pro sur des benchmarks STEM comme MATH-500, GPQA Diamond et BIG-bench.
• Rôle: Il joue un rôle clé en tant que modèle enseignant, guidant Scout et Maverick à travers une co-distillation avec une fonction de perte novatrice qui équilibre la supervision douce et dure.
• Entraînement: Le modèle a été entraîné en précision FP8, avec un parallélisme MoE optimisé offrant des gains de vitesse 10 fois supérieurs à Llama 3, et une nouvelle stratégie d’apprentissage par renforcement. Cela inclut l’échantillonnage de prompts difficiles, la construction de lots multi-capacités et l’échantillonnage à partir de diverses instructions système.

Innovations Techniques des Modèles Llama 4

Pré-entraînement

Le pré-entraînement constitue la base des connaissances et capacités d’un modèle. Meta a introduit plusieurs innovations à ce stade:

• Données Multimodales: Les modèles Llama 4 ont été entraînés sur plus de 30 billions de tokens provenant de divers ensembles de données texte, image et vidéo. Ils sont nativement multimodaux, traitant à la fois le langage et la vision dès le départ.

• Mixture of Experts (MoE): Seul un sous-ensemble des paramètres totaux du modèle est actif pendant chaque inférence. Ce routage sélectif permet à des modèles massifs comme Maverick (400B de paramètres) et Behemoth (~2T) d’être plus efficaces.

• Architecture de Fusion Précoce: Les entrées texte et vision sont entraînées conjointement en utilisant une fusion précoce, intégrant les deux dans une architecture de modèle partagée.

• Réglage des Hyperparamètres MetaP: Cette nouvelle technique permet à Meta de définir des taux d’apprentissage par couche et des échelles d’initialisation qui se transfèrent bien entre différentes tailles de modèles et configurations d’entraînement.

• Précision FP8: Tous les modèles utilisent FP8 pour l’entraînement, ce qui augmente l’efficacité de calcul sans sacrifier la qualité du modèle.

• Architecture iRoPE: Une nouvelle approche utilisant des couches d’attention entrelacées sans embeddings positionnels et un scaling de température au moment de l’inférence, aidant Scout à généraliser pour des entrées extrêmement longues (jusqu’à 10M tokens).

Post-entraînement

Une fois les modèles de base entraînés, ils ont été affinés selon une séquence soigneusement élaborée:

• Fine-tuning Supervisé Léger (SFT): Meta a filtré les prompts faciles en utilisant les modèles Llama comme juges et n’a utilisé que les exemples plus difficiles pour affiner les performances sur des tâches de raisonnement complexes.

• Apprentissage par Renforcement (RL): Une formation RL continue a été mise en œuvre en utilisant des prompts difficiles, un filtrage adaptatif et une conception de curriculum pour maintenir les capacités de raisonnement, de programmation et de conversation.

• Optimisation des Préférences Directes (DPO): Après le RL, le DPO léger a été appliqué pour affiner des cas particuliers et la qualité des réponses, équilibrant utilité et sécurité.

• Co-distillation de Behemoth: Behemoth a agi comme enseignant en générant des sorties pour former Scout et Maverick. Meta a même introduit une fonction de perte novatrice pour équilibrer dynamiquement les cibles de supervision douce et dure.

Ces étapes ont produit des modèles qui ne sont pas seulement grands, mais profondément optimisés, plus sûrs et plus capables dans diverses tâches.

Performances et Benchmarks

Llama 4 Maverick a récemment atteint la 2e place au classement général, devenant la 4e organisation à dépasser 1400+ sur Arena! Voici les points forts:

• Modèle ouvert, surpassant DeepSeek
• Ex aequo à la 1ère place pour les prompts difficiles, la programmation, les mathématiques et l’écriture créative
• Bond énorme par rapport à Llama 3 405B: 1268 → 1417
• Soumis à un contrôle de style

Sur le graphique ELO vs coût, Llama 4 Maverick se positionne remarquablement bien, offrant des performances de premier ordre à un coût d’inférence estimé entre $0.19 et $0.49 par million de tokens, bien inférieur aux alternatives propriétaires comme GPT-4o et GPT-4.5.

Cas d’Utilisation et Applications Pratiques

Pour Llama 4 Scout:

• Chatbots à mémoire longue sur appareils mobiles
• Outils de résumé et d’analyse de code
• Assistants éducatifs pour les écoles avec ressources limitées
• Applications embarquées nécessitant une IA performante mais efficace

Pour Llama 4 Maverick:

• Programmation assistée par IA en entreprise
• Analyse et compréhension de documents volumineux
• Systèmes de tutorat intelligent multimédias
• Applications multilingues nécessitant un raisonnement sophistiqué

Comment Commencer avec Llama 4

Pour utiliser les modèles Llama 4, vous pouvez:

1. Télécharger les modèles: Disponibles sur le site officiel de Meta AI et sur Hugging Face
2. Utiliser l’API: Meta propose une API pour l’inférence des modèles Llama 4
3. Déployer en local: Pour ceux avec les ressources matérielles adéquates, un déploiement sur machines locales est possible

Pour Scout, un minimum de 24 Go de VRAM est recommandé, tandis que Maverick fonctionne mieux avec au moins 48 Go.

Conclusion

Les modèles Llama 4 représentent une avancée significative dans le domaine des LLM open-source. Avec leur architecture innovante MoE, leur fenêtre de contexte de 10 millions de tokens et leurs impressionnantes performances, Scout et Maverick offrent des alternatives compétitives aux modèles propriétaires comme GPT-4o et Claude.

Ce qui distingue particulièrement Llama 4, c’est l’équilibre entre performance et efficacité. Maverick démontre qu’il est possible d’atteindre des performances de niveau supérieur à un coût d’inférence nettement plus bas que ses concurrents propriétaires, tout en restant open-source.

Que vous soyez développeur, chercheur ou entreprise, les modèles Llama 4 méritent votre attention pour leurs capacités multimodales avancées, leur efficacité et leur ouverture qui permet innovation et personnalisation.