Description
¿Qué es Llama?
Llama es la familia de modelos de lenguaje open-weight de Meta, diseñados para uso comercial y de investigación. Desde Llama 1 (2023) hasta Llama 4 (abril 2025), los modelos han evolucionado de text-only a multimodales (texto + imagen + video), con capacidades nativas de razonamiento, coding, y multilingüismo.
Llama 4 introduce arquitectura Mixture-of-Experts (MoE) con context windows de hasta 10M tokens (Scout), rivalizando con GPT-4.5, Claude, y Gemini en benchmarks mientras mantiene eficiencia computacional. Disponible gratuitamente bajo Llama Community License (restricción: 700M+ MAU requieren licencia especial).
Modelos Llama 4 (Abril 2025)
Scout (109B total params, 17B activos)
- Context window: 10M tokens (líder industria)
- Arquitectura: 16 experts MoE
- Deployment: Cabe en 1 GPU H100 (con int4 quantization)
- Training: ~40T tokens multimodales
- Best for: Long-context reasoning, summarization, visual understanding
Maverick (400B total params, 17B activos)
- Context window: 1M tokens
- Arquitectura: 128 experts MoE
- Deployment: 1 H100 DGX host
- Training: ~22T tokens multimodales
- Performance: Bate GPT-4o, Gemini 2.0 Flash; comparable DeepSeek v3
- Best for: Multimodal tasks, reasoning, coding
- Integración: Usado en Meta AI (WhatsApp, Messenger, Instagram)
Behemoth (2T total params, 288B activos) - En training
- Arquitectura: 16 experts MoE
- Performance: Supera GPT-4.5, Claude 3.7 Sonnet, Gemini 2.0 Pro
- Benchmarks: Líder en MATH-500, GPQA Diamond (STEM)
- Status: Aún no lanzado públicamente
Generaciones Anteriores
Llama 3.3 70B (Dic 2024): 405B-level performance a fracción del costo
Llama 3.2 (Oct 2024): Primer modelo multimodal
Llama 3.1 405B (Jul 2024): Primer modelo frontier open-source
Llama 3 (Abr 2024): 8B y 70B params, mejor reasoning
Llama 2 (Jul 2023): Primera versión con licencia open
Llama 1 (Feb 2023): Lanzamiento inicial (acceso limitado)
Llama 3.2 (Oct 2024): Primer modelo multimodal
Llama 3.1 405B (Jul 2024): Primer modelo frontier open-source
Llama 3 (Abr 2024): 8B y 70B params, mejor reasoning
Llama 2 (Jul 2023): Primera versión con licencia open
Llama 1 (Feb 2023): Lanzamiento inicial (acceso limitado)
Características Clave
Multimodalidad nativa:
- Text + image + video understanding simultáneo
- Early fusion training (integración desde inicio, no encoders separados)
Context windows extremos:
- Scout: 10M tokens (récord industria)
- Maverick: 1M tokens
- Llama 3.x: 128K tokens
Mixture-of-Experts:
- Solo 17B params activos por token (de 109B-400B total)
- Inference más rápido y barato que modelos densos equivalentes
- Scout: Cabe en 1 GPU H100
Multilingual:
- 12 idiomas: Árabe, inglés, francés, alemán, hindi, indonesio, italiano, portugués, español, tagalo, tailandés, vietnamita
Open-weight:
- Pesos descargables y modificables
- Fine-tuning completo permitido
- Deploy on-premise o cloud
Pricing
Gratis bajo Llama Community License:
- Uso comercial libre (< 700M MAU)
- Modificación y fine-tuning permitidos
- Research sin restricciones
Llama 3.3 API pricing (ejemplo):
- Input: $0.1/1M tokens
- Output: $0.4/1M tokens
- 10-15x más barato que GPT-4o/Claude 3.5
Restricciones licencia:
- Empresas 700M+ MAU: requieren licencia especial de Meta
- Usuarios/empresas en EU: prohibido usar o distribuir
- Acceptable Use Policy: prohíbe violencia, criminal, etc.
Herramientas de Seguridad
Meta proporciona gratuitamente:
Llama Guard 3: Framework de moderación (contenido problemático)
Prompt Guard: Protección contra prompt injection
Code Shield: Filtering de código inseguro en inference-time
CyberSecEval: Suite de evaluación de riesgos ciberseguridad
Llama Firewall: Guardrails de seguridad para sistemas AI
Prompt Guard: Protección contra prompt injection
Code Shield: Filtering de código inseguro en inference-time
CyberSecEval: Suite de evaluación de riesgos ciberseguridad
Llama Firewall: Guardrails de seguridad para sistemas AI
Dónde Usar Llama
Meta AI (integrado):
- WhatsApp, Messenger, Instagram Direct
- Meta.ai website
- 40 países disponibles
Cloud Platforms:
- AWS Bedrock
- Azure AI
- Google Cloud
- Databricks
- Snowflake
Inference Providers:
- Hugging Face
- Together AI
- Fireworks AI
- Groq
- Cerebras
- Replicate
- Ollama (local)
Fine-tuning:
- Unsloth, Axolotl, LLaMA-Factory
- AWS, Azure managed services
On-device:
- Qualcomm Snapdragon integration
- Smartphones, PCs, VR/AR headsets
Casos de Uso
Enterprise:
- Custom chatbots y assistants
- RAG pipelines con datos propios
- Document analysis y summarization
- Multilingual translation
Development:
- Code generation y debugging
- Agentic coding workflows
- API integration
Content:
- Text generation
- Image understanding
- Video analysis
- Creative writing
Research:
- Base para model distillation
- Benchmark de arquitecturas
- Academic research
Ventajas
✅ Gratis y open-weight (< 700M MAU)
✅ Context extremo: 10M tokens (Scout)
✅ Multimodal nativo: texto + imagen + video
✅ MoE eficiente: 17B activos vs 400B total
✅ On-premise: Control total de datos
✅ Fine-tuning: Personalización completa
✅ No vendor lock-in
✅ Meta ecosystem: 3B+ usuarios
✅ Safety tools incluidos
✅ Multilingual: 12 idiomas
✅ Context extremo: 10M tokens (Scout)
✅ Multimodal nativo: texto + imagen + video
✅ MoE eficiente: 17B activos vs 400B total
✅ On-premise: Control total de datos
✅ Fine-tuning: Personalización completa
✅ No vendor lock-in
✅ Meta ecosystem: 3B+ usuarios
✅ Safety tools incluidos
✅ Multilingual: 12 idiomas
Limitaciones
❌ No true open source: Training data no revelado (OSI critica)
❌ Restricciones EU: Prohibido para usuarios/empresas EU
❌ 700M MAU limit: Startups exitosos necesitan renegociar
❌ Hardware requirements: Modelos grandes necesitan GPUs costosos
❌ Coding inferior: 40% LiveCodeBench vs 85% GPT-5
❌ Hallucinations: Genera info falsa como otros LLMs
❌ Data cutoff: Agosto 2024
❌ Not reasoning model: No como o1/o3-mini
❌ Restricciones EU: Prohibido para usuarios/empresas EU
❌ 700M MAU limit: Startups exitosos necesitan renegociar
❌ Hardware requirements: Modelos grandes necesitan GPUs costosos
❌ Coding inferior: 40% LiveCodeBench vs 85% GPT-5
❌ Hallucinations: Genera info falsa como otros LLMs
❌ Data cutoff: Agosto 2024
❌ Not reasoning model: No como o1/o3-mini
Key Features
Llama 4 Scout: 10M token context, MoE 16 experts, cabe en 1 H100 GPU
Llama 4 Maverick: 400B params, 17B activos, 1M context, bate GPT-4o
Llama 4 Behemoth: 2T params en training, supera GPT-4.5 y Claude 3.7
Multimodal nativo: texto + imagen + video desde inicio
Mixture-of-Experts: 17B activos reduce costos vs modelos densos
Open-weight: descarga pesos, fine-tuning completo, deploy on-premise
Context extremo: hasta 10M tokens (Scout) - líder industria
Gratis bajo licencia Community (< 700M MAU usuarios)
Multilingual: 12 idiomas incluyendo español
Safety tools: Llama Guard 3, Prompt Guard, Code Shield incluidos
Meta AI integration: WhatsApp, Messenger, Instagram (3B+ usuarios)
Cloud platforms: AWS, Azure, GCP, Databricks, Snowflake
Inference providers: Hugging Face, Together AI, Groq, Ollama
On-device: Qualcomm Snapdragon para smartphones y headsets
Early fusion multimodality: mejor que encoders separados
Cost-efficient: $0.1-0.4/1M tokens (10-15x más barato que GPT-4o)
Fine-tuning frameworks: LoRA, QLoRA, PEFT-based
RAG integration: LangChain, LlamaIndex compatible
Llama 3.3 70B: performance 405B a fracción del costo
Training scale: 40T tokens (Scout), 22T tokens (Maverick)
Use Cases
Enterprise chatbots y assistants con datos propios
RAG pipelines para document analysis
Code generation y debugging workflows
Multilingual content translation (12 idiomas)
Long-context document summarization (10M tokens)
Image understanding y visual Q&A
Video analysis y content moderation
On-premise AI deployment (control de datos)
Model distillation para crear modelos más pequeños
Research y academic experimentation
Fine-tuning para domain-specific tasks
Customer support automation
Content generation para marketing
Legal document analysis
Medical research text processing
Financial data analysis
Social media content moderation
Educational tutoring systems
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