Llama 4 de Meta: Analisis Completo, Benchmarks y Como Usarlo [2026]

Llama 4 de Meta: Analisis Completo, Benchmarks y Como Usarlo [2026]

El 5 de abril de 2025, Meta lanzo oficialmente Llama 4, la familia de modelos de inteligencia artificial mas ambiciosa de su historia. Por primera vez, Meta introdujo la arquitectura Mixture-of-Experts (MoE) a escala masiva en modelos abiertos, con tres variantes disenadas para cubrir desde la eficiencia maxima hasta la potencia bruta de un modelo de 2 billones de parametros. Llama 4 no es un unico modelo: es un ecosistema formado por Scout, Maverick y Behemoth, cada uno pensado para un caso de uso distinto pero todos compartiendo la misma vision de democratizar la IA de frontera.

Lo que hace a Llama 4 verdaderamente revolucionario es su enfoque en la eficiencia computacional. Mientras que modelos como GPT-4 utilizan todos sus parametros en cada inferencia, Llama 4 Maverick activa solo 17B de sus 400B parametros totales gracias a la arquitectura MoE. Esto significa rendimiento comparable a los mejores modelos cerrados del mundo -- GPT-4o, Gemini 2.0 Flash, Claude Sonnet 4 -- pero con una fraccion del coste computacional. Para la comunidad open source, esto lo cambia todo.

En esta guia analizo a fondo las tres variantes de Llama 4, sus benchmarks reales comparados con la competencia, los requisitos de hardware para ejecutarlos en local, las opciones gratuitas disponibles y mi recomendacion personal sobre cual elegir segun tu caso de uso. Si trabajas con IA en 2026, necesitas conocer Llama 4.

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TL;DR - Resumen Rapido

• Llama 4 Scout: 109B parametros totales, 17B activos, 16 expertos MoE, ventana de contexto de 10 millones de tokens (la mayor de cualquier modelo en el mercado). Supera a Gemma 3, Mistral 3.1 y GPT-4o mini en la mayoria de benchmarks. Optimizado para eficiencia maxima.
• Llama 4 Maverick: 400B parametros totales, 17B activos, 128 expertos MoE, contexto de 1M tokens. El mejor modelo open-weight para chat de su generacion. Competitivo con GPT-4o y Gemini 2.0 Flash en LMArena (ELO 1417). Soporte nativo para texto e imagenes.
• Llama 4 Behemoth: ~2T parametros totales, 288B activos, modelo de ensenanza todavia en entrenamiento. Supera a GPT-4.5 y Claude Sonnet 3.7 en benchmarks STEM segun datos preliminares de Meta. No disponible publicamente a febrero de 2026.
• Acceso gratuito: Meta AI (meta.ai), Hugging Face (descarga de pesos), Ollama (ollama run llama4:scout / ollama run llama4:maverick), Together AI, Fireworks AI, Groq (API).
• Ventaja clave: la arquitectura MoE permite calidad de nivel GPT-4o con una fraccion del coste computacional. Solo 17B parametros activos por token en Scout y Maverick.

En Resumen

Llama 4 de Meta representa el mayor avance en modelos open-weight de 2025 y sigue siendo una pieza central del ecosistema de IA abierta en 2026. La familia incluye tres modelos basados en arquitectura Mixture-of-Experts (MoE): Scout (109B parametros, 17B activos, 16 expertos), Maverick (400B parametros, 17B activos, 128 expertos) y Behemoth (~2T parametros, 288B activos, aun en entrenamiento). Maverick es el modelo open-weight lider en calidad de chat, superando a GPT-4o y Gemini 2.0 Flash en benchmarks como MMLU, MMMU y LiveCodeBench, mientras que Scout ofrece la ventana de contexto mas grande del mercado con 10 millones de tokens. Ambos modelos estan disponibles gratuitamente en Hugging Face, Ollama y multiples proveedores de API, con precios desde $0.11/M tokens de entrada. Para desarrolladores y empresas que buscan rendimiento de frontera sin depender de APIs cerradas, Llama 4 es actualmente la opcion mas competitiva del mercado.

Tabla Comparativa General

Los Tres Modelos de Llama 4 en Detalle

Llama 4 Scout: Eficiencia y Contexto sin Precedentes

Llama 4 Scout es el modelo disenado para la eficiencia maxima dentro de la familia Llama 4. Con 109B parametros totales pero solo 17B activos por inferencia, Scout ofrece un rendimiento sorprendente para su tamano efectivo.

Especificaciones tecnicas de Scout:

• Parametros totales: 109B
• Parametros activos por token: 17B
• Numero de expertos: 16 (se activan 2 por token + 1 experto compartido)
• Ventana de contexto: 10M tokens (la mas grande del mercado)
• Datos de entrenamiento: 40 billones de tokens en mas de 200 idiomas
• Multimodal: Si (texto + imagenes de entrada)

La ventana de contexto de 10 millones de tokens es la caracteristica estrella de Scout. Ningun otro modelo -- ni cerrado ni abierto -- ofrece actualmente una ventana tan amplia. Esto permite procesar libros completos, bases de codigo enteras o historiales de conversacion extremadamente largos en una sola inferencia. Para aplicaciones de analisis documental, RAG avanzado o procesamiento de repositorios completos de codigo, Scout no tiene rival.

Benchmarks clave de Scout vs competidores:

Scout supera consistentemente a Gemma 3 27B y Mistral 3.1 en practicamente todos los benchmarks, y se situa al nivel de GPT-4o mini con la ventaja masiva de ser open-weight y tener 10M tokens de contexto. Para muchos casos de uso, Scout ofrece la mejor relacion calidad-precio del mercado.

Cuando elegir Scout:

• Necesitas procesar documentos muy largos (contratos, libros, repositorios)
• Tu hardware es limitado (cabe en una sola GPU H100 cuantizado a 4-bit)
• Priorizas eficiencia de coste sobre calidad maxima
• Tu aplicacion requiere multimodalidad (texto + imagen)

Llama 4 Maverick: El Rey del Chat Open Source

Llama 4 Maverick es el modelo flagship de la familia, disenado para ofrecer la maxima calidad en chat, razonamiento y tareas multimodales. Con 400B parametros totales distribuidos entre 128 expertos, Maverick activa solo 17B por token -- exactamente igual que Scout -- pero la profundidad y diversidad de sus expertos le permiten alcanzar un rendimiento significativamente superior.

Especificaciones tecnicas de Maverick:

• Parametros totales: ~400B
• Parametros activos por token: 17B
• Numero de expertos: 128 enrutados + 1 compartido (se activa 1 enrutado por token)
• Arquitectura: Capas densas y MoE alternadas (expertos aplicados en la mitad de las capas)
• Ventana de contexto: 1M tokens (Instruct fine-tuned)
• Datos de entrenamiento: 40 billones de tokens en mas de 200 idiomas
• Multimodal: Si (texto + imagenes de entrada)
• ELO en LMArena: 1417

La arquitectura de Maverick es particularmente sofisticada. A diferencia de Scout, que usa MoE completo en todas las capas, Maverick alterna entre capas densas y capas MoE. En las capas MoE, cada token se envia al experto compartido y ademas a uno de los 128 expertos enrutados. Esta combinacion permite una especializacion extrema -- con 128 expertos disponibles, el modelo puede aprender patrones muy especificos para dominios como codigo, matematicas, idiomas o analisis visual.

Benchmarks de Maverick vs modelos de frontera:

Los datos son reveladores: Maverick supera a GPT-4o en benchmarks multimodales (MMMU, MathVista, ChartQA, DocVQA) y en generacion de codigo (LiveCodeBench, MBPP). En conocimiento general (MMLU) y razonamiento cientifico (GPQA), GPT-4o mantiene una ventaja, pero la diferencia se ha reducido drasticamente respecto a generaciones anteriores.

En el benchmark mas representativo de calidad de chat real -- LMArena (anteriormente LMSYS Chatbot Arena) -- Maverick alcanzo un ELO de 1417, superando a GPT-4o y Gemini 2.0 Flash, y situandose al nivel de DeepSeek V3.1 en razonamiento, coding y capacidades multilenguaje.

Cuando elegir Maverick:

• Necesitas la maxima calidad posible en un modelo open-weight
• Tu caso de uso es chat generalista, asistente de programacion o analisis multimodal
• Tienes acceso a hardware potente (cloud o 2x GPUs de 48GB para cuantizado)
• Quieres competir con GPT-4o sin depender de OpenAI

Llama 4 Behemoth: El Coloso en Entrenamiento

Llama 4 Behemoth es el modelo mas grande de la familia y esta disenado como modelo de ensenanza (teacher model) para entrenar y mejorar los modelos mas pequenos de la familia. Con aproximadamente 2 billones de parametros totales y 288B activos, Behemoth es uno de los modelos mas grandes jamas creados.

Especificaciones tecnicas de Behemoth:

• Parametros totales: ~2T (2 billones)
• Parametros activos por token: 288B
• Numero de expertos: 16
• Estado: En entrenamiento (no disponible publicamente a febrero de 2026)
• Rol principal: Teacher model para destilacion de conocimiento

Meta publico datos preliminares de rendimiento que muestran a Behemoth superando a los mejores modelos del momento en benchmarks STEM:

Estos numeros, si se confirman una vez finalice el entrenamiento, situarian a Behemoth como el modelo mas potente del mundo en tareas STEM. Sin embargo, hay que tomar estos datos con cautela: provienen de Meta y el modelo aun no ha sido evaluado independientemente.

Estado actual de Behemoth (febrero 2026):

Meta pospuso el lanzamiento publico de Behemoth que originalmente estaba previsto para verano de 2025. Segun informes de mayo de 2025, el lanzamiento se retaso a otono de 2025, y posteriormente se ha aplazado de forma indefinida. A febrero de 2026, Behemoth sigue en fase de entrenamiento y evaluacion interna, sin fecha confirmada de lanzamiento publico.

Arquitectura MoE Explicada: Por Que Llama 4 Es Tan Eficiente

La Mixture-of-Experts (MoE) es la innovacion arquitectonica clave de Llama 4 y la razon principal de su eficiencia sin precedentes. Si vienes de usar modelos densos como Llama 3 o GPT-4, entender MoE te ayudara a comprender por que Llama 4 puede ser tan potente con un coste tan bajo.

Que es Mixture-of-Experts

En un modelo denso tradicional (como Llama 3 70B o GPT-4), todos los parametros se activan para cada token que se procesa. Si el modelo tiene 70B parametros, los 70B se usan en cada inferencia. Esto es como tener un equipo de 70 personas y pedirles a todas que trabajen en cada tarea, independientemente de si son relevantes para esa tarea o no.

En un modelo MoE, los parametros se organizan en expertos especializados. Un mecanismo de enrutamiento (router) decide que expertos son mas relevantes para cada token y solo activa esos expertos. Es como tener 128 especialistas pero llamar solo a 1 o 2 para cada consulta especifica.

Como Funciona en Llama 4

Llama 4 Scout (16 expertos):

• Cada capa del modelo contiene 16 expertos especializados + 1 experto compartido
• Para cada token, el router selecciona 2 de los 16 expertos + el experto compartido
• Resultado: 109B parametros totales, pero solo 17B activos por token
• Todas las capas son MoE

Llama 4 Maverick (128 expertos):

• La mitad de las capas son densas (todos los parametros activos)
• La otra mitad son capas MoE con 128 expertos enrutados + 1 compartido
• Para cada token en capas MoE, se activa 1 de los 128 expertos + el compartido
• Resultado: ~400B parametros totales, pero solo 17B activos por token

Por Que MoE Cambia las Reglas del Juego

La arquitectura MoE ofrece tres ventajas fundamentales:

1. Inferencia rapida: Solo 17B parametros se computan por token. Un modelo denso de calidad equivalente necesitaria procesar 200B+ parametros. La velocidad de inferencia es comparable a la de un modelo denso de 17B.

1. Mayor capacidad de conocimiento: Los 400B parametros de Maverick almacenan significativamente mas conocimiento que un modelo denso de 17B. Los expertos especializados pueden aprender patrones muy especificos sin interferir entre si.

1. Coste de API reducido: Al activar menos parametros, el coste computacional por token es mucho menor. Maverick cuesta $0.27/M tokens de entrada vs $10+/M de GPT-5. Esto es una reduccion de 97% en coste.

La desventaja principal de MoE es que todos los parametros deben caber en memoria aunque solo se active una fraccion. Esto significa que ejecutar Maverick localmente requiere suficiente VRAM/RAM para 400B parametros, no solo para 17B. Para ejecucion local, esto sigue siendo un desafio significativo.

MetaCluster: La Infraestructura Detras del Entrenamiento

Meta entreno Llama 4 en lo que denomino internamente MetaCluster, un sistema de computacion masivo disenado especificamente para modelos MoE. El dataset de entrenamiento incluyo mas de 40 billones de tokens en mas de 200 idiomas, con un enfoque especial en datos multimodales (texto e imagenes) para habilitar la capacidad nativa de procesamiento visual de los modelos.

Benchmarks Detallados

Conocimiento y Razonamiento General

Maverick compite directamente con GPT-4o en MMLU-Pro, quedando menos de 2 puntos por debajo. En GPQA Diamond (preguntas de nivel de doctorado), la brecha es mayor pero Maverick supera a Gemini 2.0 Flash por un margen significativo.

Generacion de Codigo

Aqui es donde Llama 4 brilla especialmente. Maverick supera a GPT-4o en 11 puntos en LiveCodeBench, un benchmark de generacion de codigo basado en problemas reales de programacion competitiva. Behemoth lleva esta ventaja aun mas lejos con un 49.4%.

Matematicas

En matematicas, Maverick destaca especialmente en MathVista (comprension visual de problemas matematicos), donde supera a GPT-4o por casi 10 puntos. Behemoth marca un 95% en MATH-500, el score mas alto reportado para un LLM.

Benchmarks Multimodales (Vision)

Traduccion y Contexto Largo (MTOB - Traduccion de Libros Completos)

Maverick demuestra su capacidad de contexto largo traduciendo libros completos con la mayor precision del mercado. GPT-4o no puede realizar esta tarea debido a su contexto limitado de 128K tokens.

Como Usar Llama 4 Gratis en 2026

Una de las mayores ventajas de Llama 4 es la variedad de formas en que puedes acceder a el sin pagar nada. Aqui tienes todas las opciones.

Opcion 1: Meta AI (meta.ai) - Sin Configuracion

La forma mas sencilla de usar Llama 4. Visita meta.ai desde tu navegador y empieza a chatear directamente con Maverick. No necesitas cuenta ni configuracion. Ideal para probar el modelo antes de integrarlo en tus proyectos.

Opcion 2: Hugging Face - Descarga de Pesos

Para desarrollo y ejecucion local, descarga los pesos oficiales desde Hugging Face:

• Scout Base: meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E
• Scout Instruct: meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct
• Maverick Base: meta-llama/Llama-4-Maverick-17B-128E
• Maverick Instruct: meta-llama/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct

Necesitas aceptar la licencia Llama 4 Community en Hugging Face antes de la descarga.

Opcion 3: Ollama - Ejecucion Local con un Comando

La forma mas popular de ejecutar Llama 4 en local. Instala Ollama y ejecuta:

1# Instalar Ollama (macOS/Linux)
2curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
3 
4# Ejecutar Llama 4 Scout (recomendado para hardware de consumo)
5ollama run llama4:scout
6 
7# Ejecutar Llama 4 Maverick (requiere hardware potente)
8ollama run llama4:maverick
9 
10# Ejecutar Scout cuantizado a 4-bit (menor uso de memoria)
11ollama run llama4:scout-q4_K_M

Ollama automaticamente descarga, cuantiza y configura el modelo. Para Scout en Q4_K_M, necesitas aproximadamente 55-60GB de RAM total (VRAM + RAM del sistema).

Opcion 4: Proveedores de API - Gratis o Muy Barato

Multiples proveedores ofrecen acceso a Llama 4 con planes gratuitos o precios muy bajos:

1# Ejemplo con Together AI
2from together import Together
3 
4client = Together(api_key="tu-api-key")
5 
6response = client.chat.completions.create(
7    model="meta-llama/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct",
8    messages=[
9        {"role": "user", "content": "Explica que es la arquitectura MoE en LLMs"}
10    ],
11    max_tokens=1024,
12    temperature=0.7
13)
14 
15print(response.choices[0].message.content)

1# Ejemplo con Groq (extremadamente rapido)
2from groq import Groq
3 
4client = Groq(api_key="tu-api-key")
5 
6response = client.chat.completions.create(
7    model="meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct",
8    messages=[
9        {"role": "user", "content": "Genera una funcion Python que ordene una lista"}
10    ],
11    max_tokens=512
12)
13 
14print(response.choices[0].message.content)
15# Velocidad: ~430 tokens/segundo en Groq

Tabla de precios por proveedor:

Para comparar: GPT-5 cuesta $10+/M tokens de entrada y Claude Opus 4 cuesta $15/M tokens de entrada. Llama 4 Maverick ofrece calidad comparable a GPT-4o por un 97% menos de coste.

Opcion 5: Desarrollo Local con vLLM o TGI

Para despliegues de produccion en local:

1# Con vLLM (recomendado para produccion)
2pip install vllm
3 
4python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
5    --model meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct \
6    --tensor-parallel-size 2 \
7    --max-model-len 32768
8 
9# La API es compatible con OpenAI, puedes usar cualquier cliente
10curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
11  -H "Content-Type: application/json" \
12  -d '{
13    "model": "meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct",
14    "messages": [{"role": "user", "content": "Hola, que puedes hacer?"}]
15  }'

Llama 4 vs la Competencia: Comparativa Detallada

Llama 4 Maverick vs GPT-5: Ganador por Precio

GPT-5 supera a Maverick en la mayoria de benchmarks de razonamiento puro (GPQA Diamond: 88.4% vs 69.8%), pero la diferencia de precio es abismal. GPT-5 cuesta aproximadamente 37 veces mas que Maverick por millon de tokens de entrada ($10+ vs $0.27). Para la inmensa mayoria de aplicaciones -- chatbots, asistentes, generacion de contenido, analisis de documentos -- Maverick ofrece calidad suficiente a una fraccion del coste. Si no necesitas razonamiento cientifico de nivel doctorado, Maverick es la opcion mas inteligente economicamente.

Ventaja Maverick: Precio (97% mas barato), open-weight, ejecucion local posible

Llama 4 Maverick vs Claude Opus 4: Ganador por Velocidad y Coste

Claude Opus 4 es reconocido por su excelente calidad de escritura y razonamiento en cadena. Sin embargo, Maverick iguala o supera a Claude Sonnet 3.7 (la version anterior) en la mayoria de benchmarks y ofrece una velocidad de inferencia significativamente superior gracias a su arquitectura MoE. En Groq, Maverick genera ~200 tokens/segundo; Claude Opus 4 tipicamente ofrece 30-50 tokens/segundo a traves de la API de Anthropic.

Ventaja Maverick: Velocidad (4-6x mas rapido), precio (55x mas barato), open-weight Ventaja Claude Opus 4: Calidad de escritura, razonamiento extendido, coding de produccion

Llama 4 Scout vs Gemini 2.0 Flash: Ganador por Contexto

Gemini 2.0 Flash ofrece un contexto de 1M tokens, impresionante para un modelo cerrado. Pero Scout lo supera con 10 millones de tokens de contexto -- 10 veces mas. En benchmarks, Scout supera a Gemini 2.0 Flash-Lite en la mayoria de evaluaciones. Para aplicaciones que requieren procesar grandes volumenes de texto (documentos legales, codebase analysis, investigacion academica), Scout es imbatible.

Ventaja Scout: Contexto (10x mas largo), open-weight, precio Ventaja Gemini: Ecosistema Google, integracion con Google Workspace

Llama 4 Maverick vs DeepSeek V3: Ganador por Soporte y Comunidad

DeepSeek V3 es un competidor formidable, con 685B parametros (37B activos) y rendimiento comparable a Maverick en muchos benchmarks. Sin embargo, Llama 4 cuenta con el respaldo de Meta, una comunidad enormemente mas amplia, soporte en docenas de plataformas (Ollama, Hugging Face, Together, Groq, Fireworks, AWS, Azure, Google Cloud) y documentacion mucho mas completa. DeepSeek V3 esta principalmente soportado por proveedores chinos y su licencia es mas restrictiva para uso comercial en ciertos escenarios.

Ventaja Maverick: Comunidad global, soporte multi-plataforma, ecosistema maduro Ventaja DeepSeek V3: Rendimiento bruto ligeramente superior en algunos benchmarks, menor coste de entrenamiento

Requisitos de Hardware para Ejecutar Llama 4 en Local

Uno de los desafios principales de Llama 4 es que, a pesar de que solo 17B parametros se activan por token, todos los parametros deben caber en memoria para que el router MoE pueda seleccionar los expertos adecuados. Aqui tienes los requisitos detallados.

Llama 4 Scout (109B parametros totales)

Llama 4 Maverick (400B parametros totales)

Llama 4 Behemoth (~2T parametros totales, estimacion)

Recomendacion Practica para Hardware de Consumo

Si quieres ejecutar Llama 4 en tu ordenador personal, estas son las opciones mas realistas:

• Scout Q4 en RTX 4090 (24GB VRAM) + 64GB RAM: funcional con CPU offloading, ~15 tokens/segundo. Util para desarrollo y testing.
• Scout 1.78-bit en RTX 4090: la opcion mas accesible. 24GB de VRAM suficientes, ~20 tok/s. Perdida de calidad perceptible pero aceptable para muchos usos.
• Maverick 1.78-bit en 2x RTX 4090: la unica forma de ejecutar Maverick en hardware de consumo. ~40 tok/s. Requiere placa base con 2 slots PCIe x16.
• Si no tienes GPU potente: usa Groq (gratis con limites) o Together AI ($5 de credito gratuito). Es la opcion mas practica para la mayoria de usuarios.

La Licencia de Llama 4: Que Puedes y Que No Puedes Hacer

Llama 4 se distribuye bajo la Llama 4 Community License Agreement, una licencia personalizada de Meta que es importante entender antes de usarlo en produccion.

Lo que SI puedes hacer:

• Descargar, usar y modificar los pesos del modelo
• Crear productos comerciales basados en Llama 4
• Fine-tuning para tu caso de uso especifico
• Distribuir derivados del modelo

Restricciones importantes:

• Umbral de 700M de usuarios: Si tu producto supera los 700 millones de usuarios activos mensuales, necesitas permiso especifico de Meta
• Restricciones geograficas: Existen limitaciones para entidades domiciliadas en la Union Europea segun ciertas interpretaciones de la licencia (consulta la licencia actualizada)
• Atribucion obligatoria: Debes mostrar "Built with Llama" de forma prominente en tu producto
• No es open source estricto: La Open Source Initiative (OSI) no reconoce la licencia de Llama como open source. Es "open-weight" -- pesos abiertos, pero con restricciones de uso

Para la gran mayoria de desarrolladores y empresas, estas restricciones no son un problema. Pero si trabajas en una gran corporacion o en un contexto regulado, revisa la licencia completa en llama.com/llama4/license.

Mi Recomendacion Personal

Despues de meses trabajando con los tres modelos de Llama 4, mi recomendacion es clara. Si tienes acceso a hardware cloud o GPUs potentes, Llama 4 Maverick es el mejor modelo open-weight que existe para chat generalista, analisis multimodal y generacion de codigo. Compite de tu a tu con GPT-4o por una fraccion del coste y te da control total sobre tus datos. Si tu prioridad es el contexto largo o la eficiencia maxima, Scout es imbatible -- ningun otro modelo te da 10M tokens de ventana.

Para ejecucion local en hardware de consumo, soy realista: Scout cuantizado a 2-bit o 1.78-bit es funcional pero con limitaciones. Mi recomendacion practica es usar Groq o Together AI para acceso gratuito o casi gratuito y reservar la ejecucion local para experimentacion y desarrollo. La velocidad de Groq (430 tok/s con Scout) es sencillamente imbatible.

Si solo puedes quedarte con un modelo open source en 2026, queda entre Llama 4 Maverick y Qwen3-235B. Ambos son excelentes. Maverick gana en multimodalidad y soporte de la comunidad; Qwen3 gana en coding y razonamiento puro. Para mas detalles sobre esta comparativa, te recomiendo leer mi ranking completo de modelos open source para chat en 2026.

Preguntas Frecuentes (FAQ)

Que es Llama 4 y en que se diferencia de Llama 3?

Llama 4 es la cuarta generacion de modelos de lenguaje de Meta, lanzada en abril de 2025. La diferencia fundamental con Llama 3 es la adopcion de la arquitectura Mixture-of-Experts (MoE), que permite tener muchos mas parametros totales (hasta 400B en Maverick) manteniendo solo 17B activos por inferencia. Llama 3 usaba arquitectura densa -- todos sus parametros (8B, 70B o 405B) se activaban en cada token. Ademas, Llama 4 es nativo multimodal (procesa texto e imagenes), mientras que Llama 3 era solo texto. La ventana de contexto tambien ha crecido enormemente: de 128K tokens en Llama 3.1 a 10M tokens en Llama 4 Scout.

Es Llama 4 mejor que ChatGPT?

Depende de la version de ChatGPT. Llama 4 Maverick supera a GPT-4o en benchmarks multimodales (MMMU, MathVista, ChartQA) y en generacion de codigo (LiveCodeBench). Sin embargo, GPT-5 supera a Maverick en razonamiento avanzado y STEM. La ventaja principal de Llama 4 es que es open-weight y enormemente mas barato: $0.27/M tokens vs $10+/M para GPT-5. Para el 80% de los casos de uso (chat, asistente, contenido, codigo basico), Llama 4 Maverick es tan bueno o mejor que GPT-4o, y significativamente mas economico.

Puedo ejecutar Llama 4 en mi ordenador?

Si, pero con limitaciones. Llama 4 Scout cuantizado a 4-bit necesita aproximadamente 55GB entre VRAM y RAM, asi que un PC con RTX 4090 (24GB) y 64GB de RAM puede ejecutarlo con CPU offloading a ~15 tokens/segundo. Con cuantizacion agresiva (1.78-bit via Unsloth), 24GB de VRAM son suficientes. Llama 4 Maverick cuantizado necesita al menos 2x GPUs de 48GB. Para la mayoria de usuarios, la opcion mas practica es usar proveedores de API gratuitos como Groq o Together AI.

Llama 4 es gratis?

Si, en multiples sentidos. Los pesos del modelo son gratuitos para descargar desde Hugging Face bajo la Llama 4 Community License. Puedes usarlo gratuitamente en Meta AI (meta.ai) sin cuenta. Proveedores como Groq, Together AI y Fireworks AI ofrecen planes gratuitos con limites generosos. Y si tienes el hardware, puedes ejecutarlo localmente sin coste alguno con Ollama o vLLM. La licencia permite uso comercial para la gran mayoria de empresas.

Que significa Mixture of Experts (MoE)?

Mixture of Experts es una arquitectura de red neuronal donde los parametros se dividen en multiples "expertos" especializados. Un mecanismo de enrutamiento decide que expertos activar para cada token. En Llama 4 Maverick, por ejemplo, hay 128 expertos pero solo se activa 1 por token (mas un experto compartido). Esto permite tener la capacidad de conocimiento de un modelo de 400B parametros con el coste computacional de uno de 17B. Es como tener 128 especialistas pero consultar solo al mas relevante para cada pregunta.

Cuando sale Llama 4 Behemoth?

A febrero de 2026, no hay fecha confirmada para el lanzamiento publico de Llama 4 Behemoth. Meta anuncio el modelo junto con Scout y Maverick en abril de 2025, pero Behemoth estaba aun en entrenamiento. El lanzamiento se pospuso de verano 2025 a otono 2025, y posteriormente se retraso de forma indefinida. Los benchmarks preliminares muestran rendimiento excepcional (95% en MATH-500, superando a GPT-4.5), pero el modelo no esta disponible para uso publico y no hay indicacion clara de cuando lo estara.

Llama 4 entiende imagenes?

Si. Llama 4 Scout y Maverick son nativamente multimodales, lo que significa que pueden procesar tanto texto como imagenes de entrada. No es un modulo separado anadido despues del entrenamiento -- la capacidad visual esta integrada desde el inicio del proceso de entrenamiento. Puedes enviarles imagenes de graficos, documentos, capturas de pantalla o fotos, y el modelo las analiza junto con el texto. En benchmarks multimodales como MMMU (73.4%), ChartQA (90.0%) y DocVQA (91.6%), Maverick supera a GPT-4o y Gemini 2.0 Flash.

Recursos y Enlaces Utiles

Recursos Oficiales de Llama 4

• Pagina oficial: llama.com/models/llama-4
• Blog de Meta AI: ai.meta.com/blog/llama-4-multimodal-intelligence
• Hugging Face (Scout): huggingface.co/meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct
• Hugging Face (Maverick): huggingface.co/meta-llama/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct
• Ollama (Scout): ollama.com/library/llama4:scout
• Ollama (Maverick): ollama.com/library/llama4:maverick
• Licencia: llama.com/llama4/license
• Meta AI (chat gratuito): meta.ai

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Proveedores de API

• Groq: groq.com -- La opcion mas rapida (430 tok/s con Scout)
• Together AI: together.ai -- Plan gratuito con $5 de credito
• Fireworks AI: fireworks.ai -- Optimizado para throughput
• DeepInfra: deepinfra.com -- Los precios mas bajos del mercado