كما هو الحال مع جميع شركات التكنولوجيا الكبرى هذه الأيام، تمتلك شركة “ميتا نموذجها الرائد للذكاء الاصطناعي التوليدي، والذى يُسمى لاما، يتميز لاما عن غيره من النماذج الرئيسية بكونه “مفتوح المصدر”، ما يعني أنه يُمكن للمطورين تنزيله واستخدامه كيفما شاؤوا (مع بعض القيود). هذا على عكس نماذج مثل كلود من أنثروبيك، وجيميني من جوجل، وجرو ك من إكس إيه آي، ومعظم نماذج تشات جي بي تي من أوبن إيه آي، والتي لا يُمكن الوصول إليها إلا عبر واجهات برمجة التطبيقات.
ويمتاز نموذج “Llama” بكونه من أوائل النماذج الكبرى ذات الطابع المفتوح، إذ تتيح “ميتا” للمطورين تنزيله واستخدامه بحرية ضمن شروط محددة، بخلاف النماذج التجارية التي لا تتوفر إلا عبر واجهات برمجية مغلقة. كما تعاونت الشركة مع مزودي خدمات سحابية مثل “أمازون AWS” و”جوجل كلاود” و”مايكروسوفت أزور” لتوفير نسخ مستضافة من Llama، إضافة إلى مكتبة “Llama Cookbook” التي تضم أدوات ووصفات تقنية لتدريب النموذج وتخصيصه وتحسين أدائه.
ثلاثة إصدارات جديدة
يتضمن الجيل الرابع “Llama 4” ثلاثة نماذج رئيسية:
• Scout: يحتوي على 17 مليار معامل نشط و109 مليارات إجمالًا، بقدرة على معالجة سياق يصل إلى 10 ملايين رمز (ما يعادل نحو 80 رواية متوسطة).
• Maverick: بنفس عدد المعاملات النشطة، لكنه أكثر شمولية وتوازنًا بين السرعة والمنطق، مع نافذة سياق تصل إلى مليون رمز.
• Behemoth: لم يُطرح بعد رسميًا، لكنه سيضم 288 مليار معامل نشط بإجمالي تريليونين من المعاملات، ليعمل كنموذج “المعلم” لبقية الإصدارات.
وتقول “ميتا” إن هذه النماذج تم تدريبها على كميات ضخمة من البيانات النصية والصورية والفيديوهات، تغطي أكثر من 200 لغة، لتمنحها قدرات متعددة الوسائط وفهمًا بصريًا متقدمًا.
قدرات متعددة ومجالات استخدام متنوعة
يستطيع “Llama 4” تنفيذ مجموعة واسعة من المهام، تشمل البرمجة وحل المسائل الرياضية وتلخيص المستندات وتحليل البيانات النصية الكبيرة، كما يدعم النموذج التعامل مع النصوص والصور والفيديوهات في وقت واحد، مع إمكانية التخصيص واستخدام واجهات برمجية خارجية مثل Brave Search للبحث، وWolfram Alpha للرياضيات والعلوم، ومفسر Python للتحقق من الأكواد البرمجية.
ويُعتبر “Scout” الأنسب للمهام الطويلة والتحليلات الضخمة، بينما يُعد “Maverick” خيارًا مثاليًا للمحادثات الذكية ومساعدات البرمجة، أما “Behemoth” فموجه للأبحاث المتقدمة وتدريب النماذج الأخرى.
انتشار واسع وشراكات عالمية
تستخدم “ميتا” إصدارات “Llama” في روبوت الدردشة “Meta AI” عبر تطبيقاتها الشهيرة مثل فيسبوك ماسنجر وواتساب وانستجرام وMeta. ai، في أكثر من 40 دولة، كما تتوفر النماذج الجديدة عبر موقع Llama/ com ومنصات شركائها التقنيين مثل “Hugging Face” و”Nvidia” و”Dell” و”Snowflake”.
ورغم أن “ميتا” لا تبيع النموذج مباشرة، فإنها تحقق عائدات من اتفاقيات مشاركة الأرباح مع الشركات المستضيفة، وأطلقت الشركة أيضًا برنامجًا جديدًا في مايو 2025 تحت اسم “Llama for Startups” لدعم الشركات الناشئة الراغبة في اعتماد تقنيات Llama، متيحًا لها الاستشارات والدعم الفني وربما التمويل من فريق “ميتا” نفسه.
أدوات الأمان والرقابة
ترافق “Llama” حزمة من الأدوات الأمنية لتقليل المخاطر وضمان الاستخدام المسؤول، تشمل:
• Llama Guard: إطار عمل لمراقبة المحتوى وحجب النصوص الضارة أو غير الأخلاقية.
• Prompt Guard: أداة تحمي النموذج من محاولات “حقن الأوامر” التي قد تدفعه لتصرفات غير مرغوبة.
• CyberSecEval: مجموعة من معايير اختبار الأمان لتقييم مخاطر النموذج.
• Llama Firewall: جدار أمني يحمي من التفاعلات البرمجية الخطرة.
• Code Shield: فلترة للأكواد غير الآمنة أثناء التوليد البرمجي.
وتؤكد “ميتا” أن هذه الأدوات تمنح المطورين حرية تخصيص معايير الحماية حسب احتياجاتهم ولغاتهم، إلا أن الشركة نفسها واجهت انتقادات سابقة بسبب تعامل نماذجها مع محادثات حساسة في تطبيقاتها.
تحديات وانتقادات
ورغم التقدم التقني الكبير، تواجه Llama بعض الانتقادات والمخاطر، إذ إن ميزة السياق الطويل قد تتسبب أحيانًا في تجاوز ضوابط الأمان، كما أن قدراتها البرمجية ما زالت دون مستوى منافسيها؛ حيث حقق نموذج “Maverick” نسبة نجاح 40٪ في اختبار LiveCodeBench، مقارنة بـ85٪ لنموذج GPT-5 من “أوبن إيه آي”.
كما أثار تدريب “ميتا” للنموذج على بيانات منشورات انستجرام وفيسبوك، إضافة إلى كتب إلكترونية محمية بحقوق نشر، جدلًا واسعًا، رغم أن القضاء الأمريكي اعتبر استخدام هذه المواد يدخل في نطاق “الاستخدام العادل”.
