Meta ha dado un paso importante en su estrategia de expansión en inteligencia artificial con el despliegue oficial de Llama 4, su nueva generación de modelos de lenguaje de gran escala (LLM), que ahora se encuentran disponibles en Amazon Web Services (AWS).
Estos modelos, entre los que destacan Scout y Maverick, han sido diseñados no solo para mejorar el procesamiento de texto, sino para incorporar capacidades multimodales, es decir, para tratar texto e imágenes al mismo tiempo con un alto nivel de eficiencia.
Modelos Scout y Maverick: diseño y propósito
Llama 4 Scout y Maverick, los dos primeros modelos de la serie, ya están integrados en AWS mediante SageMaker JumpStart, lo que permite a desarrolladores y organizaciones iniciar pruebas o integrar sus soluciones directamente desde esta plataforma.
Scout se caracteriza por su capacidad para mantener una ventana de contexto de hasta 10 millones de tokens, algo inédito hasta el momento en el ámbito de los modelos accesibles al público. Esto lo convierte en una opción idónea para tareas de análisis de grandes volúmenes de información, como documentos extensos o archivos de código. Si necesitas más información sobre cómo manejar grandes volúmenes de datos, puedes consultar nuestra guía sobre solución de problemas en Windows.
Por su parte, Maverick ofrece un rendimiento superior en tareas de razonamiento lógico, programación y comprensión de texto. Aunque cuenta con 400 mil millones de parámetros en total, activa solo 17 mil millones por tarea gracias a su arquitectura eficiente, conocida como “mezcla de expertos” (Mixture of Experts o MoE).
Ambos modelos comparten una característica diferencial: son nativamente multimodales. Esto significa que pueden entender y generar respuestas que combinan texto e imágenes de forma coherente, una funcionalidad especialmente útil en contextos como análisis visual, descripción de contenido o asistentes inteligentes que requieran comprensión contextual más rica.
Arquitectura Mixture of Experts: eficiencia como prioridad
Uno de los elementos más innovadores de la arquitectura de Llama 4 es el uso de expertos especializados, donde distintas partes del modelo son activadas según la naturaleza de la tarea a realizar.
Esta segmentación permite que solo pequeñas porciones del modelo se activen en cada inferencia, lo que reduce significativamente el consumo de recursos de cómputo sin perjudicar los resultados. Si bien Scout cuenta con 16 expertos, Maverick emplea 128. Sin embargo, en ambos casos, el uso simultáneo de expertos se mantiene limitado, lo que optimiza aún más el rendimiento. Esta estructura también permite distribuir el modelo en arquitecturas más modestas, como una sola GPU NVIDIA H100.
Gracias a esta eficiencia, Llama 4 se presenta como una opción viable no solo para grandes empresas con infraestructura avanzada, sino también para desarrolladores con recursos más limitados que buscan incorporar IA de calidad en sus proyectos.
Disponibilidad en AWS: SageMaker y Amazon Bedrock
Actualmente, Llama 4 ya puede utilizarse a través de SageMaker JumpStart, una herramienta de AWS diseñada para facilitar la prueba y despliegue de modelos entrenados, sin necesidad de desarrollar entornos complejos desde cero.
Además, se ha anunciado que en las próximas semanas, Llama 4 estará disponible como modelo sin servidor en Amazon Bedrock, lo que permitirá su utilización bajo demanda, sin necesidad de gestionar ni escalar servidores manualmente.
Amazon Bedrock se ha posicionado como una alternativa ideal para integrar IA generativa en aplicaciones sin preocuparse por la infraestructura subyacente. Con esta incorporación, Meta y AWS fortalecen su colaboración para acercar soluciones avanzadas a más usuarios, de forma flexible y segura.
Integración, capacidades y limitaciones
Además de estar disponibles en AWS, los modelos Llama 4 también pueden descargarse desde plataformas como Hugging Face o desde el sitio oficial de Meta, permitiendo que los desarrolladores los adapten a sus propias infraestructuras.
En adaptaciones más accesibles, como en la asistente Meta AI integrada en WhatsApp, Instagram o Messenger, Scout y Maverick ya están funcionando con una implementación orientada al usuario final. No obstante, en algunas regiones como la Unión Europea, ciertas restricciones regulatorias están limitando su despliegue completo.
En función del entorno, los modelos ofrecen versiones cuantizadas y optimizadas para diferentes tipos de hardware. Esto favorece su ejecución tanto en centros de datos potentes como en dispositivos más convencionales. Para obtener más detalles sobre la optimización de hardware, revisa nuestro artículo sobre tipos de cables RJ45.
En cuanto a seguridad, Llama 4 incluye herramientas como Prompt Guard y Llama Guard, desarrolladas por Meta para prevenir respuestas inadecuadas y fortalecer la protección frente a usos maliciosos.
Próximos desarrollos: Behemoth y LlamaCon
Meta ha confirmado la existencia de otros dos modelos en desarrollo: Llama 4 Reasoning y Llama 4 Behemoth. Este último, con cerca de dos billones de parámetros y una arquitectura docente, ha sido utilizado como base para entrenar Scout y Maverick a través de técnicas de codistilación.
Behemoth ha mostrado un rendimiento sobresaliente en evaluaciones como GPQA Diamond y MATH-500, superando incluso a modelos avanzados como GPT-4.5 y Claude Sonnet 3.7.
El evento LlamaCon, programado para el 29 de abril, servirá como escenario para anunciar novedades adicionales en la hoja de ruta de la familia Llama 4, incluyendo posibles versiones nuevas y oportunidades de colaboración dentro del ecosistema open source.
Meta también ha reforzado su enfoque en código abierto, permitiendo que la comunidad técnica acceda, pruebe y contribuya al avance de estos modelos, en colaboración con NVIDIA, AMD, AWS, Microsoft Azure y otros actores clave del sector.
Con esta estrategia, Llama 4 no solo busca posicionarse como una solución técnica avanzada, sino también como una apuesta abierta, flexible y segura para el desarrollo de IA en múltiples contextos de uso.
La integración en AWS, la inclusión de funcionalidades multimodales, una arquitectura eficiente y el respaldo de una comunidad creciente, Llama 4 se perfila como una de las propuestas más completas y accesibles dentro del panorama actual de la inteligencia artificial. La colaboración entre Meta y Amazon marca un hito que promete simplificar el acceso a modelos avanzados sin necesidad de infraestructuras complejas ni inversiones desproporcionadas.
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