Llama 4 Scout — المعايير، القدرات، وحالات الاستخدام
Llama 4 Scout هو نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح الأوزان من Meta (17B/109B MoE (16 خبيرًا))، مصنف ضمن المستوى الراسخ (Established) مع نافذة سياقية تبلغ 10 ملايين رمز. ...
4 دقيقة قراءة
Llama 4 Maverick هو نموذج ذكاء اصطناعي مُثبت لا يزال منتشرًا على نطاق واسع في أنظمة الإنتاج، طورته Meta وتم إصداره في أبريل 2025. كنموذج مفتوح الأوزان، فإن أوزانه المُدرّبة متاحة للعموم — يمكنك استضافته ذاتيًا، أو ضبطه بدقة على بيانات خاصة، أو تشغيله محليًا دون الاعتماد على API. نافذة السياق البالغة مليون رمز كبيرة بما يكفي لاستيعاب قواعد بيانات برمجية كاملة، أو وثائق تقنية طويلة، أو جلسات وكيلية ممتدة دون اقتطاع.
على لوحة صدارة FlowHunt للذكاء الاصطناعي، هو أحد 24 نموذجًا مُتعقبًا، تم تقييمه عبر 3 معايير. نتائج بارزة: 80.5% على MMLU-Pro (#4 من 8)؛ 43.4% على LiveCodeBench (#4 من 5)؛ 69.8% على GPQA Diamond (#11 من 14).
تم إصدار Llama 4 Maverick في 5 أبريل 2025 كنموذج Llama 4 الرئيسي من Meta. قدم Maverick بنية خبيرة مختلطة (MoE) متعددة الوسائط أصلية — أول نموذج Llama قادر على معالجة الصور على مستوى الاستدلال — باستخدام 17 مليار معلمة نشطة من مجموعة 400 مليار معلمة مع 128 خبيرًا. عند الإطلاق، كان أقوى نموذج مفتوح الأوزان في مهام الفهم البصري، مما مكّن الجيل الأول من الوكلاء مفتوحي الأوزان القادرين على الرؤية. جعلته نافذة السياق البالغة مليون رمز وقدرته متعددة الوسائط النموذج المرجعي لتطوير التطبيقات الوكيلية مفتوحة الأوزان خلال النصف الأول من عام 2025، قبل أن توسع النماذج المغلقة من الفئة الحدودية (Frontier-tier) تقدمها.
ملاحظة: الأفضل في فئته من حيث التعددية الوسائطية مفتوحة الأوزان عند الإطلاق. يتناسب على مضيف H100 واحد.
- تاريخ الإصدار
- أبريل 2025
- المعلمات
- 17B/400B MoE (128 خبيرًا)
- السياق
- مليون رمز
- الأوزان
- مفتوحة
- الفئة
- راسخة (Established)
- المزود
- Meta
Llama 4 Maverick Benchmark Rankings
Rank among all 24 models tracked on this leaderboard. SR = self-reported · 3P / AA / C = independently verified.
| Benchmark | Score | Rank | Source | What it measures |
|---|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | 69.8% | 11 of 14 | SR | Graduate-level Google-proof science Q&A |
| MMLU-Pro | 80.5% | 4 of 8 | SR | Hard knowledge reasoning, 12K questions |
| LiveCodeBench | 43.4% | 4 of 5 | SR | Competitive programming, continuously updated |
Detailed Benchmark Scores
GPQA ◇
SR
69.8%
Graduate-level Google-proof science Q&A
MMLU-P
SR
80.5%
Hard knowledge reasoning, 12K questions
LiveCode
SR
43.4%
Competitive programming, continuously updated
Llama 4 Maverick vs. Established Peers
Head-to-head benchmark comparison with other Established-tier models. Higher is better for all metrics.
| Benchmark | Llama 4 Maverick | GPT-4o | Llama 4 Scout |
|---|---|---|---|
| GPQA ◇ | 69.8% | 53.6% | — |
| MMLU-P | 80.5% | 72.6% | 52.2% |
| LiveCode | 43.4% | — | 32.8% |
About Meta
Meta Platforms (فيسبوك سابقًا) هي واحدة من أكبر شركات التكنولوجيا في العالم، ويقع مقرها الرئيسي في مينلو بارك، كاليفورنيا، وتشتهر بفيسبوك، إنستغرام، واتساب، وثريدز. من خلال Meta AI (سابقًا FAIR)، أصبحت الشركة الناشر الأكثر غزارة لنماذج اللغة الكبيرة مفتوحة الأوزان عبر عائلة Llama. صدرت سلسلة Llama 4 — مافريك، سكاوت، وبيهيموث — بموجب تراخيص مجتمعية متسامحة ولا تزال النماذج مفتوحة الأوزان الأكثر تحميلاً على منصات مثل Hugging Face. تتميز استراتيجية Meta للذكاء الاصطناعي بين المختبرات الكبرى: فبدلاً من تشغيل واجهة برمجة تطبيقات تجارية، تطلق Meta نماذجها بشكل مفتوح للاستخدام البحثي والتجاري، وتدمج ميزات الذكاء الاصطناعي التوليدي عبر تطبيقاتها الخاصة، ودعت علنًا إلى الإصدارات مفتوحة الأوزان باعتبارها النهج الأكثر ديمقراطية لتطوير الذكاء الاصطناعي.
حالات الاستخدام
لأي استخدامات يُستخدم Llama 4 Maverick
- الاستدلال العلمي والتقني
يسجل Llama 4 Maverick 69% على GPQA Diamond (#11 من 14 نموذجًا)، حول أو أعلى من خط الأساس البشري للدكتوراه الخبير. يتعامل مع الاستدلال العلمي الصعب، وتلخيص الأدبيات البحثية، والمهام كثيفة المعرفة عبر تخصصات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات.
- النشر الذاتي والنشر الخاص
Llama 4 Maverick هو نموذج مفتوح الأوزان (17B/400B MoE (128 خبيرًا) من المعلمات) — أوزانه المُدرّبة متاحة للعموم للتنزيل والنشر الذاتي. قم بتشغيله على أجهزة GPU الخاصة بك أو سحابتك الخاصة لضمان عدم مغادرة بياناتك لبيئتك أبدًا، وتخلص من تكاليف API لكل رمز على نطاق واسع، أو اضبط النموذج بدقة على مجموعات بيانات خاصة.
- تحليل المستندات الطويلة وقواعد البيانات البرمجية
بفضل نافذة سياقية تبلغ مليون رمز، يمكن لـ Llama 4 Maverick استيعاب مستودعات برمجية كاملة، وعقود قانونية طويلة، وتقارير بحثية بطول كتاب، أو سجلات محادثات ممتدة في أمر واحد — مما يتيح طرح الأسئلة على المستندات بشكل عميق، والاستدلال عبر ملفات قاعدة البيانات البرمجية، والتلخيص الشامل دون الحاجة إلى تجزئة استرشادية أو خطوط أنابيب RAG.
Strengths & Limitations
Strengths
- استدلال علمي وتقني متقدم — 69% GPQA Diamond
- نشر ذاتي وخاص بالبيانات (مفتوح الأوزان)
- مستندات طويلة جدًا وقواعد برمجية كبيرة (سياق مليون رمز)
Limitations
- متأخر بشكل ملحوظ عن نماذج الحدود لعام 2026 في البرمجة العاملة والاستدلال المعقد
تصفح لوحة متصدرة نماذج الذكاء الاصطناعي الكاملة
قارن جميع النماذج الـ 24 عبر 11 معيارًا — قابلة للفرز، وموثقة المصادر، ومُحدّثة حتى يونيو 2026.
الأسئلة الشائعة
اعرف المزيد
Llama 3.3 70B — المعايير، القدرات، وحالات الاستخدام
Llama 3.3 70B هو نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح الأوزان من Meta (70B كثيف)، مصنف ضمن الفئة الراسخة (Established) مع نافذة سياقية تبلغ 128 ألف توكين. وهو متاح مباشرة ف...
4 دقيقة قراءة
نموذج اللغة الكبير من ميتا للذكاء الاصطناعي (LLaMA)
نموذج اللغة الكبير من ميتا للذكاء الاصطناعي (LLaMA) هو نموذج متطور لمعالجة اللغة الطبيعية تم تطويره بواسطة شركة ميتا. مع ما يصل إلى 65 مليار معلمة، يتفوق LLaMA ...
2 دقيقة قراءة
AI
Language Model
+6