Llama 4 från Meta: Så fungerar den nya AI-modellen

Llama 4 sätter en ny standard för öppen AI med kraft, skala och tillgänglighet

Letar du efter en AI-modell som kan konkurrera med ChatGPT men som samtidigt är öppen och tillgänglig för alla? Llama från Meta har på bara två år gått från att vara en experimentell AI-modell till att bli en av världens mest kapabla språkmodeller.

Med den senaste versionen, Llama 4, presenterar Meta en modell där den största varianten, Behemoth, förväntas innehålla omkring två biljoner parametrar – en skala som tidigare varit omöjlig för öppna AI-modeller.

Viktiga insikter:

• Llama 4 använder mixture-of-experts-arkitektur som aktiverar endast nödvändiga delar av modellen, vilket gör den både kraftfull och effektiv

• Den multimodala kapaciteten hanterar både text och bilder, vilket öppnar för nya användningsområden inom kreativt skapande och analys

• Öppen källkod möjliggör för utvecklare att anpassa modellen för specifika behov utan att vara beroende av externa API:er

• Modellen tränades på cirka biljoner av textsekvenser från offentliga källor, vilket ger bred språkförståelse

Meta lanserade första versionen i februari 2023, och utvecklingen har varit imponerande snabb. Llama 4-familjen markerar både ett tekniskt genombrott och ett viktigt steg för AI-gemenskapen genom sin öppna natur. Den nya arkitekturen där endast en del av parametrarna aktiveras samtidigt gör modellen både kraftfull och resurseffektiv. Medan Llama 3-modellerna fokuserade på textförståelse, utmärker sig Llama 4 genom förmågan att bearbeta både text och bilder sömlöst.

Öppenheten hos Llama-modellerna skapar möjligheter för utvecklare och forskare att samarbeta på sätt som tidigare varit omöjliga. Detta påverkar redan hur AI används inom allt från kundtjänst till innehållsskapande, och ger organisationer möjligheten att utveckla skräddarsydda lösningar utan att vara bundna till specifika leverantörer.

Vad är Llama och varför är den viktig?

Meta lanserade första versionen av Llama i februari 2023, då under namnet LLaMA (Large Language Model Meta AI). Familjen av språkmodeller har sedan dess utvecklats i en takt som få förutspådde. Men vad gör egentligen Llama så speciell i dagens AI-landskap?

Llama som öppen AI-modell från Meta

Här ligger den grundläggande skillnaden som förändrar spelreglerna. Till skillnad från många andra kraftfulla språkmodeller är Llama tillgänglig som en öppen modell. Utvecklare kan ladda ner och använda Llama fritt för både forskning och kommersiella ändamål, med vissa begränsningar. Den öppna licensen gäller upp till 700 miljoner månatliga användare, därefter krävs en kommersiell licens.

Denna öppna strategi står i stark kontrast till slutna modeller som GPT-4. Mark Zuckerberg har förklarat filosofin bakom beslutet: "Öppen källkod driver innovation eftersom det möjliggör för många fler utvecklare att bygga med ny teknik. Det förbättrar också säkerhet eftersom när mjukvara är öppen kan fler människor granska den för att identifiera och åtgärda potentiella problem."

Resultatet talar sitt tydliga språk. Enligt Meta har Llama-modellerna laddats ner mer än 650 miljoner gånger sedan den första lanseringen, vilket motsvarar ungefär en miljon nedladdningar per dag. Denna spridning visar på det enorma intresset för öppna AI-alternativ.

Skillnaden mellan Llama och andra LLM:er som GPT-4

Llama och GPT representerar två helt olika filosofier för hur AI ska utvecklas och distribueras:

• Anpassningsbarhet vs bekvämlighet: Llama kan finjusteras för specifika uppgifter, medan GPT-modeller erbjuder mer direkta användningsmöjligheter via API.

• Kostnad: Här blir skillnaden påfallande tydlig. Llama 3 70B kan vara upp till 50 gånger billigare och 10 gånger snabbare än GPT-4 när den används via API-leverantörer.

• Tillgänglighet: Med Llama får användare tillgång till modellvikterna och kan köra modellen lokalt, medan GPT-4 endast kan användas via OpenAIs API.

Meta har också gjort Llama tillgänglig på flera olika plattformar genom partnerskap med AWS, Google Cloud och Microsoft Azure, vilket ger utvecklare flexibilitet i hur de använder modellen.

Llama 3.1 och Llama 4: Översikt över versionerna

Utvecklingen har gått snabbt sedan starten. Llama 3 lanserades i april 2024 med två storlekar: 8B och 70B parametrar. Modellerna tränades på cirka 15 biljoner tokens från offentligt tillgängliga källor.

Juli 2024 markerade nästa stora steg med Llama 3.1 i tre storlekar: 8B, 70B och 405B parametrar. Den sistnämnda beskrivs som "den första gränssättande öppna AI-modellen" med konkurrenskraftig prestanda jämfört med ledande slutna modeller.

Llama 4, som lanserades i april 2025, representerar nästa generation med en helt ny arkitektur baserad på "mixture-of-experts". De två första modellerna visar imponerande specifikationer:

1. Llama 4 Scout: 17 miljarder aktiva parametrar med 16 experter och totalt 109 miljarder parametrar. Har ett kontextfönster på imponerande 10 miljoner tokens.

2. Llama 4 Maverick: 17 miljarder aktiva parametrar med 128 experter och totalt 400 miljarder parametrar.

Båda Llama 4-modellerna är multimodala med stöd för både text och bilder, samt har stöd för 12 språk: arabiska, engelska, franska, hindi, indonesiska, italienska, portugisiska, spanska, tagalog, thai, tyska och vietnamesiska.

Vill du förstå hur öppen AI kan användas i praktiken?

Llama visar hur öppen källkod kan bli en verklig tillgång för svenska företag. I vår kurs AI Strategy & Implementation får du konkreta verktyg för att planera och genomföra AI-lösningar.

Läs mer om AI Strategy & Implementation

Artikeln fortsätter nedan ⬇

Så fungerar Llama 4 under huven

Vad gör Llama 4 så effektiv jämfört med tidigare AI-modeller? Bakom prestandan ligger en arkitektur som förändrar hur språkmodeller hanterar information. Den nya designen möjliggör både hög prestanda och smart resursanvändning samtidigt.

Mixture-of-Experts-arkitektur i Maverick och Scout

Den mest betydande nyheten i Llama 4 är Mixture-of-Experts (MoE)-arkitekturen. Tekniken fungerar genom att dela upp modellens neurala nätverk i flera specialiserade "experter" istället för att låta hela nätverket arbeta med varje uppgift. När modellen bearbetar information aktiveras endast de experter som bäst passar den specifika uppgiften.

För varje textfragment (token) använder en "grindmekanism" för att välja vilka experter som ska aktiveras. Detta är ungefär som att ha ett team av specialister där endast de mest relevanta experterna kallas in för varje problem, vilket dramatiskt förbättrar effektiviteten utan att kompromissa med kvaliteten.

Aktiva parametrar vs totala parametrar

Scout och Maverick visar hur smart denna arkitektur fungerar i praktiken. Båda modellerna använder samma antal aktiva parametrar – 17 miljarder – men skiljer sig avsevärt i totala parametrar:

1. Scout: 17 miljarder aktiva parametrar, 16 experter, totalt 109 miljarder parametrar

2. Maverick: 17 miljarder aktiva parametrar, 128 experter, totalt 400 miljarder parametrar

Även om Maverick har nästan fyra gånger fler totala parametrar än Scout, använder båda samma mängd beräkningsresurser per token. Jämfört med Llama 3 (70B) som aktiverar alla parametrar samtidigt, kräver Llama 4 betydligt mindre beräkningskraft för liknande eller bättre resultat.

Kontextfönster: Upp till 10 miljoner tokens

Scout erbjuder ett extraordinärt kontextfönster på 10 miljoner tokens – en dramatisk ökning från Llama 3:s 128 000 tokens. Detta möjliggör analys av hela kodarkiv, böcker eller databaser i ett enda arbetsflöde. Maverick har ett kontextfönster på 1 miljon tokens.

Tekniken bakom denna kapacitet är iRoPE (innovative Rotary Positional Embedding), som hanterar längre sekvenser mer effektivt än traditionella positionsinbäddningar. För praktiska tillämpningar innebär detta att utvecklare kan bearbeta betydligt större datamängder utan att behöva dela upp informationen i mindre delar.

Träningsdata: 40T tokens från offentliga och licensierade källor

Llama 4-modellernas träningsdata är omfattande och mångsidig. Scout tränades på cirka 40 biljoner tokens medan Maverick använde 22 biljoner tokens. Dessa data kommer från en blandning av offentligt tillgängliga källor, licensierat material och information från Metas egna produkter och tjänster.

“Med Mixture-of-Experts har Meta skapat en digital hjärna där varje tanke aktiverar endast de delar som behövs – precis som vi människor inte använder hela hjärnan för att lösa varje problem”

Träningen inkluderade text på över 200 språk samt bilder, vilket gör modellerna genuint multimodala. Denna breda databas ger modellerna förståelse för olika kulturella sammanhang och språkliga nyanser som tidigare varit svåra att uppnå.

Vad gör Llama 4 unik jämfört med tidigare versioner?

Llama 4 markerar ett tydligt avsteg från tidigare generationer genom funktioner som tidigare varit omöjliga att uppnå. Här ser vi inte bara inkrementella förbättringar, utan verkliga genombrott som förändrar vad en öppen AI-modell kan åstadkomma.

Multimodalitet: Text och bildinmatning

Det mest påtagliga är kanske att Llama 4 för första gången kan arbeta med både text och bilder samtidigt. Tidigare versioner begränsades till enbart text, men genom "early fusion"-teknik integreras nu text- och bildtokens direkt i modellens grundstruktur. Detta gör det möjligt att analysera upp till åtta bilder samtidigt och koppla dem till specifika frågor på ett sätt som känns naturligt.

Llama 4 förstår inte bara vad som finns i en bild utan kan även koppla specifika frågor till relevanta delar av bilden – som att peka på detaljer i ett diagram eller förklara sambandet mellan objekt.

Förbättrat multispråkstöd

Språkstödet har också genomgått en betydande expansion. Modellen hanterar nu tolv språk: arabiska, engelska, franska, tyska, hindi, indonesiska, italienska, portugisiska, spanska, tagalog, thai och vietnamesiska. Det imponerande är att träningen inkluderade 10 gånger fler flerspråkiga tokens än Llama 3, med över 200 språk i träningsdata och mer än 100 språk representerade med över en miljard tokens vardera.

Denna utveckling gör modellen mer användbar globalt och hjälper den att förstå kulturella nyanser på ett sätt som tidigare generationer inte kunde. En språkteknologiexpert noterar att denna breddning av språkstödet är avgörande för att skapa verkligt inkluderande AI-system.

Distillering från Behemoth-modellen

Bakom kulisserna använder Llama 4 en fascinerande metod för kunskapsöverföring. "Behemoth" – en massiv modell med 288 miljarder aktiva parametrar – fungerar som lärare för de mindre modellerna Scout och Maverick. Genom distillering överförs kunskap från denna gigantiska modell till de mer hanterliga varianterna, vilket möjliggör prestanda som överträffar vad deras storlek normalt skulle tillåta.

Konkurrenskraftig prestanda

Prestandan talar för sig själv. Llama 4 Maverick överträffar etablerade modeller som GPT-4o och Gemini 2.0 Flash inom kodning, resonemang, flerspråkiga uppgifter, långkontextanalyser och bildförståelse – detta trots färre aktiva parametrar. Maverick närmar sig till och med prestandan hos den mycket större DeepSeek v3.1-modellen inom kodning och resonemang, medan den använder mindre än hälften så många aktiva parametrar.

Scout visar liknande styrka mot Gemma 3, Gemini 2.0 Flash-Lite och Mistral 3.1 över ett brett spektrum av benchmark-tester, samtidigt som den kan köras på ett enda NVIDIA H100 GPU-kort.

Praktiska användningsområden för Llama

Llama-modellerna fungerar som byggstenar snarare än färdiga produkter. Deras verkliga styrka visar sig först när de integreras i olika lösningar och tjänster. Från globala assistenter till specialiserade medicinska verktyg hittar vi nu Llama överallt.

Meta AI-assistenten i vardagen

Meta AI representerar den mest utbredda praktiska tillämpningen av Llama, driven av Llama 4 och dess avancerade förmågor. Assistenten är integrerad i Metas alla plattformar inklusive Facebook, Instagram, WhatsApp och Messenger. Dessutom finns den i Ray-Ban Meta-glasögon, vilket gör AI-funktionalitet tillgänglig utan att användaren behöver ta upp sin smartphone.

“Meta AI fungerar som en digital förlängning av våra sociala nätverk, där den inte bara ger information utan också förstår våra personliga kontexter”

Med nästan 600 miljoner månatliga användare är Meta AI på väg att bli världens mest använda AI-assistent före utgången av 2024. Assistenten har en personaliserad approach där den lär känna användaren över tid. Den kan komma ihåg specifika preferenser som matvanor eller favoritaktiviteter för att ge mer relevanta svar.

Lokal körning med llama.cpp

För utvecklare som vill köra Llama lokalt utan beroende av molntjänster är llama.cpp ett kraftfullt verktyg. Detta lättviktiga C++-ramverk möjliggör körning av modeller på vanlig hårdvara genom effektiv minneshantering och kvantisering.

Fördelarna med llama.cpp inkluderar:

• Plattformsoberoende stöd för Windows, Linux och macOS

• Optimeringar för ARM, Apple silicon, AVX, AVX2 och AVX512 • Kvantisering från 1,5-bit till 8-bit för snabbare inferens

• Stöd för GPU-acceleration via CUDA, HIP och andra ramverk

• Ramverket stöder även gränssnitt för Python via llama-cpp-python, vilket gör det möjligt att integrera modellerna i olika tillämpningar.

Med llama.cpp demokratiseras AI-kraften – plötsligt kan vem som helst köra avancerade modeller på sin bärbara dator utan att skicka känsliga data till externa servrar.

Anpassning för specifika affärsbehov

Llama-modellerna kan anpassas för specifika branscher eller uppgifter genom finjustering. Detta görs oftast genom metoder som LoRA (Low-Rank Adaptation) eller QLoRA för att minska resursbehovet. Processen kan genomföras på konsumenthårdvara med 24 GB minne.

“Finjustering av Llama är som att omvandla en universalmedicinare till en hjärtspecialist – den behåller sin breda kunskap men utvecklar djup expertis inom ett specifikt område”

För företag erbjuder finjustering möjligheten att skapa specialiserade AI-lösningar som förstår branschspecifikt språk och kontext. Llama 3:s licens tillåter kommersiell användning för organisationer med upp till 700 miljoner månatliga användare.

Verkliga exempel: Zoom och medicinska tillämpningar

Zoom använder Llama i sin AI Companion, en assistent integrerad i deras mötesplattform. Genom en "federerad" approach kombinerar Zoom egna modeller med Llama för att erbjuda mötessammanfattningar och textanalys. Detta har lett till 700 000 konton som aktiverat funktionen, med en fördubbling av mötessammanfattningar varje kvartal.

“När Llama möter specialistkunskap inom medicin eller affärsprocesser ser vi början på en era där AI inte bara är generell utan genuint domänspecifik”

Meditron exemplifierar hur Llama kan specialiseras för sjukvården. Denna modell, baserad på Llama 2, har tränats på medicinsk litteratur för att stödja kliniskt beslutsfattande. Användningsområdena inkluderar diagnossupport, sjukdomsinformation och medicinska kunskapsfrågor. Modellen har visat sig överträffa både Llama 2, GPT 3.5 och Flan-PaLM på medicinska resonemangstester.

Slutsats

Llama 4 markerar en vändpunkt för hur vi ser på AI-utveckling. Meta har skapat något mer än bara en teknisk förbättring – de har visat att avancerad AI kan vara både kraftfull och tillgänglig för alla. Mixture-of-experts-arkitekturen, multimodala förmågor och det omfattande språkstödet gör att Llama 4 inte bara konkurrerar med slutna modeller som GPT-4, utan överträffar dem på flera områden.

Det kontextfönster på 10 miljoner tokens som Scout erbjuder förändrar spelreglerna helt. Tidigare omöjliga uppgifter – som att analysera hela kodarkiv eller bearbeta långa dokument – blir nu vardagsmat. För svenska företag och utvecklare öppnar detta dörrar till lösningar som tidigare krävt enorma resurser.

Vill du förstå hur dessa tekniska framsteg påverkar din verksamhet? Den öppna naturen hos Llama betyder att även mindre organisationer kan dra nytta av banbrytande AI-teknik utan att vara beroende av stora teknikjättar.

“Llama-modellerna representerar ett skifte där AI blir ett verktyg för många istället för ett privilegium för få. Den här demokratiseringen kommer troligen att visa sig lika viktig som själva tekniken”

Det finns dock utmaningar att hantera. Företag behöver utveckla kompetens för att effektivt använda modellerna, och frågor om energiförbrukning och hållbarhet blir allt viktigare när AI-systemen växer. Men Metas strategi visar att dessa utmaningar inte är omöjliga att lösa.

Den verkliga förändringen handlar om demokratisering. Istället för att AI-innovation koncentreras till några få företag, sprids nu möjligheterna till tusentals utvecklare världen över. Detta kollektiva kraftfält kommer sannolikt att accelerera utvecklingen på sätt vi knappt kan föreställa oss idag.

Transparensen som följer med öppen källkod stärker också förtroendet för tekniken. När fler kan granska och förstå hur modellerna fungerar, minskar risken för oförutsedda problem och ökar möjligheterna för ansvarsfull utveckling.

För svenska organisationer som funderar på AI-integration erbjuder Llama en unik möjlighet att börja experimentera med avancerad teknologi utan de kostnader och begränsningar som följer med proprietära lösningar.

Om författaren

Andreas Olsson är initiativtagare till AI Utbildningscentrum och brinner för att göra avancerad AI-teknik begriplig och tillgänglig. Han skriver om öppna modeller som Llama och hur de kan användas praktiskt i svenska organisationer.

Vanliga frågor (FAQs):

• Vad är Llama 4 och hur skiljer den sig från tidigare versioner?

  Llama 4 är Metas senaste språkmodell med multimodala funktioner, bättre effektivitet och stöd för 12 språk.

• Är Llama 4 gratis att använda?

  Llama är öppen källkod och gratis upp till 700 miljoner användare, därefter krävs licens från Meta.

• Vad betyder "Mixture-of-Experts" i Llama 4?

  Det är en AI-arkitektur där endast relevanta delar av modellen aktiveras vid varje uppgift för ökad effektivitet.

• Kan man använda Llama lokalt utan molntjänster?

  Ja, med ramverket llama.cpp kan modellerna köras på lokal hårdvara.

• Hur står sig Llama 4 jämfört med GPT-4?

  Llama 4 är snabbare och billigare i många fall, med öppen tillgång till modellens viktfiler.

• Vilka praktiska tillämpningar har Llama 4?

  Används i allt från AI-assistenter till sjukvård och kundtjänstlösningar.

• Vad är skillnaden mellan Scout, Maverick och Behemoth i Llama 4-familjen?

  Scout är lättviktig, Maverick har mer kapacitet och Behemoth används för kunskapsöverföring.

• Hur lång text kan Llama 4 hantera i ett svep?

  Scout kan hantera upp till 10 miljoner tokens i ett enda kontextfönster.

• Vilket språkstöd finns i Llama 4?

  Modellen hanterar tolv språk fullt ut och tränades på data från över 200 språk.

• Hur kan jag lära mig mer om öppna AI-modeller som Llama?

  AIUC erbjuder flera kurser. Besök vår kurssida för mer information.