La nueva generación de modelos LLaMA 4 de Meta redefine el futuro de la inteligencia artificial: más potentes, abiertos, económicos y listos para usarse en cualquier parte del mundo.
La inteligencia artificial está viviendo un nuevo punto de inflexión, y esta vez, el protagonista es Meta.
La compañía de Mark Zuckerberg ha presentado oficialmente su nueva familia de modelos LLaMA 4, una apuesta ambiciosa y abierta que promete superar a gigantes como OpenAI, Google o Anthropic en múltiples aspectos.
Pero lo más disruptivo no es solo su potencia, sino el enfoque con el que Meta los pone a disposición de la comunidad: gratuitos, de código abierto y con capacidades avanzadas de texto, imagen y vídeo.
En este artículo de iartificial.blog, analizamos en profundidad todas las novedades de esta familia de modelos, sus especificaciones técnicas, capacidades, comparativas y, sobre todo, cómo puedes empezar a probarlos hoy mismo.
Si eres desarrollador, entusiasta de la IA o estás construyendo productos con machine learning, esto te interesa.
¿Qué es LLaMA 4 y por qué está marcando un antes y un después?
La nueva generación LLaMA 4 (Large Language Model Meta AI) es una evolución directa de sus predecesores, pero ahora con un salto cualitativo que redefine los límites de los modelos de código abierto.
Meta no solo ha mejorado el rendimiento, sino que ha optimizado la eficiencia y accesibilidad, algo crucial en un momento donde el coste computacional es una barrera importante.
La familia LLaMA 4 está compuesta por varios modelos con características diferenciadas:
Estos modelos están basados en la arquitectura Mixture of Experts (MoE), lo que significa que no se activan todos los parámetros al mismo tiempo, sino solo una parte específica en función de la tarea, lo cual reduce enormemente los recursos necesarios para su ejecución.
Open Source: la filosofía de Meta como ventaja estratégica
Una de las grandes diferencias entre Meta y otras big tech como OpenAI o Google es su apuesta por el código abierto. Mientras que otras compañías guardan celosamente sus modelos y cobran por su uso, Meta los libera para la comunidad, permitiendo que investigadores, desarrolladores y empresas pequeñas puedan acceder sin barreras económicas.
Mark Zuckerberg lo dejó claro en su presentación: "Nuestra meta es construir la mejor IA del mundo, abierta y accesible para todos."
Este enfoque permite a la comunidad crear soluciones personalizadas, experimentar con nuevas arquitecturas y acelerar el desarrollo de la IA sin depender de proveedores cerrados.
LLaMA 4 Scout: eficiencia extrema en una sola GPU
Si buscas un modelo que funcione en local sin sacrificar rendimiento, LLaMA 4 Scout es el indicado. Este modelo pequeño cuenta con:
Sí, has leído bien: 10 millones de tokens, lo que equivale a poder analizar y mantener coherencia en más de 5 millones de palabras dentro de una misma conversación o documento. Para ponerlo en contexto, eso es como leer y entender más de 12 libros del Señor de los Anillos de una sola vez.
Además, puede ejecutarse en una única GPU Nvidia H100, haciendo posible su uso incluso en entornos domésticos o servidores medianos. Todo esto con soporte nativo para texto, imagen y vídeo, lo que lo convierte en uno de los modelos multimodales más accesibles del mercado.
LLaMA 4 Maverick: rendimiento superior con bajo coste
El modelo Maverick se posiciona como el caballo de batalla de esta generación. Es una solución multimodal de tamaño medio, capaz de ofrecer resultados comparables a modelos cerrados como GPT-4 Omni, Claude 3 o Gemini 2.0 Flash, pero con un consumo de recursos significativamente menor.
En los benchmarks oficiales, Maverick supera a GPT-4O y Gemini Flash 2 en la mayoría de tareas estándar, destacando por su velocidad, precisión y coste por token reducido.
Esto es especialmente relevante para empresas que deseen integrar IA sin asumir los altos costes de servicios propietarios. Según los datos proporcionados por Meta, el coste de inferencia por millón de tokens es entre 8 y 20 veces menor que el de GPT-4 Omni.
LLaMA 4 Behemoth: el gigante que redefine el estado del arte
Aunque aún no está disponible para el público, LLaMA 4 Behemoth ya ha generado un gran impacto en la industria por sus características:
Este modelo actúa como base para destilar los modelos más pequeños, permitiendo que hereden su capacidad de razonamiento, comprensión contextual y eficiencia general. Según Meta, este modelo apunta a ser el mejor LLM jamás creado, y aunque todavía se encuentra en entrenamiento, ya lidera los benchmarks de referencia.
Ventanas de contexto masivas: una revolución silenciosa
Uno de los aspectos más revolucionarios de los nuevos modelos es su capacidad para manejar contextos masivos, algo que hasta hace poco solo era posible en modelos cerrados o experimentales. Con ventanas de 1 a 10 millones de tokens, LLaMA 4 permite:
Esto abre nuevas posibilidades para tareas como:
Comparativas con modelos líderes del mercado
En cuanto a rendimiento, LLaMA 4 se posiciona por encima de muchos modelos cerrados. Aquí algunos ejemplos de los resultados obtenidos en benchmarks oficiales:
Modelo
Ventana de contexto
Multimodalidad
Inferencia económica
Código abierto
Precisión (benchmarks)
LLaMA 4 Scout
10M tokens
✅
✅
✅
⭐⭐⭐⭐⭐
LLaMA 4 Maverick
1M tokens
✅
✅
✅
⭐⭐⭐⭐
GPT-4 Omni
128K tokens
✅
❌
❌
⭐⭐⭐⭐
Claude 3.7 Sonnet
200K tokens
✅
❌
❌
⭐⭐⭐
Gemini 2.0 Flash
1M tokens
✅
❌
❌
⭐⭐
¿Cómo probar LLaMA 4 hoy mismo?
Si te preguntas cómo acceder a estos modelos, tienes varias opciones, aunque la disponibilidad puede variar según tu ubicación:
1. A través de Meta AI (solo fuera de Europa)
Meta ofrece acceso gratuito a LLaMA 4 en plataformas como:
2. Usando OpenRouter (disponible en Europa)
Para usuarios europeos, OpenRouter.ai es una alternativa ideal.
Solo necesitas:
Desde ahí podrás empezar a experimentar en entornos tipo chat o usar sus APIs para integrarlo en tus proyectos.
Casos de uso y potencial de LLaMA 4 en empresas
Gracias a su enfoque abierto y flexible, LLaMA 4 es ideal para una gran variedad de casos prácticos, entre ellos:
La ventaja de tener una implementación local sin dependencia de terceros abre la puerta a organizaciones que buscan cumplir normativas de privacidad y gobernanza de datos.
¿Por qué LLaMA 4 es clave para el futuro de la IA?
LLaMA 4 no es solo un avance técnico. Representa una declaración de intenciones sobre el futuro de la inteligencia artificial. Meta plantea un modelo de desarrollo abierto, accesible y universal, que contrasta con el enfoque cerrado de otros actores.
Al liberar modelos tan potentes, Meta pone en manos de la comunidad herramientas que antes solo estaban al alcance de grandes corporaciones. Esto impulsa la democratización de la IA, fomenta la innovación y permite que más desarrolladores puedan crear productos disruptivos.
En definitiva, la llegada de LLaMA 4 supone un antes y un después en el panorama de la inteligencia artificial.
Meta ha logrado lo que muchos consideraban improbable: ofrecer modelos de rendimiento top, con capacidades multimodales, contextos masivos, y lo más importante, accesibles y gratuitos.
Tanto si eres un curioso tecnológico, un desarrollador o formas parte del equipo técnico de una startup o empresa consolidada, LLaMA 4 es una oportunidad de oro para integrar IA de vanguardia sin barreras económicas ni técnicas.
Desde iArtificial.blog, te animamos a probar estos modelos, a compartir tus resultados y, sobre todo, a seguir explorando cómo la inteligencia artificial abierta puede transformar tu trabajo y tu futuro.
💡 ¿Ya has probado LLaMA 4? Cuéntanos en los comentarios tu experiencia y comparte tus prompts favoritos. ¡La comunidad te lo agradecerá!
❓ Preguntas frecuentes (FAQs):
1. ¿Qué diferencia a LLaMA 4 de otros modelos como GPT-4 o Gemini?
LLaMA 4 destaca por ser totalmente gratuito, de código abierto y con capacidades multimodales. A diferencia de modelos propietarios, puede ejecutarse localmente, incluso con una sola GPU, y ofrece contextos de hasta 10 millones de tokens, superando ampliamente a la competencia en benchmarks clave.
2. ¿Puedo usar los modelos de LLaMA 4 si vivo en Europa?
Sí, aunque Meta AI no está disponible directamente en Europa, puedes acceder a los modelos de LLaMA 4 a través de OpenRouter.ai, una plataforma que permite usarlos gratuitamente desde el navegador o mediante integración con API.
3. ¿Qué ventajas tiene LLaMA 4 Scout para desarrolladores?
LLaMA 4 Scout es ideal para proyectos en local y entornos con recursos limitados. Su gran ventana de contexto y su capacidad para ejecutarse en una sola GPU lo hacen perfecto para análisis de documentos extensos, revisión de código, IA embebida y asistentes personalizados, sin necesidad de grandes infraestructuras.
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