🚀 Une arrivée très attendue dans l’univers de l’IA
Meta a récemment dévoilé Llama 4, la nouvelle version de son modèle de langage open source. Présenté comme une avancée majeure capable de rivaliser avec GPT-4.5, Claude 3.7 et Gemini 2.0 Pro, ce modèle promet beaucoup. Mais qu’en est-il réellement ? Chez TrueHub AI, on l’a testé pour vous. Voici notre analyse.
🔍 Qu’est-ce que Llama 4 ?
Llama 4 se décline en deux versions principales : Scout et Maverick. Tous deux utilisent 17 milliards de paramètres actifs par inférence, mais diffèrent dans l’architecture des experts utilisés (MoE) :
- Scout : 16 experts
- Maverick : 128 experts
Grâce à ce système, seule une fraction du modèle est activée à chaque tâche, ce qui réduit considérablement les ressources nécessaires. Exemple : Maverick dispose de 400 milliards de paramètres totaux, mais n’en active que 17 milliards à la fois — ce qui permet son exécution sur une seule carte NVIDIA H100.
🧠 Fonctionnalités avancées
Llama 4 se distingue par :
- 🔁 Fenêtre de contexte de 10 millions de tokens (contre 128K auparavant)
- 🖼️ Multimodalité native : texte, images, vidéos fusionnés dès l’entraînement
- 📚 Capacité à analyser de multiples documents, coder et résumer des ensembles complexes de données
⚖️ Les limites de Llama 4
Malgré un marketing impressionnant, plusieurs tests indépendants ont révélé des faiblesses :
- 🔍 Mauvais résultats sur les tests de raisonnement logique simples
- 🌐 Incohérences dans les réponses multilingues (ex : anglais vs espagnol)
- 📉 Échec sur des tâches longues malgré la promesse d’une fenêtre de 10M tokens
- 🛑 Filtrage excessif de contenu – même des demandes légitimes sont bloquées
À noter également que certains experts ont accusé Meta d’avoir optimisé ses modèles pour les évaluations humaines au détriment de la précision factuelle.
📖 Créativité & narration : un vrai point fort
Dans le domaine de la création littéraire, Llama 4 brille. Il génère des récits riches en détails sensoriels et culturels, avec une narration immersive. Par exemple, une histoire impliquant un anthropologue maya a révélé une profondeur rarement atteinte par d’autres modèles.
Comparé à GPT-4.5, Llama-4 propose un style plus organique, idéal pour les récits historiques ou philosophiques. Cela en fait une excellente base pour des fine-tunes dédiés à l’écriture créative.
🧩 Raisonnement non-mathématique
Llama 4 est performant sur les problèmes complexes nécessitant une analyse détaillée. Lors d’un test type « BIG-bench », le modèle a su identifier le bon coupable en déduisant logiquement les indices. Un bon point pour les applications de résolution de problèmes complexes.
🔐 Censure et sujets sensibles
Llama 4 applique une modération très stricte. Même des scénarios inoffensifs liés à la cybersécurité ou aux relations humaines sont refusés. Cela peut être frustrant, mais son statut open source permet aux développeurs de lever ces restrictions si nécessaire.
🧪 Tests de performance
En test réel :
- ✅ Bonne récupération d’information sur 85K tokens
- ❌ Échec total sur des contextes à 300K tokens (loin des 10M promis)
- ⚠️ Erreurs de compréhension en logique simple (ex : l’énigme du mari de la veuve)
💻 Matériel requis
La puissance nécessaire pour faire tourner Llama 4 localement reste un obstacle. La carte NVIDIA H100 coûte environ 490 000 $, et même la version allégée « Scout » demande une carte RTX A6000 (environ 5 000 $). Heureusement, des versions quantisées facilitent un déploiement sur GPU plus modestes.
🔚 Conclusion : Llama 4, un excellent point de départ
Llama 4 est une base open source prometteuse, notamment pour les créateurs de contenus, les chercheurs et les développeurs. Malgré des limites claires face à la promesse marketing, c’est une alternative crédible aux modèles propriétaires. La communauté aura sans doute un rôle clé à jouer dans l’amélioration et l’adaptation de ce modèle.
✅ Avantages : open source, créativité, raisonnement non-mathématique
❌ Inconvénients : logique limitée, modération stricte, performances inconstantes
En résumé, Llama 4 n’est peut-être pas le game-changer annoncé, mais c’est un modèle à suivre de très près en 2025.
