Mengenal Llama 4: AI Multimodal Supercerdas dari Meta

Di tengah pesatnya perkembangan teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI), Meta meluncurkan terobosan baru bernama Llama 4. Model ini adalah generasi terbaru dari keluarga Llama, yang dirancang bukan hanya untuk memahami teks, tetapi juga untuk mengolah informasi multimodal seperti gambar dan teks secara bersamaan. Keunggulan utamanya? Performa tinggi, efisiensi luar biasa, dan bisa diakses oleh siapa saja baik pengembang maupun pengguna biasa.

Peluncuran Llama 4 menjadi sinyal kuat bahwa AI kini memasuki era baru: lebih cerdas, lebih murah, lebih terbuka, dan lebih serbaguna.

Apa Itu Llama 4?

Llama 4 adalah model AI terbaru buatan Meta, yang terdiri dari beberapa varian dengan kekuatan berbeda. Model ini termasuk dalam kategori AI multimodal, artinya bisa memahami dan mengolah berbagai jenis data seperti teks dan gambar dalam satu proses.

Tiga versi utama dari Llama 4 adalah:

1. Llama 4 Scout
2. Llama 4 Maverick
3. Llama 4 Behemoth

Setiap model memiliki karakteristik dan kemampuan khusus, mulai dari ukuran kecil dan efisien (Scout) hingga model raksasa superkuat (Behemoth).

Keunggulan Arsitektur MoE: Hemat Energi, Tetap Cerdas

Semua model Llama 4 menggunakan arsitektur Mixture of Experts (MoE). Ini adalah pendekatan cerdas di mana:

1. Setiap token input hanya mengaktifkan sebagian kecil parameter.
2. Hemat daya dan biaya karena hanya sebagian dari seluruh model yang bekerja dalam satu waktu.
3. Tetap menjaga kualitas dan ketepatan jawaban AI.

Misalnya, Maverick memiliki 128 ahli, namun dalam praktiknya, hanya dua hingga empat ahli yang aktif setiap kali token diproses. Inilah yang membuat Llama 4 hemat sumber daya tapi tetap pintar.

Kemampuan Multimodal Sejak Awal

Berbeda dengan beberapa model AI yang belakangan baru ditambahkan fitur gambar, Llama 4 dirancang dari awal untuk memahami teks dan gambar secara bersamaan. Ini membuat proses multimodal jadi lebih alami dan efisien.

Meta juga menyempurnakan encoder gambar bernama MetaCLIP, yang memungkinkan model lebih akurat memahami isi gambar, objek, hingga konteks visual.

Proses Pelatihan yang Canggih

Untuk menciptakan model secerdas ini, Meta menggunakan berbagai strategi pelatihan canggih:

1. Pre-training dengan Data Besar
   
   • Llama 4 dilatih dengan data dari lebih dari 200 bahasa, termasuk 100 bahasa dengan masing-masing lebih dari 1 miliar token.
   • Jumlah data yang digunakan 10 kali lebih banyak dari Llama 3.
   • Gunakan presisi FP8 untuk efisiensi tinggi.
   • Total token pelatihan: lebih dari 30 triliun token.
2. Mid-training untuk Konteks Panjang
   Llama 4 Scout sekarang bisa membaca hingga 10 juta token dalam satu input, ideal untuk:
   
   • Ringkasan dokumen skala besar
   • Pemrosesan kode
   • Analisis data yang rumit
3. Post-training yang Terarah
   Model dilatih lanjutan dengan teknik seperti:
   
   • SFT (Supervised Fine-Tuning)
   • RL (Reinforcement Learning)
   • DPO (Direct Preference Optimization)
   
   Meta menyaring data pelatihan agar hanya menyisakan data yang menantang dan berbobot, supaya AI bisa berpikir lebih kompleks dan tidak asal jawab.

Tiga Versi Utama Llama 4

1. Llama 4 Maverick: Model AI yang Mampu Melampaui Batas Bahasa dan Visual

Llama 4 Maverick adalah model unggulan terbaru yang dirancang untuk menjadi fondasi dari asisten AI serbaguna. Model ini hadir dalam dua versi: besar dan kecil, yang keduanya dibangun untuk menjawab kebutuhan pengembang dalam menciptakan aplikasi yang mampu berpikir logis, memahami konteks gambar, dan menghasilkan respons bahasa yang natural dan cerdas.

Dengan kemampuannya yang luar biasa dalam memahami gambar dan teks, Llama 4 Maverick mampu melakukan tugas-tugas yang sebelumnya hanya bisa dilakukan oleh model yang lebih besar dan kompleks. Model ini ditujukan untuk penggunaan umum, termasuk pembuatan konten, analisis data visual, percakapan interaktif, hingga aplikasi asisten pribadi berbasis AI.

Tantangan Besar dalam Melatih Llama 4 Maverick

Melatih model AI canggih seperti Llama 4 Maverick tentu bukan hal yang sederhana. Tim pengembang menghadapi tantangan utama dalam menyeimbangkan berbagai jenis inputmulai dari teks, gambar, logika pemrograman, hingga pemahaman multimodal.

Untuk mengatasi tantangan tersebut, Meta menerapkan pendekatan pelatihan lanjutan yang mencakup tiga teknik utama:

1. Supervised Fine-Tuning (SFT) ringan
2. Online Reinforcement Learning (RL)
3. Direct Preference Optimization (DPO) ringan

Namun, dalam prosesnya, tim menemukan bahwa jika SFT dan DPO dilakukan terlalu ketat, model justru kehilangan fleksibilitas eksplorasi selama tahap RL. Hal ini menghambat kemampuan model untuk berpikir logis, menyelesaikan masalah pemrograman, dan menangani soal-soal matematika yang kompleks.

Solusi inovatif pun diterapkan: lebih dari 50% data “mudah” disaring menggunakan model Llama sebagai penilai, dan hanya data yang menantang digunakan untuk pelatihan lanjutan. Dengan begitu, model berfokus pada tugas-tugas sulit yang benar-benar meningkatkan kualitas kecerdasan buatan.

Online RL Multimodal: Strategi Pelatihan Berkesinambungan

Salah satu pendekatan yang menjadikan Llama 4 Maverick unggul adalah strategi online RL multimodal yang dilakukan secara terus-menerus. 

Artinya, setelah pelatihan awal, model digunakan langsung untuk menyaring data berikutnya, mempertahankan hanya soal-soal dengan tingkat kesulitan menengah hingga tinggi.

Langkah ini tidak hanya hemat secara komputasi, tapi juga terbukti meningkatkan akurasi model. DPO ringan kemudian diterapkan untuk menghaluskan kualitas respons, menjadikan Llama 4 Maverick seimbang antara kecerdasan tinggi dan kehangatan percakapan yang alami.

Spesifikasi Teknis dan Perbandingan Performa
Llama 4 Maverick dilengkapi dengan:

1. 17 miliar parameter aktif
2. 128 experts (model modular dengan keahlian khusus)
3. Total 400 miliar parameter

Model ini memberikan performa tinggi dengan harga yang lebih kompetitif dibandingkan Llama 3.3 70B. Dalam berbagai pengujian seperti pemrograman, logika, pengolahan teks panjang, dan analisis gambar, Llama 4 Maverick berhasil mengungguli GPT-4o dan Gemini 2.0 dua model AI terkemuka saat ini. Bahkan, model ini bisa bersaing dengan DeepSeek v3.1 yang memiliki kapasitas jauh lebih besar.

2. Llama 4 Scout: Ringan, Cepat, Tapi Tetap Andal

Llama 4 Scout merupakan versi ringan dari Maverick, namun tetap membawa performa yang mengesankan. Dengan:

1. 17 miliar parameter aktif
2. 16 experts
3. Total 109 miliar parameter

Scout mencatatkan performa luar biasa terutama dalam menangani konteks sangat panjang. Salah satu pencapaian luar biasanya adalah dukungan konteks hingga 10 juta tokens, angka tertinggi di industri saat ini. Sebagai perbandingan, Llama 3 hanya mampu menangani 128.000 tokens.

Kemampuan Konteks Panjang: Dari Rangkuman Dokumen Hingga Analisis Kode

Dengan kapasitas konteks yang sangat besar, Llama 4 Scout dapat melakukan berbagai tugas rumit seperti:

1. Merangkum puluhan dokumen sekaligus
2. Menganalisis aktivitas pengguna secara mendalam untuk personalisasi
3. Bekerja dengan kumpulan kode kompleks dalam proyek perangkat lunak besar

Model ini dilatih secara menyeluruh menggunakan panjang konteks hingga 256.000 token, menjadikannya sangat andal dalam tugas-tugas pencarian informasi tersembunyi dan eksplorasi data kompleks.

Inovasi Arsitektur: iRoPE

Salah satu inovasi teknis yang menjadi andalan dalam Llama 4 adalah iRoPE (interleaved Rotary Position Embeddings). Ini adalah pendekatan baru dalam menyusun lapisan perhatian (attention layers) tanpa menggunakan positional embeddings tradisional. Fitur utama iRoPE:

1. “i” berarti interleaved, yaitu lapisan perhatian yang saling menyela untuk mendukung pemahaman konteks panjang
2. “RoPE” mengacu pada rotary position embeddings yang diterapkan di sebagian besar lapisan
3. Penyesuaian suhu (temperature scaling) saat inferensi untuk memperkuat ketepatan konteks

Arsitektur ini memungkinkan pemrosesan konteks panjang yang stabil dan efisien, seolah tanpa batas.

Kemampuan Visual dan Multimodal

Baik Maverick maupun Scout dirancang untuk memahami informasi visual secara mendalam. Keduanya dilatih menggunakan kumpulan gambar dan video, termasuk aktivitas berurutan dan hubungan antar gambar.

Model ini mampu:

1. Memahami hingga 8 gambar sekaligus dalam satu sesi input
2. Menjawab pertanyaan kompleks berbasis gambar dan teks
3. Melakukan image grounding secara presisi (mengaitkan perintah dengan bagian tertentu dari gambar)

Llama 4 Scout terbukti unggul dalam image grounding, pemrograman, penalaran, dan konteks panjang jika dibandingkan dengan model sekelasnya menjadikannya alat yang ideal untuk analisis visual tingkat lanjut.

3. Llama 4 Behemoth: AI Supercerdas dengan 2 Triliun Parameter

Bayangkan kamu punya sahabat superpintar yang bisa menjawab soal matematika, menerjemahkan bahasa, menganalisis gambar, bahkan menjadi guru untuk AI lain. Itulah Llama 4 Behemoth, kecerdasan buatan raksasa terbaru yang sedang jadi pembicaraan hangat di dunia teknologi.

Model AI ini disebut sebagai “monster” karena punya otak digital yang terdiri dari hampir 2 triliun parameter, angka yang sangat besar untuk ukuran model AI! 

Apa Itu Llama 4 Behemoth?

Llama 4 Behemoth adalah model AI yang dikembangkan oleh Meta (perusahaan di balik Facebook, Instagram, WhatsApp). Model ini termasuk jenis multimodal, artinya dia bisa memahami teks dan gambar sekaligus. Jadi misalnya, kamu bisa tanya, "Apa yang terjadi di foto ini?" dan dia bisa menjawab dengan analisis mendalam.

Meski punya total 2 triliun parameter, hanya 288 miliar parameter yang dipakai saat sedang bekerja. Hal ini seperti punya perpustakaan besar, tapi hanya mengambil buku yang dibutuhkan. Hasilnya, model ini jadi lebih efisien dan tidak boros daya.

Kenapa Llama 4 Behemoth Disebut "Monster"?

Karena dibanding model sebelumnya, Behemoth jauh lebih pintar, lebih cepat, dan lebih kuat. Kelebihan Llama 4 Behemoth:

1. Menjawab soal-soal matematika yang rumit
2. Mengerti berbagai bahasa dan dialek
3. Menganalisis gambar dan menjelaskan isinya
4. Menjadi “guru” AI lain lewat proses yang disebut codistillation

Jadi Guru untuk AI Lain

Salah satu keunikan Llama 4 Behemoth adalah perannya sebagai pelatih AI lain. Model besar ini digunakan untuk melatih versi yang lebih kecil seperti Llama 4 Maverick agar bisa berpikir dengan gaya serupa.

Bayangkan seperti guru privat yang membimbing murid sampai jago. Llama 4 Behemoth mengajarkan cara menjawab dengan benar, menjelaskan konsep dengan logis, dan bahkan memperbaiki jawaban AI lain.

Bagaimana Cara Melatih AI Sebesar Ini?

Melatih AI sebesar Behemoth jelas bukan hal gampang. Tapi tim Llama punya cara-cara keren untuk membuatnya berhasil:

1. Fokus ke Kualitas, Bukan Kuantitas
   Mereka hanya mengunakan 5% data terbaik dari kumpulan data besar untuk melatih model ini. Jadi, bukan asal banyak, tapi yang benar-benar bermutu.
2. Teknik Belajar Tingkat Tinggi
   Llama 4 dilatih dengan pendekatan mirip seperti manusia belajar:
   
   • Diberi tantangan logika dan kode yang makin sulit
   • Disusun kurikulum belajar bertahap
   • Dibuang soal-soal yang nggak penting
   • Dicampur soal berbeda agar tidak bosan

Infrastruktur Canggih untuk Otak Digital Raksasa

Untuk mengurus "otak digital" sebesar ini, tentu butuh alat supercanggih. Tim Llama membangun infrastruktur baru yang bisa:

1. Mengatur ribuan bagian AI bekerja bareng tanpa bentrok
2. Menyebar kerjaan ke ratusan GPU (mesin pintar untuk AI)
3. Hemat daya dan 10x lebih efisien dari metode lama

AI Ini Aman Nggak, Sih?

Karena model AI makin pintar, risikonya juga makin besar. Bisa saja disalahgunakan untuk membuat informasi palsu atau kode jahat. Nah, Llama 4 Behemoth dikembangkan dengan sistem keamanan yang sangat ketat.

1. Alat Pengaman Khusus
   Tim Llama bikin alat-alat keren untuk menjaga AI tetap aman:
   
   • Llama Guard: Menjaga agar jawaban AI tidak berbahaya.
   • Prompt Guard: Melindungi AI dari perintah yang jahat.
   • CyberSecEval: Mengecek seberapa kuat AI dalam menghadapi ancaman siber.
   
   Semua alat ini bisa digunakan oleh pengembang lain juga, jadi keamanan jadi tanggung jawab bersama
2. Diuji dengan “Serangan” Simulasi
   Untuk memastikan AI ini benar-benar kuat dan aman, Llama 4 Behemoth diuji oleh:
   
   • Red Team: Tim ahli yang pura-pura jadi penyerang dan mencari kelemahan sistem.
   • GOAT (Generative Offensive Agent Testing): Program otomatis yang meniru cara-cara jahat untuk mengetes AI
   
   Dengan uji seperti ini, tim bisa menutup celah sebelum AI digunakan secara luas.

AI yang Lebih Netral dan Tidak Memihak

AI kadang bisa bias, misalnya berpihak dalam hal politik atau isu sosial karena belajar dari data internet yang tidak seimbang.
Tapi Llama 4 Behemoth membawa kabar baik:

1. Lebih sedikit menolak menjawab topik sensitif (dari 7% turun ke 2%)
2. Lebih netral dalam menanggapi isu politik
3. Hampir tidak bias dalam memilih jawaban berdasarkan jenis kelamin, ras, atau agama

Hal ini membuat Llama 4 cocok untuk aplikasi publik yang butuh keadilan dan netralitas.

Keuntungan Llama 4 untuk Pengguna Biasa & developer

1. Keuntungan Llama 4 untuk Pengguna Biasa
   
   • Asisten AI yang Lebih Pintar dan Fleksibel
     Llama 4 bisa memahami teks dan gambar secara bersamaan. Ini membuatnya:
     
     • Bisa menjawab pertanyaan berdasarkan gambar
     • Membantu menganalisis grafik, meme, dokumen, atau hasil tangkapan layar
     • Lebih akurat dalam memahami konteks pembicaraan
   • Bisa Diakses Langsung di Aplikasi Sehari-hari
     Pengguna tidak perlu aplikasi baru. Llama 4 bisa digunakan langsung di:
     
     • WhatsApp
     • Messenger
     • Instagram
   • Situs web Meta AI
     Cukup kirim pesan ke asisten AI dan mulai bertanya apa saja.
     Mendapat Ringkasan Cepat dari Konten Panjang
     Misalnya:
     
     • Minta ringkasan dari artikel berita, esai, atau dokumen panjang
     • Minta penjelasan sederhana dari teks teknis
     • Cocok untuk pelajar dan profesional yang butuh efisiensi
   • Gratis dan Terbuka
     Tidak seperti beberapa AI lain yang berbayar, Llama 4 gratis digunakan. Ini membuat AI canggih tersedia untuk semua orang, bukan hanya perusahaan besar.

2. Keuntungan Llama 4 untuk Developer

   • Model gratis dan Open Source
     
     • Bisa diunduh langsung dari llama.meta.com atau Hugging Face
     • Tidak perlu membayar lisensi seperti AI lain
     • Cocok untuk riset, startup, hingga pengembangan produk AI komersial
   • Efisien dan Hemat Biaya
     
     • Model Llama 4 Scout dan Maverick cukup dijalankan di 1 GPU H100
     • Tidak butuh server besar dan mahal
     • Hemat daya dan biaya operasional
   • Kemampuan Multimodal
     Developer bisa membuat:
     
     • Aplikasi AI yang bisa memahami gambar dan teks
     • Asisten virtual pintar untuk presentasi, laporan, atau edukasi visual
     • Fitur pencarian gambar berbasis konteks teks
   • Konteks Panjang Hingga 10 Juta Token
     Ini artinya model bisa:
     
     • Membaca dan memproses kode atau dokumen yang sangat panjang
     • Melakukan reasoning (penalaran) mendalam
     • Memberikan hasil yang konsisten dan menyeluruh
   • Cocok untuk Fine-Tuning
     Llama 4 mudah untuk:
     
     • Disesuaikan dengan data internal (fine-tuning)
     • Dilatih ulang untuk kebutuhan khusus, seperti chatbot perusahaan, AI pendidikan, AI medis, dll
   • Kompatibel dengan Framework Umum
     Model Llama 4 bisa digunakan bersama:
     
     • PyTorch
     • Hugging Face Transformers
     • OpenLLM dan banyak alat AI lainnya

Akses Terbuka dan Gratis untuk Semua

Salah satu hal paling menarik dari Llama 4 adalah keterbukaannya. Meta memberikan akses terbuka (open weights), yang artinya:

1. Pengguna dapat mengunduh gratis di Hugging Face dan Llama.com
2. Bisa digunakan untuk membangun aplikasi pribadi, layanan bisnis, riset akademik, dan lainnya.
3. Bisa diakses lewat Meta AI di WhatsApp, Messenger, Instagram Direct, dan situs Meta AI.

Artinya, AI ini bisa kamu manfaatkan langsung di aplikasi harian, atau dijadikan dasar untuk membangun aplikasi AI-mu sendiri.

Kesimpulan

Llama 4 bukan sekadar upgrade dari versi sebelumnya ini adalah lompatan besar menuju masa depan AI. Dengan menggabungkan efisiensi, keterbukaan, kemampuan multimodal alami, dan arsitektur canggih, Llama 4 memperlihatkan potensi besar AI sebagai teknologi yang terjangkau, kuat, dan inklusif.

Jika kamu seorang pengembang, pelajar, penulis, atau hanya pengguna yang ingin mencoba AI, maka Llama 4 Scout dan Maverick adalah pilihan terbaik untuk mengeksplorasi masa depan teknologi.

Dan ingat, ini baru permulaan. Meta berencana membagikan lebih banyak inovasi dan detail di acara LlamaCon pada 29 April. Dunia AI baru saja masuk babak baru dan Llama 4 adalah pemain utamanya.