Mô hình AI Llama 4 của Meta ra mắt: Bước nhảy vọt trong cuộc đua AI

 Doanh nghiệp đang đau đầu vì chưa tìm được giải pháp AI mạnh mẽ, dễ tích hợp, tối ưu chi phí? Llama 4 của Meta chính là câu trả lời: AI đa phương thức, mã nguồn mở, hiệu năng vượt trội, cạnh tranh trực tiếp với GPT-4.5 và Gemini 2.0. Cùng CentriX tìm hiểu ngay!

1. Giới thiệu: Meta và bước tiến công nghệ với Llama 4

Meta – công ty mẹ của Facebook, Messenger và Instagram – vừa chính thức ra mắt thế hệ tiếp theo của mô hình ngôn ngữ lớn mang tên Llama 4. Đây không chỉ là bản nâng cấp đơn thuần từ Llama 2 mà còn là sự chuyển mình mạnh mẽ, giúp Meta chen chân sâu hơn vào cuộc đua trí tuệ nhân tạo toàn cầu, nơi những cái tên như OpenAI, Google và Anthropic đang chiếm thế thượng phong.

Khác với những phiên bản trước, Llama 4 được chia thành ba phiên bản chính: Scout, Maverick và Behemoth, mỗi cái tên đại diện cho một cấp độ sức mạnh, quy mô và ứng dụng khác nhau.

2. Nhu cầu AI bùng nổ và áp lực đổi mới trong ngành

2.1 ChatGPT – Cột mốc thay đổi cuộc chơi

Sự ra đời của ChatGPT vào cuối năm 2022 đã đánh dấu một bước ngoặt lớn trong ngành công nghệ AI. Chỉ sau 5 ngày, nền tảng này đã thu hút hơn 1 triệu người dùng – con số chưa từng có trong lịch sử Internet. Điều này tạo ra một làn sóng đầu tư ồ ạt từ các tập đoàn lớn vào lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

2.2 Big Tech và áp lực từ nhà đầu tư

Các ông lớn như Google, Amazon, Microsoft và Meta liên tục bị đặt dưới áp lực “phải ra sản phẩm” – minh chứng cho hiệu quả của hàng tỷ USD đầu tư vào AI. Với Meta, sau nhiều lần trì hoãn Llama 4 vì chưa đạt tiêu chuẩn kỹ thuật, việc ra mắt phiên bản lần này là một bước đi chiến lược sống còn.

3. Bộ ba Llama 4: Scout, Maverick và Behemoth

3.1 Llama 4 Scout – Nhẹ nhưng “có võ”

Llama 4 Scout là mô hình nhỏ nhất nhưng không kém phần ấn tượng. Mặc dù chỉ kích hoạt 17 tỷ tham số mỗi lần xử lý, tổng số tham số lên tới 109 tỷ. Điều đặc biệt là cửa sổ ngữ cảnh lên đến 10 triệu token – gấp 80 lần so với Llama 2, mở ra khả năng ghi nhớ văn bản cực dài.

🚀 Theo Meta, Scout có thể chạy mượt trên một GPU NVIDIA H100, giúp doanh nghiệp vừa và nhỏ tiết kiệm đáng kể chi phí phần cứng.

3.2 Llama 4 Maverick – Hiệu năng vượt mong đợi

Được thiết kế như một mô hình tầm trung, Maverick sử dụng 400 tỷ tham số và vẫn theo kiến trúc MoE (mixture of experts) như Scout, nghĩa là chỉ một phần nhỏ tham số được kích hoạt tùy theo tác vụ.

Theo các bài benchmark nội bộ, Maverick có thể cạnh tranh hiệu suất với GPT-4o và Gemini 2.0 Flash, đặc biệt ở các tác vụ liên quan đến mã hóa, suy luận logic, phân tích ngữ cảnh.

3.3 Llama 4 Behemoth – “Người thầy” AI tương lai

Behemoth vẫn đang được huấn luyện, nhưng những gì chúng ta biết đã đủ khiến cộng đồng AI kinh ngạc:

• Tham số hoạt động: 288 tỷ
• Tổng tham số: 2.000 tỷ
• Mục tiêu: Trở thành “mô hình nền hiệu suất cao nhất thế giới”

CEO Mark Zuckerberg gọi Behemoth là nền tảng cho thế hệ AI tiếp theo, đặc biệt trong các lĩnh vực STEM (khoa học, công nghệ, kỹ thuật và toán học).

4. Llama 4 và khả năng xử lý đa phương thức: Đã đến lúc AI “nghe – nhìn – hiểu” như con người

4.1 Không chỉ đọc hiểu văn bản, mà còn hiểu thế giới như chúng ta

Một trong những bước tiến lớn nhất của Llama 4 chính là khả năng đa phương thức (multimodal). Không còn giới hạn trong việc xử lý văn bản như thế hệ trước, Llama 4 giờ đây có thể phân tích và tích hợp nhiều loại dữ liệu khác nhau – từ hình ảnh, âm thanh, video, văn bản đến thông tin cảm biến trong tương lai gần.

Ví dụ, một chatbot AI tích hợp Llama 4 có thể:

• Đọc và trả lời câu hỏi từ hình ảnh tài liệu (PDF scan, ảnh chụp tay)
• Phân tích video hội thảo và tóm tắt nội dung chính
• Nghe giọng nói người dùng, phân tích cảm xúc và phản hồi phù hợp

Điều này khiến AI trở nên thấu hiểu và linh hoạt hơn bao giờ hết, đặc biệt trong môi trường đa phương tiện như mạng xã hội, thương mại điện tử hay y tế số.

Xem thêm: Google nâng cấp công cụ Tìm kiếm với AI Mode

4.2 Ứng dụng thực tế: AI đa nhiệm cho mọi ngành nghề

Khả năng đa phương thức giúp Llama 4 ứng dụng mạnh mẽ trong nhiều lĩnh vực:

• Truyền thông và giải trí: Dùng AI để tạo nội dung video từ văn bản, lồng tiếng tự động, tạo phụ đề thông minh
• Giáo dục: Giảng giải bài học bằng hình ảnh minh họa, tạo tài liệu học tập cá nhân hóa
• Y tế: Kết hợp ảnh X-quang với hồ sơ bệnh án để đưa ra chẩn đoán sơ bộ
• Sản xuất nội dung số: Tự động hóa dựng video, kịch bản, thậm chí cả âm nhạc

5. So sánh với các đối thủ lớn: GPT-4.5, Gemini 2.0, Claude Sonnet

Tiêu chí	Llama 4 Maverick	GPT-4.5	Gemini 2.0	Claude Sonnet
Kiến trúc	MoE	Dense	MoE	Dense
Số tham số	400B	~1T	~1.5T	~800B
Đa phương thức	✅	🟡	✅	🟡
Khả năng mở rộng	Cao	Trung bình	Cao	Trung bình
Mã nguồn mở	Có, giới hạn	Không	Không	Không

📝 Nguồn tham khảo:

• OpenAI GPT-4 Technical Report
• Gemini Whitepaper từ Google DeepMind
• Anthropic Claude Overview

6. Llama 4 dễ dàng tích hợp trên các nền tảng lớn

6.1 Meta tích hợp trực tiếp Llama 4 vào hệ sinh thái của mình

Không cần phải đợi đến các sản phẩm AI cao cấp mới, người dùng bình thường cũng có thể trải nghiệm sức mạnh của Llama 4 ngay bây giờ thông qua Meta AI. Các nền tảng được tích hợp bao gồm:

• WhatsApp: Trò chuyện với trợ lý AI ngay trong khung chat
• Messenger: Gợi ý phản hồi thông minh dựa trên ngữ cảnh
• Instagram Direct: Tự động hóa nội dung phản hồi cho doanh nghiệp

👉 Truy cập thử nghiệm tại: meta.ai

6.2 Doanh nghiệp dễ triển khai qua các nền tảng phổ biến

Không dừng lại ở sản phẩm tiêu dùng, Llama 4 còn có mặt trên các nền tảng hạ tầng AI lớn:

• Azure AI Foundry & Azure Databricks (hợp tác giữa Meta và Microsoft)
• Hugging Face – kho lưu trữ mô hình AI mã nguồn mở hàng đầu

Doanh nghiệp có thể dễ dàng tích hợp Llama 4 vào hệ thống CRM, trợ lý nội bộ hoặc ứng dụng di động mà không cần tốn quá nhiều chi phí huấn luyện lại.

7. Tranh cãi về mã nguồn mở và giấy phép sử dụng

7.1 Giới hạn đáng chú ý

Dù Meta tuyên bố Llama 4 là mã nguồn mở, họ vẫn đặt giới hạn: Các tổ chức có trên 700 triệu người dùng hoạt động hàng tháng phải xin phép Meta trước khi sử dụng Llama 4.

Điều này khiến cộng đồng nguồn mở không hài lòng, cho rằng điều kiện này vi phạm tinh thần mã nguồn mở thật sự.

7.2 Phản ứng từ cộng đồng

Tổ chức Open Source Initiative (OSI) đã lên tiếng bày tỏ lo ngại, và nhiều chuyên gia cho rằng đây là “mã nguồn chia sẻ có điều kiện”, không thực sự là open-source theo chuẩn định nghĩa.

8. Meta và tham vọng AI: Cú đầu tư 65 tỷ USD định hình tương lai

8.1 Vì sao Meta dám chi đến 65 tỷ USD chỉ trong một năm?

Theo báo cáo tài chính do chính Meta công bố, công ty dự kiến chi đến 65 tỷ USD trong năm 2025 để:

• Mở rộng trung tâm dữ liệu phục vụ AI
• Mua thêm hàng trăm nghìn GPU NVIDIA H100 & B200
• Đầu tư cho nhóm nghiên cứu hạ tầng, tối ưu hóa huấn luyện

Con số này vượt xa hầu hết các đối thủ – chỉ riêng OpenAI và Google được cho là đang chi khoảng 30–40 tỷ USD/năm cho AI.

Meta hiểu rằng: AI không chỉ là công nghệ, mà là nền tảng sống còn của tương lai mạng xã hội, quảng cáo, và cả metaverse.

8.2 LlamaCon: Sân khấu công bố chiến lược AI toàn diện

Ngày 29/4/2025, Meta sẽ tổ chức LlamaCon – hội nghị thường niên dành riêng cho chiến lược AI của hãng. Dự kiến sự kiện sẽ công bố:

• Thông số kỹ thuật đầy đủ của Llama 4 Behemoth
• Bộ công cụ tạo AI cá nhân dành cho nhà phát triển
• Các chương trình mở rộng mã nguồn và giấy phép cộng đồng

LlamaCon được kỳ vọng sẽ trở thành “Google I/O của giới AI mã nguồn mở”, mở rộng ảnh hưởng của Meta trong cộng đồng nhà phát triển.

9. Llama 4 – Át chủ bài mới của Meta?

Llama 4 đang cho thấy tiềm năng trở thành át chủ bài của Meta trong cuộc đua AI toàn cầu. Với ba phiên bản Scout, Maverick và Behemoth, mô hình này không chỉ đáp ứng nhu cầu đa dạng từ cá nhân đến doanh nghiệp lớn mà còn nổi bật với khả năng xử lý đa phương thức và hiệu năng tối ưu.

Meta đã khéo léo định vị từng phiên bản cho từng phân khúc người dùng – từ các startup tiết kiệm chi phí đến tập đoàn cần mô hình huấn luyện sâu. Dù còn một số tranh cãi về giấy phép, Llama 4 vẫn là bước tiến lớn, mở ra cơ hội tiếp cận AI mạnh mẽ mà không bị phụ thuộc hoàn toàn vào các mô hình thương mại kín.

Xem thêm: Google tích hợp Photos trong Gemini