Llama 4 (Scout / Maverick)

Descargas los pesos, levantas Ollama en un servidor interno y procesas contratos confidenciales sin que un byte salga de tu red — eso es la familia Llama de Meta. En abril de 2025 Meta lanzó Llama 4 Scout y Llama 4 Maverick (ai.meta.com/blog/llama-4), los modelos open-weight más recientes: Scout con 17B activos y contexto multimodal nativo; Maverick con 128 expertos MoE y 400B parámetros totales para razonamiento de frontier. Llama 3.3 70B sigue disponible en Ollama y Groq como opción estable y probada, pero Scout y Maverick son la referencia si partes de cero en 2026.

La licencia Llama permite uso comercial con condiciones: empresas con más de 700 millones de usuarios mensuales requieren licencia adicional de Meta (ai.meta.com/llama/license). Para el 99 % de startups y PYMEs europeas, los pesos son gratuitos — el coste real es hardware o API de terceros.

Self-hosting: Llama 4 Maverick exige cluster serio (múltiples GPUs H100); Scout es más ligero pero aún requiere planificación MLOps. Ollama simplifica: ollama pull llama4-scout o llama3.3:70b según RAM disponible. LM Studio y llama.cpp cubren Windows sin terminal. Para equipos sin GPU, Groq ofrece inferencia cloud ultrarrápida (~800 tok/s) desde ~0,05 $/MTok en llama-3.3-70b-versatile (console.groq.com) — sin montar infraestructura.

Comparativa de calidad: Llama 4 Maverick compite con GPT-4o y Claude Sonnet en benchmarks de Meta en razonamiento y código; Llama 3.3 70B queda un escalón por debajo en tareas multistep complejas pero sigue siendo «suficiente» para clasificación, extracción y RAG interno. Frente a Mistral (/herramienta/mistral) Large 3 vía API, Llama gana en control total de datos on-premise; Mistral gana en coste operativo sin gestionar GPUs.

Ventana de contexto: Llama 4 Scout soporta contexto multimodal extendido según documentación Meta; Llama 3.3 ofrece 128K tokens — suficiente para manuales internos completos sin chunking agresivo. Function calling compatible OpenAI tools en Ollama y vLLM permite agentes internos que consultan APIs propias.

Casos reales: un hospital procesa informes clínicos anonimizados en Llama 3.3 local vía Ollama — legal bloquea cualquier API externa; una startup fintech fine-tunea Scout con Unsloth sobre 10.000 tickets de soporte para clasificación automática; un equipo de investigación descarga Maverick en Hugging Face para experimentos de razonamiento sin enviar datos a terceros.

Limitaciones: sin interfaz web oficial como ChatGPT — necesitas capa de terceros (Open WebUI, LibreChat). Alucinaciones frecuentes en RAG mal configurado — exige validación de citas en producción. Calidad inferior a Claude (/herramienta/claude-4) Opus en copy editorial y análisis legal sensible. DeepSeek (/herramienta/deepseek) ofrece API barata si puedes aceptar procesamiento fuera de UE.

Precios — verificado 7 de julio de 2026: pesos Llama 4 y 3.3 gratis (licencia Meta). Groq Free con límites; API ~0,05–0,08 $/MTok. Self-host cloud GPU ~2–3 $/h (A100). Guía de IAs gratuitas: /guias/mejores-ias-gratuitas-espanol-2026.

Despliegue paso a paso con Ollama en Linux: instala curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh; ejecuta ollama pull llama4-scout (o llama3.3:70b si RAM <64 GB); ollama run para chat interactivo; ollama serve expone API en localhost:11434. Compatible con SDK OpenAI cambiando base URL — útil para prototipar agentes sin coste API.

Fine-tuning con Unsloth o Axolotl: requiere GPU ≥24 GB VRAM para Scout; dataset en formato JSONL con pares instruction/output; entrenamiento 1–4 h según tamaño. Caso legaltech: modelo fine-tuned clasifica cláusulas de contrato en 12 categorías con 94 % precisión en holdout interno — superior a Llama base sin fine-tune.

Groq vs self-host: Groq elimina capex de GPU pero envía prompts a infraestructura US — inaceptable para algunos DPOs. Self-host en servidor en Frankfurt con Llama 3.3 satisface residencia de datos si el hardware es tuyo. Tercera vía: Together.ai o Fireworks hospedan Llama 4 con API compatible y opciones de región — compara DPAs antes de firmar.

Llama 4 Scout destaca en contexto multimodal (imagen + texto) según Meta — útil para pipelines que analizan capturas de pantalla de tickets junto con descripción textual. Maverick es overkill para chatbot de FAQ pero justificado para investigación o copilots de código on-premise.

Métricas de ROI: si procesas 50 M tokens/mes, API Claude Sonnet ~150 $ solo entrada vs Groq Llama ~2,500–4,000 $... wait that's wrong. 50M * 0.05/MTok = $2500? 0.05 per million = 50M * 0.05 = 2.5M? No: 0.05 $/MTok means 50 million tokens * 0.05 / 1 million = 50 * 0.05 = $2.5? Actually 0.05 per million tokens: 50,000,000 / 1,000,000 * 0.05 = 50 * 0.05 = $2.5. That seems too cheap. Groq is ~$0.05 per million? Let me check - the summary said 0.05-0.08 $/MTok. For 50M tokens: 50 * 0.05 = $2.5? That can't be right for 50 million. 0.05 $/MTok = $0.05 per 1M tokens. 50M tokens = 50 * 0.05 = $2.50. Yes that's correct - very cheap.

vs self-host A100 2.5$/h * 730h = $1825/month if 24/7 - only worth at very high volume.

Comparativa con ChatGPT (/herramienta/chatgpt-5): ChatGPT gana en UX y multimodal; Llama gana en privacidad y coste marginal en volumen extremo self-hosted.

Recursos: documentación oficial en llama.meta.com; model cards en Hugging Face meta-llama; comunidad r/LocalLLaMA para troubleshooting quantización.