Meta lanzó recientemente dos nuevos modelos Llama 4, Scout y Maverick, con Maverick inicialmente reclamando un puesto destacado en las pruebas de referencia de IA, rivalizando con líderes de la industria como OpenAI y Google. Sin embargo, han surgido dudas sobre los métodos de prueba utilizados y la discrepancia entre el modelo evaluado en las pruebas de referencia y la versión disponible públicamente.
Meta presentó dos nuevos modelos Llama 4, Scout y Maverick, con afirmaciones de que Maverick superaba a competidores como GPT-4o y Gemini 2.0 Flash en varios puntos de referencia. Este anuncio posicionó a Meta como un contendiente significativo en el panorama de la IA, desafiando a los jugadores establecidos con sus modelos de peso abierto. Maverick rápidamente ganó prominencia, asegurando el segundo lugar en LMArena, una plataforma donde las evaluaciones humanas determinan las clasificaciones de los modelos.
La evidencia del éxito inicial de Maverick reside en su puntaje ELO reportado de 1417 en LMArena. Este puntaje lo ubicó por encima del 4o de OpenAI y justo por debajo de Gemini 2.5 Pro, lo que indica una mayor tasa de victorias en comparaciones directas en la plataforma. Este sólido rendimiento sugirió inicialmente que Llama 4 podría desafiar seriamente a los modelos cerrados de última generación de las principales empresas de IA.
Sin embargo, un examen más detenido de la documentación de Meta por parte de investigadores de IA reveló un detalle crucial: la versión de Maverick probada en LMArena no era la misma que el modelo disponible públicamente. Esta “versión experimental de chat” fue específicamente “optimizada para la conversacionalidad”, según informó TechCrunch. Esta distinción generó preocupaciones sobre la validez de los resultados de referencia como representativos de las capacidades del modelo público.
LMArena abordó esta discrepancia, afirmando que la interpretación de Meta de su política no se alineaba con las expectativas para los proveedores de modelos. Enfatizaron que Meta debería haber indicado claramente que el modelo probado era una versión personalizada optimizada para la preferencia humana. En consecuencia, LMArena anunció actualizaciones a sus políticas de clasificación para garantizar evaluaciones justas y reproducibles, con el objetivo de evitar una confusión similar en el futuro.
Meta, a través de la portavoz Ashley Gabriel, reconoció el uso de una “versión experimental de chat” de Maverick para las pruebas. Gabriel declaró que Meta experimenta con varias variantes personalizadas y que esta versión específica fue optimizada para el chat y tuvo un buen rendimiento en LMArena. Destacaron el lanzamiento de la versión de código abierto y expresaron su anticipación por cómo los desarrolladores personalizarían Llama 4 para sus propios casos de uso.
Si bien las acciones de Meta podrían no haber violado explícitamente las reglas de LMArena en ese momento, el incidente generó preocupaciones sobre “manipular el sistema”. LMArena ha tomado medidas anteriormente para evitar el sobreajuste y la fuga de puntos de referencia. Cuando las empresas envían modelos especialmente ajustados para las pruebas que difieren de las versiones publicadas, la importancia de las clasificaciones de referencia como indicadores del rendimiento en el mundo real disminuye.
El investigador independiente de IA Simon Willison destacó la importancia de LMArena como punto de referencia, afirmando que es “el punto de referencia general más respetado porque todos los demás apestan”. Admitió que inicialmente quedó impresionado por la clasificación de Llama 4 en segundo lugar, pero lamentó no haber leído la letra pequeña, ya que el modelo que logró la alta puntuación no es el que está disponible para el público.
Para añadir a la confusión en torno al lanzamiento de Llama 4, hubo rumores de que Meta había entrenado los modelos para que funcionaran mejor en los puntos de referencia, al tiempo que potencialmente enmascaraban sus limitaciones. Ahmad Al-Dahle, vicepresidente de IA generativa en Meta, negó estas acusaciones, afirmando que “nunca harían eso” y atribuyendo la calidad variable a la necesidad de estabilizar las implementaciones.
El momento del lanzamiento también sorprendió a algunos, con la publicación de los modelos un sábado, lo cual no es típico para las principales noticias de IA. El CEO de Meta, Mark Zuckerberg, respondió a una consulta sobre el momento simplemente afirmando: “Así es cuando estuvo listo”. Willison describió el lanzamiento como “un lanzamiento muy confuso en general”, enfatizando que la puntuación de referencia para el modelo experimental es “completamente inútil” para él porque no puede usar esa versión específica.
Además, el camino de Meta para lanzar Llama 4, según se informa, no fue fácil, con retrasos debido a que el modelo no cumplió con las expectativas internas. Este contexto, informado por The Information, sugiere presión sobre Meta para ofrecer un modelo competitivo, especialmente después del revuelo generado por la oferta de código abierto de DeepSeek.
En última instancia, el uso de un modelo optimizado en LMArena pone a los desarrolladores en una posición difícil. Confían en puntos de referencia como LMArena para obtener orientación al seleccionar modelos para sus aplicaciones. Sin embargo, como demostró la situación de Maverick, estos puntos de referencia pueden no reflejar con precisión las capacidades de los modelos que son accesibles al público. Este episodio subraya cómo los puntos de referencia se están convirtiendo en campos de batalla competitivos en el acelerado campo del desarrollo de la IA y destaca el afán de Meta por ser percibida como un líder en IA, incluso si implica estrategias que plantean interrogantes sobre la transparencia y la evaluación justa.
La publicación de Llama 4 de Meta, especialmente el modelo Maverick, ha generado controversia. Aunque inicialmente se promocionó como superior a GPT-4o y Gemini 2.0 en pruebas como LMArena, se descubrió que la versión probada era una versión experimental “optimizada” para chat, no la disponible públicamente. Esto, junto con acusaciones de manipulación de pruebas y un lanzamiento apresurado y confuso, pone en duda la fiabilidad de las evaluaciones de IA y destaca los desafíos para medir con precisión el rendimiento de los modelos, demostrando la urgencia de Meta por liderar en IA, incluso a costa de la transparencia.
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