Meta深夜悄然发布开源Llama 4！首次采用MoE，支持千万Token上下文，永久免费！原生多模态、3大模型让AI竞赛再升级，竞技场超越DeepSeek

当地时间4月5日，Meta公司发布了最新的开源人工智能软件Llama 4家族的新成员，而且一出手就是三款模型，直接引爆AI圈—Llama 4 Scout、Llama 4 Maverick，还有一个还在路上的巨无霸：Llama 4 Behemoth。果然，AI界从来没有“周末”这个词，连硅谷周末也不休息！这也是该公司迄今为止最强大的两款AI大型语言模型（LLM）。

不过Meta表示，更强大的一款被命名为Llama 4 Behemoth的大模型仍在训练中，该模型将在Meta的混合专家模型（MoE）架构中充当“新模型的老师”。

在人工智能领域，随着技术的不断进步，越来越多的强大语言模型应运而生。Llama 4 作为 Meta 推出的最新一代大规模语言模型，凭借其卓越的性能和创新的架构设计，成为了当前 AI 领域的焦点之一。无论是处理自然语言理解、生成，还是在复杂任务中的推理能力，Llama 4 都展现了非凡的潜力。

这次发布的Llama 4，是Meta历史上首个基于MoE（混合专家）架构的模型系列，直接剑指开源最强！

🔹中杯Llama 4 Scout：

• 17B激活参数，16位专家模型
• 支持100万上下文窗口！
• 单个H100显卡即可运行
• 同类SOTA，性能超越Gemma 3和Mistral 3.1

🔹大杯Llama 4 Maverick：

• 同样17B参数，但拥有128位专家
• 性能干掉GPT-4o和Gemini 2.0 Flash！
• 代码能力等于DeepSeek-V3，参数却只有一半
• 单卡可跑，性价比爆表

🔹超大杯Llama 4 Behemoth（预告）：

• 2万亿参数，还在训练中
• 是前面两个模型的“祖师爷”
• 内测成绩超过GPT-4.5、Claude 3.7、Gemini 2.0 Pro

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Meta 表示，Llama 4 是其第一批使用混合专家 (MoE) 架构的模型，该架构在训练和回答查询方面具有更高的计算效率。MoE 架构基本上将数据处理任务分解为子任务，然后将其委托给较小的、专门的“专家”模型。

例如，Maverick 总共拥有 4000 亿个参数，但在 128 位“专家”中只有 170 亿个活跃参数。（参数大致对应于模型的解决问题的能力。）Scout 拥有 170 亿个活跃参数、16 位专家和 1090 亿个总参数。

根据 Meta 的内部测试，Maverick 在某些编码、推理、多语言、长上下文和图像基准上超过了 OpenAI 的GPT-4o和Google的Gemini 2.0等模型，该公司称 Maverick最适合创意写作等“一般助理和聊天”用例。然而，Maverick 还不如Google的Gemini 2.5 Pro、Anthropic 的Claude 3.7 Sonnet和 OpenAI 的GPT-4.5等功能更强大的近期模型。

Scout 的优势在于文档摘要和大型代码库推理等任务。它的独特之处在于拥有非常大的上下文窗口：1000 万个标记。（“标记”代表原始文本的片段 — 例如，“fantastic” 一词可拆分为“fan”、“tas”和“tic”。）用简单的英语来说，Scout 可以接收图像和多达数百万个单词，从而能够处理和处理非常长的文档。

据 Meta 称，Scout 可以在单个 NVIDIA H100 GPU 上运行，而 Maverick 则需要 NVIDIA H100 DGX 系统。

Meta 尚未发布的 Behemoth 将需要更强大的硬件。据该公司称，Behemoth 拥有 2880 亿个活跃参数、16 位专家和近 2 万亿个总参数。Meta 的内部基准测试显示，在多项衡量 STEM 技能（如数学问题解决能力）的评估中，Behemoth 的表现优于 GPT-4.5、Claude 3.7 Sonnet 和 Gemini 2.0 Pro（但不是 2.5 Pro）。

值得注意的是，Llama 4 模型中没有一个是像 OpenAI 的o1和o3-mini那样的真正的“推理”模型。推理模型会核实其答案，并且通常能更可靠地回答问题，但因此比传统的“非推理”模型需要更长的时间来给出答案。

有趣的是，Meta 表示，它对所有 Llama 4 型号进行了调整，使其不再频繁地拒绝回答“有争议”的问题。据该公司称，Llama 4 会回应“有争议的”政治和社会话题，而之前的 Llama 型号不会回应。此外，该公司表示，Llama 4 的“平衡性大大提高”，它根本不会接受这些提示。

Meta 发言人表示：“你可以依靠 Lllama 4 提供有用的、基于事实的回答，而不会做出任何评判。我们正在继续提高 Llama 的响应能力，以便它能够回答更多问题，能够回应各种不同的观点，并且不会偏袒某些观点。”