文字編輯｜ 宋雨涵

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Llama 4的核心亮點

MoE架構的工程化突破

該系列包括Llama 4 Scout、Llama 4 Maverick和Llama 4 Behemoth。所有這些模型都經(jīng)過了大量未標注的文本、圖像和視頻數(shù)據(jù)的訓練，以使它們具備廣泛的視覺理解能力。

? Llama 4 Scout：17B激活參數(shù)，16個專家，是同尺寸中最強的多模態(tài)模型。支持10M超長上下文窗口，單張NVIDIA H100即可運行，適合輕量級部署。

? Llama 4 Maverick：同樣是17B激活參數(shù)，但擁有128個專家，總參數(shù)達400B，超越GPT-4o和Gemini 2.0 Flash，在代碼、推理、多語言和圖像理解方面全面領先。

? Llama 4 Behemoth（預覽中）：擁有288B激活參數(shù)、2萬億總參數(shù)，是目前Meta最強大的“教師模型”。它在STEM、圖像、多語言任務上全面超越GPT-4.5、Claude 3.7和Gemini 2.0 Pro。

多模態(tài)與長上下文的協(xié)同革命：

多模態(tài)融合架構

采用早期融合策略，實現(xiàn)文本、圖像、視頻Token的統(tǒng)一處理，在Chart QA等跨模態(tài)任務中達90%+ 準確率。

無限上下文技術

通過iRoPE架構實現(xiàn)1000 萬 + Token長距離推理，結合局部 / 全局注意力分層設計，在保持并行效率的同時突破位置編碼限制。

訓練流程優(yōu)化

創(chuàng)新采用 “輕量級SFT→在線RL→輕量級DPO” 后訓練方案，通過動態(tài)樣本篩選機制提升模型泛化能力，Behemoth訓練中過濾95%低質數(shù)據(jù)。

智能調參系統(tǒng)

MetaP技術基于貝葉斯優(yōu)化框架，實現(xiàn)超參數(shù)動態(tài)優(yōu)化，較傳統(tǒng)方法提升訓練效率30%。

開源競賽背后的算力民主化悖論

Llama 4的發(fā)布揭示AI競賽的兩大矛盾：

技術普惠性與硬件門檻的撕裂

盡管Scout模型支持消費級GPU部署，但Behemoth所需的32000塊H100集群（單次訓練成本超2億美元）將中小機構拒之門外。

開源理想與商業(yè)現(xiàn)實的博弈

Meta通過“開源模型+云服務收費”模式，既吸引開發(fā)者生態(tài)又掌控商業(yè)化入口，與DeepSeek“全棧開源”形成戰(zhàn)略對沖。

編者洞察：

“Llama 4的MoE架構革新雖亮眼，但其真正的顛覆性在于重構了開源模型的‘成本-性能’曲線。當170億參數(shù)模型能在單卡運行且效果媲美閉源巨頭時，企業(yè)級AI落地的最后一公里已被打通。然而，中文生態(tài)的薄弱與超大規(guī)模模型的‘精英化’傾向，仍為DeepSeek等本土玩家留下反超空間?！?/p>

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開源生態(tài)的“三足鼎立”格局

Meta-DeepSeek-谷歌

核心差異點：

效率與成本的平衡：Llama 4的MoE架構在激活參數(shù)量相同情況下，推理速度較DeepSeek提升30%，但后者在數(shù)學推理（MATH-500準確率90.2%）和代碼生成（HumanEval-MUL 82.6%）仍具優(yōu)勢。

生態(tài)策略分化：Meta采用“有限開源+商業(yè)條款”模式（需標注“Powered by Llama”），而DeepSeek徹底開放訓練框架與數(shù)據(jù)處理方法，吸引更多開發(fā)者貢獻。

結語

Llama 4的深夜突襲，不僅是Meta的技術宣言，更是全球AI權力重構的序幕。在這場算力、數(shù)據(jù)與生態(tài)的立體戰(zhàn)爭中，開放與封閉的邊界正被重新定義——而最終的贏家，或許是那些既能駕馭技術浪潮，又不失商業(yè)洞察的“平衡術大師”。

lixiangjing

算力豹主編