Meta在AI领域再次迈出重要一步，正式开源其最新AI模型系列——Llama 4。这一系列包括Llama 4 Scout、Llama 4 Maverick和Llama 4 Behemoth，展示了Meta在多模态AI和大规模参数模型上的技术突破。
首次采用MoE架构，效率与性能双提升
Llama 4系列首次引入了混合专家（MoE）架构，通过仅激活部分参数来提高计算效率。以Llama 4 Maverick为例，该模型拥有170亿激活参数和4000亿总参数，采用交替的密集层和MoE层设计，使其在推理效率和性能上均优于同类模型。这种架构不仅降低了模型服务成本，还使其能够在单个NVIDIA H100 GPU上运行，极大提升了部署灵活性。
千万token上下文，解锁多模态新可能
Llama 4 Scout支持长达1000万token的上下文窗口，这是目前行业内最长的上下文长度。这一突破为多文档摘要、个性化任务和庞大代码库推理等复杂应用提供了更多可能性。此外，Llama 4在图像理解和视觉推理方面表现出色，能够将用户提示与视觉概念对齐，精准定位图像中的特定区域。
性能超越DeepSeek，多领域表现优异
在大模型竞技场（Arena）中，Llama 4 Maverick以1417的ELO得分排名第二，成为开放模型中的第一名，超越了DeepSeek和GPT-4o。在困难提示词、编程、数学和创意写作等任务中，Llama 4 Maverick均排名第一，展现了其在多领域中的强大能力。
多模态设计，支持12种语言
Llama 4采用原生多模态设计，能够无缝整合文本和视觉token。通过早期融合技术，模型可以联合预训练大量未标注的文本、图像和视频数据。此外，Llama 4支持12种语言的文本理解，为全球开发者提供了更广泛的部署可能性。
开源策略，推动社区发展
Meta始终坚持开源AI的理念。Llama 4 Scout和Llama 4 Maverick现已在llama.com和Hugging Face平台开放下载，进一步推动了AI技术的普及和社区发展。
未来展望：2T Behemoth引领新方向
Llama 4 Behemoth作为教师模型，拥有2880亿激活参数和近2万亿总参数，是目前最强大的多模态模型之一。尽管仍在训练中，但其在数学、多语言和图像基准测试中的表现已超越GPT-4.5和Claude 3.7 Sonnet，展现了未来AI发展的巨大潜力。
通过技术创新和开源策略，Meta的Llama 4系列不仅重新定义了多模态AI的边界，也为全球开发者提供了强大的工具，推动AI技术迈向新的高度。
