AI 不外周末户外 porn，硅谷亦然如斯。

大周日的，Llama 家眷上新，一群 LIama 4 就这样短暂发布了。

这是 Meta 首个基于 MoE 架构模子系列，目下共有三个款：

Llama 4 Scout、Llama 4 Maverick、Llama 4 Behemoth。

终末一个尚未推出，只是预报，但 Meta 仍是直呼其名地称前两者是"咱们迄今为止最先进的型号，亦然同类家具中最佳的多模态型号"。

详实来看一些关节词——

Llama 4 Scout，16 位大师的 170 亿激活参数的多模态模子，单个 H100 GPU 可运行， 同类 SOTA，并领有 10M 险阻文窗口

Llama 4 Maverick，128 位大师的 170 亿激活参数多模态模子，打败 GPT-4o 和 Gemini 2.0 Flash，与 DeepSeek-V3 同等代码能力参数只消一半，主打与 DeepSeek 同样的性价比，单个 H100 主机即可运行。

Llama 4 Behemoth：2 万亿参数的超大超强模子，以上二者都由这个模子蒸馏而来；目下还在测验中；多个基准测试朝上 GPT-4.5、Claude Sonnet 3.7 和 Gemini 2.0 Pro。

Meta 官推样式暗示，这些 Llama 4 模子标志着 Llama 生态系统新期间——原生多模态 AI 立异的滥觞。

与此同期，大模子竞技场名次迎来一轮更新。

这次发布的 Llama 4 Maverick，在艰难领导、编码、数学、创意写稿方面并排第一；得分 1417，不仅大大越过了此前 Meta 自家的 Llama-3-405B（提高了 149 分），还成为史上第 4 个冲破 1400 分的模子；。

并且跑分明确——越过 DeepSeek-V3，杀青亮相即登顶，径直成为名循序一的开源模子。

谷歌 CEO 劈柴哥第一时辰发来贺电：

AI 天下，从不世俗！

恭喜呀！前进吧，Llama 4 团队！

中杯、大杯首批亮相

了解了 Llama 4 家眷全体成员后，咱们先来主张一下首批发布的 2 个模子：

中杯

：Llama 4 Scout（窥察兵 Llama 4）。

大杯

：Llama 4 Maverick（特立独行的 Llama 4）。

两者均已能在 Llama 官网和抱抱脸险阻载。

咱们抓取并索要出这俩模子的一些特色：

Meta 首批 MoE 架构模子

这是 Llama 系列，第一批使用 MoE（夹杂大师模子）构建的模子。

中杯 Llama 4 Scout 有 17B 激活参数，领有 16 个大师模子。

大杯 Llama 4 Maverick 领有 17B 激活参数，领有 128 个大师模子。

至于还没和民众认真碰头的超大杯 Llama 4 Maverick，领有 288B 激活参数，领有 16 个大师模子。

尽头长————的险阻文

Llama 4 系列，均具有很长的险阻文窗口。

这少量主要体当今 Meta 公布的中杯 Llama 4 Scout 的详实数据里：

Llama 4 Scout 提供了行业最初的100 万险阻文窗口。

经过预测验和后测验，Llama 4 Scout 长度为 256K，这使基本模子具有高档长度泛化能力。

这个建设，让它在平方的测评集上，比 Gemma 3、Gemini 2.0 Flash-Lite 和 Mistral 3.1 的收尾更优秀。

它在「大海捞针」测试上的解析如下：

收尾如下：

那么之前的 Llama 系列模子的险阻文窗口情况呢？

Llama 1，险阻文窗口为 2k；

Llama 2，险阻文窗口默许为 4k，但不错通过微调等不错拓展到 32k；

Llama 3，险阻文窗口是 8k，自后 Llama 3.1 的长文本能力拓展到了 128k。

Meta 官方博客中是这样写的：

（Llama 4 的长险阻文）开辟了一个充满可能性的天下，包括多文档节录、贯通平方的用户行径以实际个性化任务以及对繁密的代码库进行推理。

原生多模态瞎想

Llama 4 系列，开启了 Llama 的原生多模态期间。

费力经公开对外的中杯和大杯，被官方称为"轻量级原生多模态模子"。

给用户的体验即是，上传一张图片，不错径直在对话框中发问对于这张图片的各式问题。

不是我说，Llama 终于长眼睛了！！！

上头这张动图展示的只是是最基础的，"为难"程都升级也不怕。

比如喂它一张铺满器具的图片，问它哪些妥贴来干某个活。

它会很快地把适用的器具圈出来：

要认颜料 + 认小鸟，也没在怕的：

中杯和大杯都在官方先容中被打上了"天下上同类家具中最佳的多模态模子"的 tag。

来看和 Llama 系列前作、Gemma 3、Mistral 3.1、Gemini 2.0 Flash-Lite 的对比收尾——

不错看到，在各个测评集上的解析，Llama 4 Scout 样样都是新 SOTA。

谈话资质 Max

经过了预测验和微调的 Llama 4，掌抓全球 12 种谈话，以此"绵薄全球设备者的部署"。

比 DeepSeek 更狠的" AI 模子拼多多"

一定要跟民众分享的一个细节，Meta 这次在模子 API 价钱方面，下狠手了！

先说收尾：

系列超大杯 Llama 4 Maverick，不仅越过了同类型号其它模子，价钱还尽头之瑰丽。

更直不雅地来看这张表格，确凿狠过 DeepSeek ——从性能到价钱各个纬度。

要知说念，超大杯 Llama 4 Behemoth 属于是 Llama 4 系列的教练模子。

若是说中杯和大杯是轻量级选手，这位即是足够的重磅玩家。

288B 激活参数，16 个大师模子。

最进攻的是，它的总参数目高达 2000B！

在数学、多谈话和图像基准测试中，它提供了非推理模子的最先进性能。

当"最牛"和"最低廉"摆在全部的时候，试问哪位设备者会不心动？（doge）

测验细节

用他们我方的话来说，Llama 系列是进行了绝对的再行瞎想。目下第一组 LIama 4 系列模子，他们也公布了具体的测验细节。

预测验

他们初度使用夹杂大师 MoE 架构，在 MoE 架构中，单个 token 仅激活总参数的一小部分。MoE 架构在测验和推理方面具有更高的规画后果，固定测验 FLOP 老本情况下质料更高。

比如，Llama 4Maverick 模子有 17B 个激活参数和 400B 个总参数。他们使用瓜代的密集层和夹杂大师 ( MoE ) 层来提高推理后果。

MoE 层使用 128 位路由（Routed）大师和一位分享大师。每个令牌都会发送给分享大师以及 128 位路由（Routed）大师之一。

因此，诚然通盘参数都存储在内存中，但在为这些模子提供职业时，只好总参数的子集被激活。

这通过镌汰模子职业老本和延长来提高推理后果—— Llama 4 Maverick 不错在单个 H100 DGX 主机上运行，以便于部署，也不错通过踱步式推理杀青最高后果。

他们早期会通，将文本和视觉 token 无缝集成到结伙模子中。

他们设备了一种新的测验时刻：MetaP，不错设备关节模子超参数，比如每层的学习率和开动化模范。

收尾发现，所选的超参数能在批量大小、模子宽度、深度和测验 token 的不同值之间很好地膨胀和泛化——

Llama 4 通过在 200 种谈话（包括 100 多种谈话，每种谈话有朝上 10 亿个词库）上进行预测验，杀青了开源微调责任，多谈话词库总量是 Llama 3 的 10 倍。

此外，他们使用 FP8 精度进行高效模子测验，同期不捐躯质料并确保模子 FLOPs 的高期骗率—在使用 FP8 和 32K GPU 预测验 Llama 4 Behemoth 模子时，收尾他们杀青了 390TFLOPs/GPU。

用于测验的合座夹杂数据包括 30 多万亿个 token，是 Llama 3 预测验夹杂物的两倍多，其中包括各式文本、图像和视频数据集。

在所谓的"中期测验"中不时测验模子，通过新的测验步调（包括使用专科数据集进行长险阻文膨胀）来提高模子的中枢功能。

后测验

后测验阶段，他们提议一个课程计谋，与单个模式大师模子比拟，该计谋不会捐躯性能。

在 Llama 4 中，继承了一种不同的步调来更正咱们的后期测验管说念：

轻量级监督微调 ( SFT ) >在线强化学习 ( RL ) >轻量级径直偏好优化 ( DPO ) 。

一个关节的教导是，SFT 和 DPO 可能会过度遏抑模子，截止在线强化学习阶段的探索，并导致精度镌汰，尤其是在推理、编码和数学领域。

为了治理这个问题，他们使用 Llama 模子行为评判范例，删除了 50% 以上被标志为约略的数据，并对剩余的较难数据集进行了轻量级 SFT 处理。

在随后的在线强化学习阶段，通过仔细遴荐较难的领导，咱们杀青了性能上的飞跃。

此外，他们还实施了一种一语气的在线强化学习计谋，即瓜代测验模子，然后期骗模子不停过滤并只保留中等难度到较高难度的领导。事实讲解注解，这种计谋在规画量和准确性的衡量方面尽头有益。

然后，他们继承轻量级 DPO 来处理与模子反馈质料联系的拐角情况，从而有用地在模子的智能性和对话能力之间杀青了邃密的均衡。活水线架构和带有自适合数据过滤功能的一语气在线 RL 计谋，终末培育了当今的 LIama 4。

记忆来看，Llama 4 架构的一项关节立异是使用交错介意力层，而无需位置镶嵌。此外，他们还继承了介意力推理时辰温度缩放来增强长度泛化。

这些他们称之为iRoPE 架构，其中" i "代表 "交错 "介意力层，杰出了接济 "无穷"险阻文长度的永久主义，而 " RoPE "指的是大浩荡层中继承的旋转位置镶嵌。

Llama 4 Behemoth

终末，他们还露馅了超大模子 Llama 4 Behemoth 一些蒸馏和测验细节。

咱们设备了一种新颖的蒸馏蚀本函数，可通过测验动态加权软主义和硬主义。

预测验阶段，Llama 4 Behemoth 的代码蒸馏功能不错摊销学生测验中使用的大部分测验数据规画蒸馏主义所需的资源密集型前向传递的规画老本。对于纳入学生测验的其他新数据，他们在 Behemoth 模子上运行前向传递，以创建蒸馏主义。

后测验阶段，为了最大适度地提高性能，他们删减了 95% 的 SFT 数据，而袖珍模子只需删减 50% 的数据，以杀青对证料和后果的必要善良。

他们在进行轻量级 SFT 后，再进行大鸿沟强化学习（RL），模子的推理和编码能力会有更权贵的提高。

强化学习步调侧重于通过对计谋模子进行 pass@k 分析来抽取高难度领导，并凭据领导难度的增多全心瞎想测验课程。

此外还发现，在测验流程中动态过滤掉上风为零的领导语，并构建包含多种能力的夹杂领导语的测验批次，有助于提高数学、推理和编码的性能。终末，从各式系统指示中取样对于确保模子在推理和编码方面保持指示跟班能力并在各式任务中解析出色至关进攻。

由于其鸿沟空前，要为两万亿个参数模子膨胀 RL，还需要更正底层 RL 基础才智。

他们优化了 MoE 并行化的瞎想，从而加速了迭代速率；并设备了一个完全异步的在线 RL 测验框架，提高了生动性。

现存的踱步式测验框架会捐躯规画内存以将通盘模子堆叠在内存中，比拟之下，他们新基础架构概况将不同模子生动分派到不同 GPU 上，并凭据规画速率在多个模子之间均衡资源。

与前几代家具比拟，这一立异使测验后果提高了约 10 倍。

One More Thing

要知说念，由于昨天 DeepSeek 发了新论文，搞得奥特曼都坐不住了，速即出来发声：

诡计窜改：咱们可能在几周之后先发布 o3 和 o4-mini。

GPT-5 就在几个月后啊～

但，谁知说念中途又杀出个 Llama 4？！

前有猛虎，后有虎豹，OpenAI 你确凿得加油了……

网友辱弄说念，当奥特曼一睁眼，看到 Llama 4 来了，并且 Llama 4 的老本比 GPT-4.5 镌汰了 3 个数目级后——

他的现象一定是酱婶儿的：

以及比拟 Llama，当今可能巧妙低调的 DeepSeek，可能不知说念什么时候短暂就会推出 DeepSeek R2 和 V4 …同在杭州的通义千问也劲头十足，Llama 也好 GPT 也好，基本成为平行参考了。

太平洋这头，仍是滥觞落地应用和智能体了。

参考聚首：

[ 1 ] https://www.llama.com/

[ 2 ] https://ai.meta.com/blog/llama-4-multimodal-intelligence/

[ 3 ] https://x.com/AIatMeta/status/1908598456144531660

[ 4 ] https://x.com/lmarena_ai/status/1908601011989782976

[ 5 ] https://x.com/IOHK_Charles/status/1908635624036590070

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—  完  —

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