Llama 4：Meta 推出的新一代原生多模态开源大模型

Llama 4 是什么？

Llama 4 是 Meta 发布的最新一代开源大模型，包含Llama 4 Scout 、Llama 4 Maverick 和Llama 4 Behemoth 3个版本，具备原生多模态能力，可处理文本和图像的联合输入，支持图文问答、多图理解等复杂任务。模型采用高效的 MoE（混合专家）架构，推理速度更快、成本更低，且上下文窗口长达 1000 万 tokens，远超同类模型。Llama 4 在代码生成、图像理解、数学推理等任务上的表现优于 GPT-4o 和 Gemini 2.0，被视为当前最强开源大模型之一，现已全面开放下载和部署。

Llama 4 包含的三个模型

Llama 4 的主要特点

1. 原生多模态设计

Llama 4 支持图文（文字 + 图片）联合输入，是 Meta 首个「原生多模态」开源模型，具备以下特点：

• 图文早期融合（Early Fusion）
• 支持多张图像理解（实测最高支持 8 张图）
• 图像定位能力强，适用于 VQA（图像问答）、图文联想等任务

2. 超长上下文处理能力

• Llama 4 Scout 支持最长 10,000,000 tokens 上下文窗口
• 使用创新架构 iRoPE（interleaved Rotary Position Embedding）
• 适合多文档总结、长代码理解、搜索增强生成（RAG）

3. MoE 架构加速推理

• 使用混合专家机制（Mixture of Experts）提升效率与性能
• 每次只激活部分参数，推理成本更低、速度更快
• Maverick 模型使用 128 个专家 + 共享专家，实际部署可落地单张 H100 卡

4. 训练策略更先进

• 大量使用多语言数据（200+种语言，100亿级 token）
• 使用 FP8 精度训练 + 自研超参数设定策略（MetaP）
• 高效蒸馏：Llama 4 Maverick 从 Behemoth 模型 distill 得到，质量显著提升

5. 安全与公平性

• 集成了 Llama Guard、Prompt Guard 等安全机制
• GOAT 自动化红队测试框架上线，应对对抗性攻击
• 相比 Llama 3 拒答率大幅下降，政治立场更中立、响应更平衡

Llama 4 的性能评测

1. 对话能力强
   • Llama 4 Maverick 在 LMArena 得分 1417，超过 Claude 3 Sonnet、GPT-4o 等主流模型
   • 多轮问答、指令理解表现优异
2. 图像理解表现出色
   • 原生多模态支持图文输入，多图处理能力强（最多支持 8 张图）
   • 在 VQAv2、MMBench 等评测中超过 GPT-4o、Gemini Flash
3. 数学与推理能力稳定提升
   • 在 GSM8K、MATH 等测试中表现接近 GPT-4 Turbo
   • 步骤推理清晰，符号理解能力强
4. 代码能力扎实
   • 支持多语言代码生成和多轮代码补全
   • HumanEval 和 MBPP 得分接近 DeepSeek v3.1、Mistral Large
5. 上下文窗口超长
   • Scout 模型支持最长 10,000,000 tokens（远超 GPT-4o 的 128K）
   • 适合文档总结、RAG 检索增强等场景
6. 效率与部署优势明显
   • MoE 架构推理成本更低，单卡可运行 Scout
   • Maverick 支持多云部署、企业级集成

Llama 4 下载与体验方式

Llama 4 Scout 与 Maverick 均已开放权重下载，支持 Hugging Face、llama.com、自部署、多云部署，已集成于 Meta AI 产品（WhatsApp、Messenger、Instagram Direct）

• 在线体验：https://meta.ai/
• 下载地址：https://www.llama.com
• Hugging Face 页面：Llama 4 Models

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