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Meta-LIama-4-重奪開源第一:DeepSeek-同等代碼能力但參數(shù)減半-一張-H100-就能跑-還有兩萬億參數(shù)超大杯
作者:龍星手游網(wǎng) 發(fā)布時間:2025-04-07 15:42:05

AI 不過周末,硅谷也是如此。大周日的,Llama 家族上新,一群 LIama 4 就這么突然發(fā)布了。

這是 Meta 首個基于 MoE 架構(gòu)模型系列,目前共有三個款:

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

最后一個尚未推出,只是預(yù)告,但 Meta 已經(jīng)毫不避諱地稱前兩者是“我們迄今為止最先進(jìn)的型號,也是同類產(chǎn)品中最好的多模態(tài)型號”。

詳細(xì)來看一些關(guān)鍵詞 ——

    Llama 4 Scout,16 位專家的 170 億激活參數(shù)的多模態(tài)模型,單個 H100 GPU 可運(yùn)行,同類 SOTA,并擁有 10M 上下文窗口。

    Llama 4 Maverick,128 位專家的 170 億激活參數(shù)多模態(tài)模型,擊敗 GPT-4o 和 Gemini 2.0 Flash,與 DeepSeek-V3 同等代碼能力參數(shù)只要一半,主打與 DeepSeek 一樣的性價比,單個 H100 主機(jī)即可運(yùn)行。

    Llama 4 Behemoth:2 萬億參數(shù)的超大超強(qiáng)模型,以上二者都由這個模型蒸餾而來;目前還在訓(xùn)練中;多個基準(zhǔn)測試超過 GPT-4.5、Claude Sonnet 3.7 和 Gemini 2.0 Pro。

    Meta

    Meta 官推激情表示,這些 Llama 4 模型標(biāo)志著 Llama 生態(tài)系統(tǒng)新時代 —— 原生多模態(tài) AI 創(chuàng)新的開始。

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    與此同時,大模型競技場排名迎來一輪更新。

    此次發(fā)布的 Llama 4 Maverick,在困難提示、編碼、數(shù)學(xué)、創(chuàng)意寫作方面并列第一;得分 1417,不僅大大超越了此前 Meta 自家的 Llama-3-405B(提升了 149 分),還成為史上第 4 個突破 1400 分的模型;。

    而且跑分明確 —— 超越 DeepSeek-V3,實(shí)現(xiàn)亮相即登頂,直接成為排名第一的開源模型。

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    谷歌 CEO 劈柴哥第一時間發(fā)來賀電:

    AI 世界,從不平淡!

    恭喜呀!前進(jìn)吧,Llama 4 團(tuán)隊!

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    中杯、大杯首批亮相

    了解了 Llama 4 家族全體成員后,我們先來見識一下首批發(fā)布的 2 個模型:

      中杯

      :Llama 4 Scout(偵查兵 Llama 4)。

      大杯

      :Llama 4 Maverick(特立獨(dú)行的 Llama 4)。

      兩者均已能在 Llama 官網(wǎng)和抱抱臉上下載。

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      我們抓取并提煉出這倆模型的一些特點(diǎn):

      Meta 首批 MoE 架構(gòu)模型

      這是 Llama 系列,第一批使用 MoE(混合專家模型)構(gòu)建的模型。

      中杯 Llama 4 Scout 有 17B 激活參數(shù),擁有 16 個專家模型。

      大杯 Llama 4 Maverick 擁有 17B 激活參數(shù),擁有 128 個專家模型。

      至于還沒和大家正式見面的超大杯 Llama 4 Maverick,擁有 288B 激活參數(shù),擁有 16 個專家模型。

      非常長 ———— 的上下文

      Llama 4 系列,均具有很長的上下文窗口。

      這一點(diǎn)主要體現(xiàn)在 Meta 公布的中杯 Llama 4 Scout 的詳細(xì)數(shù)據(jù)里:

      Llama 4 Scout 提供了行業(yè)領(lǐng)先的 100 萬上下文窗口。

      經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練和后訓(xùn)練,Llama 4 Scout 長度為 256K,這使基本模型具有高級長度泛化能力。

      這個配置,讓它在廣泛的測評集上,比 Gemma 3、Gemini 2.0 Flash-Lite 和 Mistral 3.1 的結(jié)果更優(yōu)秀。

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      它在「大海撈針」測試上的表現(xiàn)如下:

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      結(jié)果如下:

      Meta

      那么之前的 Llama 系列模型的上下文窗口情況呢?

        Llama 1,上下文窗口為 2k;

        Llama 2,上下文窗口默認(rèn)為 4k,但可以通過微調(diào)等可以拓展到 32k;

        Llama 3,上下文窗口是 8k,后來 Llama 3.1 的長文本能力拓展到了 128k。

        Meta 官方博客中是這么寫的:

        (Llama 4 的長上下文)開辟了一個充滿可能性的世界,包括多文檔摘要、解析廣泛的用戶活動以執(zhí)行個性化任務(wù)以及對龐大的代碼庫進(jìn)行推理。

        原生多模態(tài)設(shè)計

        Llama 4 系列,開啟了 Llama 的原生多模態(tài)時代。

        而已經(jīng)公開對外的中杯和大杯,被官方稱為“輕量級原生多模態(tài)模型”。

        給用戶的體驗(yàn)就是,上傳一張圖片,可以直接在對話框中提問關(guān)于這張圖片的各種問題。

        不是我說,Llama 終于長眼睛了?。?!

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