Meta 刚刚开源了 Llama 4，这一举动无疑在 AI 界掀起了巨浪。
它不仅标志着 Llama 生态系统进入了一个全新的纪元，更预示着开源多模态大模型领域格局的重大变革。
Llama 4究竟有何魅力，能让开发者如此兴奋？
它又将如何影响 AI 的未来？
Llama 4 的开源和原生多模态特性使其成为AI领域的一颗耀眼新星。
所有开发者现在都可以在llama.com和Hugging Face上下载这两款最新的模型。
这意味着更多人可以参与到Llama的生态建设中，推动AI技术的快速发展。
更重要的是，Llama 4原生支持多模态输入，为AI应用打开了更广阔的想象空间。
DeepSeek V3 曾是开源模型中的佼佼者，但 Llama 4 的出现使其面临强劲挑战。
这次的开源浪潮是否会促使 DeepSeek 加快 R2 的发布？
这无疑是AI 社区关注的焦点。
Llama 4的出现，也为其他开源模型的发展提供了新的思路和方向。
Llama 4 家族包含 Scout、Maverick 和 Behemoth 三个版本，分别针对不同的应用场景和性能需求。
Llama 4 Scout 拥有 1090 亿参数，最大的亮点是支持 1000 万上下文，相当于可以处理 20 多个小时的视频，而且仅需单块 H100 GPU 就能运行。
这在以往是难以想象的。
它在基准测试中，性能也超越了 Gemma 3、Gemini 2.0 Flash-Lite 和 Mistral 3.1。
Llama 4 Maverick 则拥有 4000 亿参数，其性能更是令人瞩目。
它仅用一半参数就达到了与 DeepSeek-v3-0324 相当的推理编码能力，在大模型LMSYS排行榜上仅次于闭源的 Gemini 2.5 Pro。
Maverick 的出现，为那些需要高性能但资源有限的开发者提供了新的选择。
而仍在训练中的 Llama 4 Behemoth，更是拥有惊人的 2 万亿参数。
作为 Maverick 协同蒸馏的教师模型，Behemoth 在 STEM 基准测试中已经超越了 GPT-4.5、Claude Sonnet 3.7 和 Gemini 2.0 Pro。
它的未来表现令人期待。
Llama 4 的强大性能得益于一系列技术创新。
它是 Llama 系列中首批采用混合专家（MoE）架构的模型。
MoE 架构使得模型在训练和推理时计算效率更高，并在相同的训练 FLOPs 预算下，能够生成更高质量的结果。
Maverick 模型的 4000 亿总参数中，只有 170 亿是活跃参数，极大地提高了推理效率。
Llama 4 还采用了原生多模态设计，将文本和视觉 token 无缝整合到统一的模型框架中。
这得益于早期融合技术，以及基于 MetaCLIP 升级的视觉编码器。
此外，Meta 还开发了 MetaP 训练方法，能够更可靠地设置关键模型超参数。
为了训练 Llama 4，Meta 团队付出了巨大的努力。
他们采用了 FP8 精度进行高效的模型训练，并使用了超过 30 万亿个 token 的文本、图片和视频数据集。
这比 Llama 3 的预训练数据量翻了一倍还多。
“中期训练”的方式进一步提升了模型的核心能力，并为 Scout 解锁了 1000 万的输入上下文长度。
Llama 4 的后训练流程也经过了精心设计，采用了轻量级监督微调（SFT）、在线强化学习（RL）和轻量级直接偏好优化（DPO）相结合的方式。
针对不同模型的特点，Meta 还开发了相应的特定后训练方法。
例如，为了训练 Maverick，他们重新设计了后训练流程，并使用 Llama 模型作为评判者筛选数据。
为了训练拥有 2 万亿参数的 Behemoth，Meta 团队也进行了大量的改进和创新。
他们精简了 95% 的 SFT 数据，并采用了轻量级的 SFT 后接大规模 RL 的策略。
此外，他们还开发了完全异步的在线 RL 训练框架，将训练效率提升了约 10 倍。
Llama 4 的开源，无疑将对多模态大模型领域产生深远的影响。
它为开发者提供了更强大、更高效的工具，也为 AI 应用的创新提供了更多可能性。
那么，Llama 4 的出现是否会引发新一轮的 AI 技术竞赛？
它又将如何塑造 AI 的未来？
让我们拭目以待。
