今天早上 Meta 出人意料地宣布了 Llama 4 的开源发布，引起了 AI 社区的广泛关注。这是 Meta 在开源 AI 模型领域的又一重大突破，为开发者带来了令人兴奋的新功能。
Llama 4 模型系列令人印象深刻的特点是其超长的上下文窗口，能够处理高达 1000 万 token，这使得它可以分析和理解大量的文本内容。此外，它还首次原生支持多模态功能，可以直接处理文本、图像、视频和音频，无需额外的插件或扩展。
在架构方面，Llama 4 引入了混合专家（MoE）技术，这种设计将模型分成多个专业子模块，大幅提高了推理效率。据报道，这使得处理速度提升了约 3 倍。Meta 推出了几个不同规模的版本：Scout 版拥有 17 亿活跃参数和 16 个专家模块，总计约 1090 亿参数；Maverick 版同样有 17 亿活跃参数，但包含 128 个专家模块，总参数量达到惊人的 4000 亿；还有一个仍在训练中的 Behemoth 版本，据说将拥有 2880 亿活跃参数和高达 2 万亿的总参数量。
性能方面，Llama 4 在评测平台上表现出色，特别是 Maverick 版本在 lmarena.ai 上获得了 1417 分的高分，超过了许多闭源商业模型。更令人惊讶的是，Scout 版本可以在单张 H100 GPU 上运行，处理成本大幅降低，每百万 token 仅需 0.19 美元。
Meta 已经在 Hugging Face 上发布了模型，开发者可以通过官方博客和 Hugging Face 集合页面获取更多信息和访问模型。
