什麼是 Llama 4？
Meta Platforms 推出了 Llama 4 系列的最新大型語言模型 (LLM) 套件，標誌著人工智慧技術的重大進步。 Llama 4 系列將於 2025 年 4 月推出兩款主要型號：Llama 4 Scout 和 Llama 4 Maverick。這些模型旨在處理和轉換各種資料格式，包括文字、視訊、圖像和音頻，展示其多模式功能。此外，Meta 還預覽了 Llama XNUMX Behemoth，這是即將推出的模型，被譽為迄今為止最強大的 LLM 之一，旨在協助訓練未來的模型。
Llama 4 與之前的型號有何不同？
增強的多式聯運能力
與前代產品不同，Llama 4 旨在無縫處理多種資料模式。這意味著它可以基於文字、圖像、視訊和音訊輸入進行分析並產生回應，從而能夠高度適應各種應用程式。 號
專用車型介紹
Meta 在 Llama 4 系列中推出了兩個專業版本：
- 駱駝 4 偵察兵：經過最佳化的緊湊模型，可在單一 Nvidia H100 GPU 上高效運作。它擁有 10 萬個標記上下文窗口，並在各種基準測試中表現出比 Google 的 Gemma 3 和 Mistral 3.1 等競爭對手更優異的性能。 號
- 駱駝 4 特立獨行：一個更大的模型，性能上可與 OpenAI 的 GPT-4o 和 DeepSeek-V3 相媲美，尤其是在利用更少的活動參數的情況下，在編碼和推理任務方面表現出色。 號
此外，Meta 正在開發 駱駝 4 巨獸該模型擁有 288 億個活躍參數，總計 2 兆個，目標是在 STEM 基準上超越 GPT-4.5 和 Claude Sonnet 3.7 等模型。
採用混合專家 (MoE) 架構
Llama 4 採用「混合專家」（MoE）架構，將模型劃分為專門的單元，以優化資源利用率並提高效能。這種方法透過僅激活與特定任務相關的模型子集來實現更有效率的處理。
Llama 4 與其他 AI 模型相比如何？
Llama 4 在領先的 AI 模型中具有競爭力：
- 績效基準：Llama 4 Maverick 在編碼和推理任務中的表現與 OpenAI 的 GPT-4o 和 DeepSeek-V3 相當，而 Llama 4 Scout 在各種基準測試中都優於谷歌的 Gemma 3 和 Mistral 3.1 等模型。
- 開源方法：Meta 繼續以開源形式提供 Llama 模型，促進跨平台更廣泛的協作和整合。然而，Llama 4許可證對擁有超過700億用戶的商業實體施加了限制，引發了人們對該模式是否真正開放的討論。
| 分類 | 基準 | 駱駝 4 特立獨行 | GPT-4o | 雙子座2.0閃存 | DeepSeek v3.1 |
|---|---|---|---|---|---|
| 圖像推理 | MMMU | 73.4 | 69.1 | 71.7 | 不支援多模式 |
| 數學維斯塔 | 73.7 | 63.8 | 73.1 | 不支援多模式 | |
| 圖像理解 | 圖表問答 | 90.0 | 85.7 | 88.3 | 不支援多模式 |
| DocVQA（測試） | 94.4 | 92.8 | - | 不支援多模式 | |
| 電腦程式 | 即時代碼平台 | 43.4 | 32.3 | 34.5 | 45.8/49.2 |
| 推理與知識 | MMLU專業版 | 80.5 | - | 77.6 | 81.2 |
| GPQA 鑽石級 | 69.8 | 53.6 | 60.1 | 68.4 | |
| 多语言 | 多語言MMLU | 84.6 | 81.5 | - | - |
| 長情境 | MTOB（半本）eng→kgv/kgv→eng | 54.0/46.4 | 上下文限制為 128K | 48.4/39.8 | 上下文限制為 128K |
| MTOB（全書）eng→kgv/kgv→eng | 50.8/46.7 | 上下文限制為 128K | 45.5/39.6 | 上下文限制為 128K |
Llama 4 在基準測試中的表現如何？
基準評估提供了對 Llama 4 型號性能的深入了解：
- 駱駝 4 偵察兵：此型號在各項基準測試中均勝過多個競爭對手，包括 Google 的 Gemma 3 和 Mistral 3.1。它能夠在單一 GPU 上使用 10 萬個令牌上下文視窗進行操作，突顯了其處理複雜任務的效率和有效性。
- 駱駝 4 特立獨行：與 OpenAI 的 GPT-4o 和 DeepSeek-V3 相比，Llama 4 Maverick 在使用較少的活動參數的情況下，在編碼和推理任務方面表現出色。這種效率並不會以犧牲能力為代價，使其成為 LLM 領域的有力競爭者。
- 駱駝 4 巨獸：Llama 288 Behemoth 擁有 2 億個活躍參數，總計 4 兆個參數，在 STEM 基準測試中超越了 GPT-4.5 和 Claude Sonnet 3.7 等模型。其廣泛的參數數量和性能表明它有可能成為未來人工智慧發展的基礎模型。
這些基準測試結果凸顯了 Meta 致力於提升 AI 能力，並將 Llama 4 系列定位為該領域的強大參與者。
使用者如何存取 Llama 4？
Meta 已將 Llama 4 模型整合到其 AI 助理中，使其可以在 WhatsApp、Messenger、Instagram 和網路等平台上存取。透過這種集成，使用者可以在熟悉的應用程式中體驗到 Llama 4 增強的功能。
對於有興趣利用 Llama 4 進行自訂應用程式的開發人員和研究人員，Meta 透過 Hugging Face 等平台和其自己的分銷管道提供對模型權重的存取。這種開源方法使人工智慧社群能夠創新並建構 Llama 4 的功能。
值得注意的是，雖然 Llama 4 作為開源軟體進行行銷，但該授權對擁有超過 700 億用戶的商業實體施加了限制。組織應該審查授權條款以確保遵守 Meta 的指導方針。
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| 分類 | 駱駝-4-特立獨行 | 駱駝-4-偵察兵 |
| API定價 | 輸入代幣：0.48 美元/百萬代幣 | 輸入代幣：0.216 美元/百萬個代幣 |
| 輸出代幣：1.44 美元/百萬代幣 | 輸出代幣：1.152 美元/百萬代幣 |
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Llama 4 的發布有何意義？
跨元平台集成
Llama 4 整合到 WhatsApp、Messenger、Instagram 和網路等平台上的 Meta 人工智慧助理中，透過先進的人工智慧功能增強用戶體驗。 號
對人工智慧產業的影響
Llama 4 的發布凸顯了 Meta 積極進軍人工智慧領域的舉措，該公司計劃投資高達 65 億美元擴建其人工智慧基礎設施。此舉反映出科技巨頭之間在人工智慧創新領域引領地位的競爭日益激烈。
能源消耗考慮因素
Llama 4 所需的大量運算資源引發了人們對能源消耗和永續性的擔憂。運行超過 100,000 個 GPU 的叢集需要大量能源，這引發了有關大規模 AI 模型對環境影響的討論。 號
Llama 4 的未來將會如何？
Meta 計劃在 4 年 29 月 2025 日即將舉行的 LlamaCon 會議上討論 Llama 4 的進一步發展和應用。人工智慧社群期待了解 Meta 應對當前挑戰和利用 Llama XNUMX 在各個領域的能力的策略。 號
總而言之，Llama 4 代表了 AI 語言模型的重大進步，提供了增強的多模式功能和專門的架構。儘管面臨發展挑戰，Meta 的大量投資和策略舉措使 Llama 4 成為不斷發展的 AI 領域的強大競爭者。