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　　来源：量子位

　　AI不外周末，硅谷亦然如斯。

　　大周日的，Llama家眷上新，一群LIama 4就这样倏得发布了。

　　这是Meta首个基于MoE架构模子系列，当前共有三个款：

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

　　终末一个尚未推出，只是预报，但Meta仍是指名说念姓地称前两者是“咱们迄今为止开端进的型号，亦然同类居品中最佳的多模态型号”。

　　详确来看一些要道词——

　　Llama 4 Scout，16位各人的170亿激活参数的多模态模子，单个H100 GPU可运行， 同类SOTA，并领有10M转折文窗口

　　Llama 4 Maverick，128位各人的170亿激活参数多模态模子，打败GPT-4o和Gemini 2.0 Flash，与DeepSeek-V3同等代码智商参数只消一半，主打与DeepSeek相通的性价比，单个H100主机即可运行。

　　Llama 4 Behemoth：2万亿参数的超大超强模子，以上二者王人由这个模子蒸馏而来；当前还在巡视中；多个基准测试跳跃GPT-4.5、Claude Sonnet 3.7和 Gemini 2.0 Pro。

　　Meta官推情感示意，这些Llama 4模子记号着Llama生态系统新期间——原生多模态AI蜕变的起头。

　　与此同期，大模子竞技场名次迎来一轮更新。

　　这次发布的Llama 4 Maverick，在穷苦教唆、编码、数学、创意写稿方面比肩第一；得分1417，不仅大大特出了此前Meta自家的Llama-3-405B（提高了149分），还成为史上第4个苟且1400分的模子；。

　　何况跑分明确——特出DeepSeek-V3，完竣亮相即登顶，平直成为名轨范一的开源模子。

　　谷歌CEO劈柴哥第一时刻发来贺电：

　　中杯、大杯首批亮相

　　了解了Llama 4家眷全体成员后，咱们先来眼力一下首批发布的2个模子：

　　两者均已能在Llama官网和抱抱脸转折载。

　　咱们抓取并索取出这俩模子的一些特质：

　　Meta首批MoE架构模子

　　这是Llama系列，第一批使用MoE（搀和各人模子）构建的模子。

　　中杯Llama 4 Scout有17B激活参数，领有16个各人模子。

　　大杯Llama 4 Maverick领有17B激活参数，领有128个各人模子。

　　至于还没和寰球认真碰头的超大杯Llama 4 Maverick，领有288B激活参数，领有16个各人模子。

　　极端长————的转折文

　　Llama 4系列，均具有很长的转折文窗口。

　　这小数主要体当今Meta公布的中杯Llama 4 Scout的详确数据里：

　　这个成就，让它在平凡的测评集上，比Gemma 3、Gemini 2.0 Flash-Lite和Mistral 3.1的驱散更优秀。

　　它在‘大海捞针’测试上的发扬如下：

　　驱散如下：

　　那么之前的Llama系列模子的转折文窗口情况呢？

　　Meta官方博客中是这样写的：

　　原生多模态诡计

　　Llama 4系列，开启了Llama的原生多模态期间。

　　辛勤经公开对外的中杯和大杯，被官方称为“轻量级原生多模态模子”。

　　给用户的体验即是，上传一张图片，不错平直在对话框中发问对于这张图片的多样问题。

　　不是我说小色哥萝莉网，Llama终于长眼睛了！！！

　　上头这张动图展示的只是是最基础的，“为难”程王人升级也不怕。

　　比如喂它一张铺满器用的图片，问它哪些合乎来干某个活。

　　它会很快地把适用的器用圈出来：

　　要认情态+认小鸟，也没在怕的：

　　中杯和大杯王人在官方先容中被打上了“寰球上同类居品中最佳的多模态模子”的tag。

　　来看和Llama系列前作、Gemma 3、Mistral 3.1、Gemini 2.0 Flash-Lite的对比驱散——

　　不错看到，在各个测评集上的发扬，Llama 4 Scout样样王人是新SOTA。

　　言语禀赋Max

　　经过了预巡视和微调的Llama 4，掌执全球12种言语，以此“简略全球开导者的部署”。

　　比DeepSeek更狠的“AI模子拼多多”

　　一定要跟寰球分享的一个细节，Meta这次在模子API价钱方面，下狠手了！

　　先说驱散：

　　系列超大杯Llama 4 Maverick，不仅特出了同类型号其它模子，价钱还极端之美艳。

　　更直不雅地来看这张表格，的确狠过DeepSeek——从性能到价钱各个纬度。

　　要知说念，超大杯Llama 4 Behemoth属于是Llama 4系列的考验模子。

　　要是说中杯和大杯是轻量级选手，这位即是系数的重磅玩家。

　　288B激活参数，16个各人模子。

　　最紧迫的是，它的总参数目高达2000B！

　　在数学、多言语和图像基准测试中，它提供了非推理模子的开端进性能。

　　当“最牛”和“最低廉”摆在一说念的时候，试问哪位开导者会不心动？（doge）

　　巡视细节

　　用他们我方的话来说，Llama系列是进行了绝对的从头诡计。当前第一组LIama 4系列模子，他们也公布了具体的巡视细节。

　　预巡视

　　他们初度使用搀和各人MoE架构，在MoE架构中，单个token仅激活总参数的一小部分。MoE架构在巡视和推理方面具有更高的计较驱散，固定巡视FLOP本钱情况下质地更高。

　　比如，Llama 4Maverick模子有17B个激活参数和400B个总参数。他们使用轮流的密集层和搀和各人（MoE）层来提高推理驱散。

　　MoE层使用128位路由（Routed）各人和一位分享各人。每个令牌王人会发送给分享各人以及128位路由（Routed）各人之一。

　　因此，天然系数参数王人存储在内存中，但在为这些模子提供处事时，只消总参数的子集被激活。

　　这通过镌汰模子处事本钱和延伸来提高推理驱散——Llama 4 Maverick 不错在单个H100 DGX主机上运行，以便于部署，也不错通过溜达式推理完竣最高驱散。

　　他们早期交融，将文本和视觉token无缝集成到长入模子中。

　　他们开导了一种新的巡视技巧：MetaP，不错缔造要道模子超参数，比如每层的学习率和开动化圭臬。

　　驱泄气现，所选的超参数能在批量大小、模子宽度、深度和巡视token的不同值之间很好地推广和泛化——

　　Llama 4通过在200种言语（包括100多种言语，每种言语有跳跃10亿个词库）上进行预巡视，完竣了开源微调责任，多言语词库总量是Llama 3的10倍。

　　此外，他们使用FP8精度进行高效模子巡视，同期不糟跶质地并确保模子 FLOPs的高期骗率—在使用FP8和32K GPU 预巡视 Llama 4 Behemoth模子时，驱散他们完竣了390TFLOPs/GPU。

　　用于巡视的举座搀和数据包括30多万亿个token，是Llama 3预巡视搀和物的两倍多，其中包括多样文本、图像和视频数据集。

　　在所谓的“中期巡视”中络续巡视模子，通过新的巡视要领（包括使用专科数据集进行长转折文推广）来提高模子的中枢功能。

　　后巡视

　　后巡视阶段，他们建议一个课程战术，与单个格式各人模子比较，该战术不会糟跶性能。

　　在Llama 4中，采纳了一种不同的要领来校正咱们的后期巡视管说念：

　　轻量级监督微调（SFT）>在线强化学习（RL）>轻量级平直偏好优化 （DPO）。

　　一个要道的训戒是，SFT和DPO可能会过度敛迹模子，扫尾在线强化学习阶段的探索，并导致精度镌汰，尤其是在推理、编码和数学规模。

　　为了处置这个问题，他们使用Llama模子算作评判范例，删除了50%以上被象征为毛糙的数据，并对剩余的较难数据集进行了轻量级SFT处理。

　　在随后的在线强化学习阶段，通过仔细聘用较难的教唆，咱们完竣了性能上的飞跃。

　　此外，他们还扩充了一种一语气的在线强化学习战术，即轮流巡视模子，然后期骗模子束缚过滤并只保留中等难度到较高难度的教唆。事实讲明，这种战术在计较量和准确性的量度方面极端有意。

　　然后，他们采纳轻量级DPO来处理与模子反应质地联系的拐角情况，从而灵验地在模子的智能性和对话智商之间完竣了精良的均衡。活水线架构和带有自适应数据过滤功能的一语气在线RL战术，终末训诲了当今的LIama 4。

　　追念来看，Llama 4架构的一项要道蜕变是使用交错贯注力层，而无需位置镶嵌。此外，他们还采纳了贯注力推理时刻温度缩放来增强长度泛化。

　　这些他们称之为iRoPE架构，其中“i”代表 “交错 ”贯注力层，杰出了营救 “无穷”转折文长度的永久指标，而 “RoPE ”指的是大多量层中采纳的旋转位置镶嵌。

　　Llama 4 Behemoth

　　终末，他们还知道了超大模子Llama 4 Behemoth一些蒸馏和巡视细节。

　　咱们开导了一种新颖的蒸馏赔本函数，可通过巡视动态加权软指标和硬指标。

　　预巡视阶段，Llama 4 Behemoth的代码蒸馏功能不错摊销学生巡视中使用的大部分巡视数据计较蒸馏指标所需的资源密集型前向传递的计较本钱。对于纳入学生巡视的其他新数据，他们在Behemoth模子上运行前向传递，以创建蒸馏指标。

　　后巡视阶段，为了最大限制地提高性能，他们删减了95%的SFT数据，而微型模子只需删减50%的数据，以完竣对证地和驱散的必要存眷。

　　他们在进行轻量级SFT后，再进行大范围强化学习（RL），模子的推理和编码智商会有更显赫的提高。

　　强化学习要领侧重于通过对战术模子进行pass@k分析来抽取高难度教唆，并笔据教唆难度的增多全心诡计巡视课程。

　　此外还发现，在巡视流程中动态过滤掉上风为零的教唆语，并构建包含多种智商的搀和教唆语的巡视批次，有助于提高数学、推理和编码的性能。终末，从多样系统指示中取样对于确保模子在推理和编码方面保持指示奉陪智商并在多样任务中发扬出色至关紧迫。

　　由于其范围空前，要为两万亿个参数模子推广RL，还需要校正底层RL基础体式。

　　他们优化了MoE并行化的诡计，从而加速了迭代速率；并开导了一个完全异步的在线RL巡视框架，提高了活泼性。

　　现存的溜达式巡视框架会糟跶计较内存以将系数模子堆叠在内存中，比较之下，他们新基础架构梗概将不同模子活泼分拨到不同GPU上，并笔据计较速率在多个模子之间均衡资源。

　　与前几代居品比较，这一蜕变使巡视驱散提高了约10倍。

　　One More Thing

　　要知说念，由于昨天DeepSeek发了新论文，搞得奥特曼王人坐不住了，赶快出来发声：

　　但，谁知说念中途又杀出个Llama 4？！

　　前有猛虎，后有虎豹，OpenAI你的确得加油了……

　　网友捉弄说念，当奥特曼一睁眼，看到Llama 4来了，何况Llama 4的本钱比GPT-4.5镌汰了3个数目级后——

　　他的气象一定是酱婶儿的：

　　以及比较Llama，当今可能奥秘低调的DeepSeek，可能不知说念什么时候倏得就会推出DeepSeek R2和V4…同在杭州的通义千问也劲头十足，Llama也好GPT也好，基本成为平行参考了。

　　太平洋这头，仍是起头落地应用和智能体了。

　　参考认知：

　　[1]https：//www.llama.com/

　　[2]https：//ai.meta.com/blog/llama-4-multimodal-intelligence/

　　[3]https：//x.com/AIatMeta/status/1908598456144531660

　　[4]https：//x.com/lmarena_ai/status/1908601011989782976

　　[5]https：//x.com/IOHK_Charles/status/1908635624036590070

牵扯裁剪：凌辰 小色哥萝莉网