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发布日期：2025-04-08 13:45 点击次数：111
AI 不外周末反差 匿名咸鱼，硅谷亦然如斯。
大周日的，Llama 眷属上新，一群 LIama 4 就这样已而发布了。
这是 Meta 首个基于 MoE 架构模子系列，目下共有三个款：
Llama 4 Scout、Llama 4 Maverick、Llama 4 Behemoth。
临了一个尚未推出，只是预报，但 Meta 照旧提名说念姓地称前两者是"咱们迄今为止起先进的型号，亦然同类产物中最佳的多模态型号"。
翔实来看一些要道词——
Llama 4 Scout，16 位众人的 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 凹凸文窗口
Llama 4 Maverick，128 位众人的 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须一半，主打与 DeepSeek 雷同的性价比，单个 H100 主机即可运行。
Llama 4 Behemoth：2 万亿参数的超大超强模子，以上二者都由这个模子蒸馏而来；目下还在施行中；多个基准测试进步 GPT-4.5、Claude Sonnet 3.7 和 Gemini 2.0 Pro。
Meta 官推表情暗示，这些 Llama 4 模子标志着 Llama 生态系统新时间——原生多模态 AI 翻新的起先。
与此同期，大模子竞技场排行迎来一轮更新。
这次发布的 Llama 4 Maverick，在阻难指示、编码、数学、创意写稿方面并排第一；得分 1417，不仅大大超过了此前 Meta 自家的 Llama-3-405B（普及了 149 分），还成为史上第 4 个败坏 1400 分的模子；。
况兼跑分明确——超过 DeepSeek-V3，完毕亮相即登顶，班师成为排行第一的开源模子。
谷歌 CEO 劈柴哥第一时辰发来贺电：
AI 寰宇，从不通俗！
恭喜呀！前进吧，Llama 4 团队！
中杯、大杯首批亮相
了解了 Llama 4 眷属全体成员后，咱们先来主意一下首批发布的 2 个模子：
中杯
：Llama 4 Scout（傍观兵 Llama 4）。
大杯
：Llama 4 Maverick（特立独行的 Llama 4）。
两者均已能在 Llama 官网和抱抱脸凹凸载。
咱们抓取并索求出这俩模子的一些特色：
Meta 首批 MoE 架构模子
这是 Llama 系列，第一批使用 MoE（羼杂众人模子）构建的模子。
中杯 Llama 4 Scout 有 17B 激活参数，领有 16 个众人模子。
大杯 Llama 4 Maverick 领有 17B 激活参数，领有 128 个众人模子。
至于还没和全球细密碰面的超大杯 Llama 4 Maverick，领有 288B 激活参数，领有 16 个众人模子。
终点长————的凹凸文
Llama 4 系列，均具有很长的凹凸文窗口。
这少量主要体目下 Meta 公布的中杯 Llama 4 Scout 的翔实数据里：
Llama 4 Scout 提供了行业当先的100 万凹凸文窗口。
经过预施行和后施行，Llama 4 Scout 长度为 256K，这使基本模子具有高等长度泛化智商。
这个树立，让它在平日的测评集上，比 Gemma 3、Gemini 2.0 Flash-Lite 和 Mistral 3.1 的终局更优秀。
它在「大海捞针」测试上的发达如下：
终局如下：
那么之前的 Llama 系列模子的凹凸文窗口情况呢？
Llama 1，凹凸文窗口为 2k；
Llama 2，凹凸文窗口默许为 4k，但不错通过微调等不错拓展到 32k；
Llama 3，凹凸文窗口是 8k，其后 Llama 3.1 的长文本智商拓展到了 128k。
Meta 官方博客中是这样写的：
（Llama 4 的长凹凸文）开辟了一个充满可能性的寰宇，包括多文档摘要、领路平日的用户活动以实行个性化任务以及对宏大的代码库进行推理。
原生多模态联想
Llama 4 系列，开启了 Llama 的原生多模态时间。
良友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"。
给用户的体验便是，上传一张图片，不错班师在对话框中发问对于这张图片的多样问题。
不是我说，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"程都升级也不怕。
比如喂它一张铺满器具的图片，问它哪些合适来干某个活。
它会很快地把适用的器具圈出来：
要认面目 + 认小鸟，也没在怕的：
中杯和大杯都在官方先容中被打上了"寰宇上同类产物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 的对比终局——
不错看到，在各个测评集上的发达，Llama 4 Scout 样样都是新 SOTA。
言语天禀 Max
经过了预施行和微调的 Llama 4，掌持全球 12 种言语，以此"便捷全球开拓者的部署"。
红色av
比 DeepSeek 更狠的" AI 模子拼多多"
一定要跟全球分享的一个细节，Meta 这次在模子 API 价钱方面，下狠手了！
先说终局：
系列超大杯 Llama 4 Maverick，不仅超过了同类型号其它模子，价钱还终点之瑰丽。
更直不雅地来看这张表格，确凿狠过 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 系列的熟识模子。
要是说中杯和大杯是轻量级选手，这位便是都备的重磅玩家。
288B 激活参数，16 个众人模子。
最蹙迫的是，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起先进性能。
当"最牛"和"最低廉"摆在全部的时候，试问哪位开拓者会不心动？（doge）
施行细节
用他们我方的话来说，Llama 系列是进行了透彻的再行联想。目下第一组 LIama 4 系列模子，他们也公布了具体的施行细节。
预施行
他们初次使用羼杂众人 MoE 架构，在 MoE 架构中，单个 token 仅激活总参数的一小部分。MoE 架构在施行和推理方面具有更高的绸缪后果，固定施行 FLOP 老本情况下质料更高。
比如，Llama 4Maverick 模子有 17B 个激活参数和 400B 个总参数。他们使用轮换的密集层和羼杂众人 ( MoE ) 层来提高推理后果。
MoE 层使用 128 位路由（Routed）众人和一位分享众人。每个令牌都会发送给分享众人以及 128 位路由（Routed）众人之一。
因此，诚然通盘参数都存储在内存中，但在为这些模子提供管事时，只须总参数的子集被激活。
这通过镌汰模子管事老本和蔓延来提高推理后果—— Llama 4 Maverick 不错在单个 H100 DGX 主机上运行，以便于部署，也不错通过散播式推理完毕最高后果。
他们早期和会，将文本和视觉 token 无缝集成到调和模子中。
他们开拓了一种新的施行本领：MetaP，不错援手要道模子超参数，比如每层的学习率和运行化规律。
终局发现，所选的超参数能在批量大小、模子宽度、深度和施行 token 的不同值之间很好地膨胀和泛化——
Llama 4 通过在 200 种言语（包括 100 多种言语，每种言语有进步 10 亿个词库）上进行预施行，完毕了开源微调责任，多言语词库总量是 Llama 3 的 10 倍。
此外，他们使用 FP8 精度进行高效模子施行，同期不就义质料并确保模子 FLOPs 的高诓骗率—在使用 FP8 和 32K GPU 预施行 Llama 4 Behemoth 模子时，终局他们完毕了 390TFLOPs/GPU。
用于施行的全体羼杂数据包括 30 多万亿个 token，是 Llama 3 预施行羼杂物的两倍多，其中包括多样文本、图像和视频数据集。
在所谓的"中期施行"中链接施行模子，通过新的施行方法（包括使用专科数据集进行长凹凸文膨胀）来提高模子的中枢功能。
后施行
后施行阶段，他们提倡一个课程政策，与单个方式众人模子比拟，该政策不会就义性能。
在 Llama 4 中，接受了一种不同的方法来修订咱们的后期施行管说念：
轻量级监督微调 ( SFT ) >在线强化学习 ( RL ) >轻量级班师偏好优化 ( DPO ) 。
一个要道的申饬是，SFT 和 DPO 可能会过度拘谨模子，截至在线强化学习阶段的探索，并导致精度镌汰，尤其是在推理、编码和数学界限。
为了管制这个问题，他们使用 Llama 模子看成评判模范，删除了 50% 以上被标记为浮浅的数据，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，通过仔细遴选较难的指示，咱们完毕了性能上的飞跃。
此外，他们还实施了一种一语气的在线强化学习政策，即轮换施行模子，然后诓骗模子不断过滤并只保留中等难度到较高难度的指示。事实解说，这种政策在绸缪量和准确性的量度方面终点成心。
然后，他们接受轻量级 DPO 来处理与模子反应质料干系的拐角情况，从而灵验地在模子的智能性和对话智商之间完毕了细密的均衡。活水线架构和带有自顺应数据过滤功能的一语气在线 RL 政策，临了援手了目下的 LIama 4。
追思来看，Llama 4 架构的一项要道翻新是使用交错介意力层，而无需位置镶嵌。此外，他们还接受了介意力推理时辰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 "介意力层，杰出了复古 "无穷"凹凸文长度的永久目的，而 " RoPE "指的是大大都层中接受的旋转位置镶嵌。
Llama 4 Behemoth
临了，他们还通晓了超大模子 Llama 4 Behemoth 一些蒸馏和施行细节。
咱们开拓了一种新颖的蒸馏亏蚀函数，可通过施行动态加权软目的和硬目的。
预施行阶段，Llama 4 Behemoth 的代码蒸馏功能不错摊销学生施行中使用的大部分施行数据绸缪蒸馏目的所需的资源密集型前向传递的绸缪老本。对于纳入学生施行的其他新数据，他们在 Behemoth 模子上运行前向传递，以创建蒸馏目的。
后施行阶段，为了最大戒指地提高性能，他们删减了 95% 的 SFT 数据，而袖珍模子只需删减 50% 的数据，以完毕对证料和后果的必要怜惜。
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权贵的提高。
强化学习方法侧重于通过对政策模子进行 pass@k 分析来抽取高难度指示，并笔据指示难度的加多尽心联想施行课程。
此外还发现，在施行经过中动态过滤掉上风为零的指示语，并构建包含多种智商的羼杂指示语的施行批次，有助于提高数学、推理和编码的性能。临了，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随从智商并在多样任务中发达出色至关蹙迫。
由于其范围空前，要为两万亿个参数模子膨胀 RL，还需要修订底层 RL 基础门径。
他们优化了 MoE 并行化的联想，从而加速了迭代速率；并开拓了一个完全异步的在线 RL 施行框架，提高了天真性。
现存的散播式施行框架会就义绸缪内存以将通盘模子堆叠在内存中，比拟之下，他们新基础架构大概将不同模子天真分拨到不同 GPU 上，并笔据绸缪速率在多个模子之间均衡资源。
与前几代产物比拟，这一翻新使施行后果提高了约 10 倍。
One More Thing
要知说念，由于昨天 DeepSeek 发了新论文，搞得奥特曼都坐不住了，飞速出来发声：
计算转换：咱们可能在几周之后先发布 o3 和 o4-mini。
GPT-5 就在几个月后啊～
但，谁知说念中途又杀出个 Llama 4？！
前有猛虎，后有虎豹，OpenAI 你确凿得加油了……
网友辱弄说念，当奥特曼一睁眼，看到 Llama 4 来了，况兼 Llama 4 的老本比 GPT-4.5 镌汰了 3 个数目级后——
他的气象一定是酱婶儿的：
以及比拟 Llama，目下可能好意思妙低调的 DeepSeek，可能不知说念什么时候已而就会推出 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，照旧起先落地应用和智能体了。
参考相接：
[ 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
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— 完 —
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