Llama 4 发布：10M 长上下文,MOE,多模态,2 万亿总参数 SOTA 是亮点

Llama 4 Scout：小而强大的多模态先锋

先从Llama 4 Scout说起。这款模型是Llama 4系列中最“轻量级”的选手，但它的小并不意味着弱。相反，它的设计非常精巧，性能甚至超越了许多更大规模的模型。

Scout拥有170亿活跃参数和16个专家（Experts），采用了混合专家架构（Mixture of Experts, MoE）。MoE的核心思想是让每个token只激活一部分参数，而不是让所有参数都参与计算。这种设计不仅降低了推理成本，还提升了模型的效率和性能。比如，Scout可以在单个NVIDIA H100 GPU上运行（通过Int4量化），这意味着它的部署成本极低，适合资源有限的开发者或企业。

更牛的是，Scout支持10M的上下文窗口，这几乎是行业内的一个新纪录。上下文窗口越大，模型能处理的信息量就越多。想象一下，Scout可以一次性处理整个代码库、多篇文档，甚至是海量的用户活动数据。这种能力让它在多文档总结、代码推理等任务中表现得非常出色。

此外，Scout的训练数据也非常丰富，包括超过30万亿个token，涵盖文本、图像和视频数据。这种大规模的数据混合确保了模型在多模态任务中的广泛适用性。比如，它可以在处理图片和文本输入时，生成精准的回答或描述。

Llama 4 Maverick：性能与效率的完美平衡

如果说Scout是“轻量级选手”，那Maverick就是“全能型选手”。它同样拥有170亿活跃参数，但专家数量增加到了128个，总参数量高达4000亿！这让它在处理复杂任务时表现得更加出色。

Maverick的设计同样是基于MoE架构，但它的专家数量更多，这让它在多模态任务中表现得更加全面。比如，在图像理解、文本生成和推理任务中，Maverick都能轻松胜任。它在多个基准测试中超越了GPT-4o和Gemini 2.0 Flash，甚至在推理和编码任务上与DeepSeek v3（一个参数量更大的模型）不相上下。

此外，Maverick的性能与成本比也非常出色。它的实验版聊天模型在LMArena上的ELO评分达到了1417，这表明它在对话任务中也能提供高质量的响应。对于开发者来说，这意味着可以用更低的成本获得更高的性能。

Maverick的多模态能力也非常强大。它可以处理多达48张图片，并在视觉问答任务中表现出色。比如，它可以结合图片和问题生成详细的解释，帮助用户更好地理解图片内容。

Llama 4 Behemoth：未发布的“巨无霸”

Behemoth是Llama 4系列中的“大哥大”，拥有2880亿活跃参数和近2万亿总参数。虽然它还在训练中，但已经展现出了惊人的性能。

Behemoth的设计目标是成为Llama 4系列的“教师模型”，通过知识蒸馏（Knowledge Distillation）为Scout和Maverick提供强大的支持。知识蒸馏的核心思想是让一个更大的模型（教师模型）指导较小的模型（学生模型）学习，从而提升后者的性能。Behemoth通过动态加权的蒸馏损失函数，确保了蒸馏过程的高效性。

在训练基础设施方面，Behemoth采用了完全异步的在线强化学习框架。这种设计显著提升了训练效率，相比之前的分布式训练框架，速度提升了约10倍。此外，Behemoth在多个STEM基准测试中表现出色，比如在MATH-500和GPQA Diamond等任务中超越了GPT-4.5、Claude Sonnet 3.7和Gemini 2.0 Pro。

Behemoth的训练数据也值得一提。它使用了超过30万亿个token，包括文本、图像和视频数据。这种大规模的数据混合确保了模型在多模态任务中的广泛适用性。虽然Behemoth尚未发布，但它的潜力已经让人充满期待。

此外，Behemoth的训练过程采用了FP8精度，这显著提升了计算效率。在训练中，Behemoth通过32K GPU实现了390 TFLOPs/GPU的计算效率，这在行业内是非常高的水平。

Llama 4的技术亮点

Llama 4的应用场景

Llama 4的多模态能力和高效设计，让它在许多场景中都有巨大的潜力。以下是一些具体的应用场景：

1. 1. 个性化助手
   Llama 4可以结合用户的历史活动数据，提供更精准的建议。比如，在社交媒体中，它可以分析用户的兴趣和行为，生成个性化的推荐内容。
2. 2. 多语言支持
   Llama 4的多语言能力让它在跨语言任务中表现得非常出色。比如，在国际企业中，它可以作为翻译工具，帮助员工跨越语言障碍进行沟通。
3. 3. 图像理解
   在教育领域，Llama 4可以帮助学生理解复杂的图表或图片。比如，它可以结合图片和问题生成详细的解释，帮助学生更好地掌握知识点。
4. 4. 代码生成与推理
   开发者可以用Llama 4快速生成代码或调试复杂问题。比如，在软件开发中，它可以分析代码库并生成优化建议，大幅提升开发效率。
5. 5. 长文档处理
   Llama 4 Scout的10M上下文窗口让它能够处理极其复杂的长文档任务。比如，在法律或学术领域，它可以分析整个文档并生成摘要，帮助用户快速获取关键信息。

安全与偏见问题

最后，不得不提的是，Meta在Llama 4中加入了大量安全机制，比如Llama Guard和Prompt Guard，用于检测和过滤有害输入输出。此外，他们还通过改进训练数据和算法，大幅降低了模型在争议性话题上的偏见。Llama 4在政治和社会话题上的拒绝率从Llama 3.3的7%降到了不到2%，这是一个非常大的进步。

结语

Llama 4的发布，不仅是技术上的一次飞跃，更是多模态智能迈向实用化的重要一步。无论是Scout的轻量化设计，还是Maverick的全能表现，亦或是Behemoth的“巨无霸”潜力，这些模型都让我们看到了AI未来的无限可能。