一文读懂开源 Llama 4 模型

推荐语

探索AI领域新突破，Llama 4模型引领技术革新。

核心内容：
1. Llama 4模型的发布背景与Meta AI的战略调整
2. Llama 4模型家族的特点与应用前景
3. Meta AI在AI技术开放性与安全性平衡中的探索

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

—01 —

如何看待 Llama 4 模型 ？

      同时，Meta 已将 Llama 4 集成到 Meta AI 助手，覆盖 WhatsApp、Messenger 和 Instagram 等 40 个国家的应用，并计划推出独立应用。这不仅提升了用户体验，也为中小企业提供了低成本的 AI 解决方案。此外，Meta 强调 Llama 4 减少了对“有争议”问题的拒绝率，表明其试图在开放性与安全性的平衡中寻求突破。

Llama 4 模型家族知多少 ？

      1、Llama 4 Scout：小巧、迅捷、智慧兼备

     作为 Llama 4 家族中最高效的成员，Scout 被设计为一款轻量级且快速响应的模型，特别适合那些无法获取大型 GPU 集群的开发者和研究人员。它以高性能与低资源需求兼得，成为多模态应用领域的理想选择。

     接下来，我们来看一下  Scout 产品的相关特性，具体可参考如下：

     在架构设计层面，Scout 采用混合专家模型（Mixture of Experts, MoE）架构，配备 16 个专家模块，每次仅激活 2 个专家，从而从总计 1090 亿参数中调用 170 亿活跃参数。它支持惊艳的 1000 万 token 上下文窗口，堪称长文本处理的先锋。

     同时，通过 Int4 量化技术，Scout 能够在单台 Nvidia H100 GPU 上流畅运行，显著降低了硬件成本，为预算有限的用户提供了高性价比的选择。

     在多项基准测试中，Scout 超越了同类模型如 Gemma 3、Gemini 2.0 Flash-Lite 和 Mistral 3.1，展现出强大的语言理解和生成能力。

     此外，在模型训练过程中，模型在 200 种语言上进行了预训练，其中 100 种语言的 token 数量超过 10 亿，同时融入了多样化的图像和视频数据，支持单次提示中处理高达 8 张图像。

     在应用场景落地方面，得益于先进的图像区域接地技术（image region grounding），Scout 实现了精准的视觉推理，特别适用于长上下文记忆聊天机器人、代码总结工具、教育问答机器人以及针对移动设备或嵌入式系统的优化助手。

      2、Llama 4 Maverick：强大可靠的旗舰之选

     Maverick 作为 Llama 4 家族的旗舰开源模型，专为高级推理、编码和多模态应用而生。尽管其性能远超 Scout，Maverick 依然通过相同的 MoE 策略保持了高效性，成为企业和开发者信赖的强力工具。

     相较于 Scout 产品的轻量级特性，Maverick 核心特性主要体现在如下几个层面，具体可参考：

     在架构设计层面，Maverick 采用混合专家架构，包含 128 个路由专家和 1 个共享专家，在推理时仅激活 170 亿参数（总计 4020 亿参数）。它通过文本和图像的早期融合（early fusion）技术进行训练，支持单次处理 8 张图像输入。

     在执行效率方面，Maverick 能够在单台 H100 DGX 主机上高效运行，或通过多 GPU 集群无缝扩展，兼顾性能与灵活性。

     在对比测试方面，在 LMSYS Chatbot Arena 上，Maverick 的 ELO 评分达到 1417，超越 GPT-4o 和 Gemini 2.0 Flash，并在推理、编码和多语言能力上与 DeepSeek v3.1 比肩。

     与 Scout 产品 不同的是，Maverick 采用了前沿技术，包括 MetaP 超参数缩放、FP8 精度训练以及 30 万亿 token 的数据集。其强大的图像理解、多语言推理和成本效益表现均优于 Llama 3.3 70B 模型。

    在应用场景落地方面，Maverick 的优势使其成为 AI 配对编程、企业级文档理解和教育辅导系统的理想选择，尤其适合需要高精度和多语言支持的复杂任务。

     3、Llama 4 Behemoth：巨兽级的教学典范

     Behemoth 是 Meta 迄今为止规模最大的模型，虽然尚未向公众开放，但它在 Scout 和 Maverick 的训练过程中扮演了至关重要的“教师”角色，为家族成员的卓越表现奠定了基础。

     与家族的前面 2个产品相比较，Behemoth 综合层面最优，其核心特性主要如下：

     在架构设计层面，Behemoth 采用混合专家架构，配备 16 个专家模块，推理时激活 2880 亿参数（总计近 2 万亿参数）。作为原生多模态模型，Behemoth 在推理、数学和视觉语言任务中表现出色。

     在性能表现方面，在 STEM 基准测试（如 MATH-500、GPQA Diamond 和 BIG-bench）中，Behemoth 持续超越 GPT-4.5、Claude Sonnet 3.7 和 Gemini 2.0 Pro，展现了其在科学领域的强大实力。

     基于角色与训练过程，Behemoth 作为教师模型，通过与 Scout 和 Maverick 进行共蒸馏（co-distillation）技术，利用创新的损失函数（平衡软监督和硬监督），指导两款模型的优化。其训练采用了 FP8 精度、优化后的 MoE 并行技术（相较 Llama 3 提升 10 倍速度），以及新的强化学习策略，包括硬提示采样、多能力批处理构造和多样化系统指令采样。

     在应用场景落地方面，尽管目前仅限内部使用，Behemoth 作为 Meta 的黄金评估标准，驱动了家族模型的性能提升，并为未来开源奠定了技术基础。

Llama 4 模型内部实现剖析 

     作为基于一种结构化且创新的训练流程，Meta AI 将 Llama 4 系列模型的开发分为两个关键阶段：预训练和后训练。这一过程融入了多项先进技术，显著提升了模型的性能、扩展性和效率，为 AI 领域的技术进步树立了新标杆。

     以下，我们将深入剖析 Llama 4 家族——Scout、Maverick 和 Behemoth 的训练细节，结合专业技术描述与通俗类比，带大家全面了解其训练背后的科学与工程智慧。

      1、Llama 4 模型预训练

     预训练是 Llama 4 模型知识与能力的基础，Meta 在这一阶段引入了多项突破性创新，确保模型在多模态和高效性上达到行业领先水平。

• 多模态数据融合

    Llama 4 系列在超过 30 万亿 token 的多样化数据集上进行预训练，涵盖文本、图像和视频等多源数据。这些模型从一开始即具备原生多模态能力，能够无缝处理语言和视觉输入，奠定了跨模态推理的基础。

• 混合专家模型 (Mixture of Experts, MoE)

     预训练采用了 MoE 架构，仅在每次推理中激活模型参数的一部分。例如，Maverick 拥有 4000 亿总参数，但每次仅激活 170 亿活跃参数；而 Behemoth 约 2 万亿总参数中激活 2880 亿。这种选择性路由技术使超大规模模型在推理时保持高效，显著降低了计算成本。

• 早期融合架构 (Early Fusion Architecture)

     文本和视觉输入通过早期融合技术联合训练，整合至共享模型主干。这一方法增强了不同模态间的语义一致性，为多模态任务提供了坚实支持。

• MetaP 超参数调优

      Meta 开发了 MetaP 技术，允许为每一层设置个性化的学习率和初始化规模。这一创新确保了超参数在不同模型规模和训练配置间的良好迁移性，优化了训练稳定性。

• FP8 精度训练

     所有模型采用 FP8 精度进行训练，这一技术在提升计算效率的同时，保持了模型质量的可靠性，显著降低了能耗和硬件需求。

• iRoPE 架构

     同时，引入了交错注意力层（interleaved attention layers）的新型 iRoPE 架构，摒弃传统位置嵌入（positional embeddings），并通过推理时的温度缩放（temperature scaling）技术，帮助 Scout 模型实现了对超长输入（高达 1000 万 token）的泛化能力。

     除上述核心机制外，Llama 4 还引入“可读性提示”机制，可以想象一下：预训练像“给 AI 打基础”，Meta 像一位“建筑师”，用多模态“建材”、MoE“结构”和 iRoPE“设计”打造了一座“智能大厦”。

     2、Llama 4 模型的后训练

    在完成预训练后，Meta 通过精心设计的后训练流程，进一步提升了模型的性能、安全性和适用性。这一阶段包括多个步骤，确保模型在复杂任务上的卓越表现。

• 轻量级有监督微调 (Lightweight Supervised Fine-Tuning, SFT)

     Meta 使用 Llama 模型作为“裁判”，筛选出简单提示，仅保留难度较高的示例进行微调。这一策略专注于复杂推理任务，显著增强了模型在挑战性场景中的表现。

• 在线强化学习 (Online Reinforcement Learning, RL)

     实施持续的在线强化学习，利用硬提示（hard prompts）、自适应过滤和课程设计（curriculum design），保持模型在推理、编码和对话能力上的持续优化。

• 直接偏好优化 (Direct Preference Optimization, DPO)

     在强化学习之后，应用轻量级 DPO 技术，针对特定边缘案例和响应质量进行微调。这一方法平衡了模型的帮助性与安全性，确保输出既实用又合规。

• Behemoth 共蒸馏 (Behemoth Codistillation)

     Behemoth 作为“教师”模型，为 Scout 和 Maverick 生成训练输出。Meta 引入了创新的损失函数，动态平衡软监督（soft supervision）和硬监督（hard supervision）目标，通过知识蒸馏技术显著提升了两款模型的性能。