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Meta AI开源大模型LLaMA 4挑战RAG,开启AI新时代。核心内容:1. LLaMA 4超长上下文处理能力,颠覆传统RAG模式2. 三款型号Llama 4 Scout、Maverick、Behemoth参数对比3. 开源LLaMA 4引领AI新趋势,未来模型长时记忆成为可能
LLaMA 4的超长上下文一出,RAG瑟瑟发抖。
其中最小款Llama 4 Scout 就标配10M token(1000万token)。
10M token(1000万token)是什么概念?
大概15MB文本,能装100本书、100万行代码,LLaMA 4可以一次“看”完超长内容,不用翻来覆去喂数据。
我们知道传统的RAG(Retrieval-Augmented Generation)通过检索外部知识库给模型喂料,解决上下文短的问题。
过去,要对100本书和100万行代码进行分析。用RAG,得先检索相关片段,再喂给模型生成答案。
现在,LLaMA 4的出现似乎证明了这种需求还处于AI的蛮荒时代,直接把全量数据扔给LLaMA 4 Scout就完了,它自己翻完、推理完,给你答案。
“全量输入+直接推理”可以说直接打爆RAG的“检索+生成”模式。普通用户再也不用搭复杂的检索管道(向量数据库、嵌入模型),使用或者开发成本直线下降。
这里介绍一下LLaMA。
Meta AI被称为“AI界安卓”,LLaMA 则是由 Meta AI 开发的一系列开源大语言模型(Large Language Model Meta AI 的缩写),首次亮相于 2023 年。它专为研究和高效性设计,以在较小的参数规模下实现强大的自然语言处理能力而闻名。相比商业化的闭源模型(如 GPT 系列),LLaMA 主打一个开源和轻量化。
2025年4月5日,Meta AI正式发布了这个开源大语言模型的第四代家族,号称“同类中最先进的多模态模型”。
LLaMA 4共三款型号。
Llama 4 Scout:17B活跃参数,16个专家模块,多模态(文本+图像),上下文窗口10M token。单张H100 GPU就能跑。优于 LLaMA 3.1 405B、Gemma 3 和 Gemini,被称为“单卡最强多模态模型”。
Llama 4 Maverick:17B活跃参数,128个专家模块,性能据称超GPT-4,与 DeepSeek v3 相当,“开源天花板”。
Llama 4 Behemoth:直接来到2880B参数,16个专家模块,仍在训练中,目标挑战GPT-4o。
除了超大参数,开源Llama 4也直接全量多模态,文本 + 图像原生融合。目前已上架至opentrouer,togetherai也可以免费使用。
虽然目前不无法直接消费级显卡上运行,Llama 4的性能可能也就那样,但是Llama 4很明显正传递一个信号:大模型大窗口的时代来了,RAG这种方式马上就会得迭代,未来人人都会自己的专属模型,模型长时记忆也将成为可能 ,新的知识新的内容或许直接通过直接增加添加的形式内化到模型中。
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