Hello folks，我是 Luga，今天我們來聊一下人工智能領(lǐng)域的最新大模型技術(shù)進(jìn)展 - 構(gòu)建高效、靈活、以及開源的的大模型 - Llama 4 。

在人工智能領(lǐng)域，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，越來越多的強(qiáng)大語言模型應(yīng)運(yùn)而生。Llama 4 作為 Meta 推出的最新一代大規(guī)模語言模型，憑借其卓越的性能和創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計(jì)，成為了當(dāng)前 AI 領(lǐng)域的焦點(diǎn)之一。無論是處理自然語言理解、生成，還是在復(fù)雜任務(wù)中的推理能力，Llama 4 都展現(xiàn)了非凡的潛力。

本文將帶你一文讀懂 Llama 4 模型，從其核心架構(gòu)到實(shí)際應(yīng)用，為大家揭開這款前沿技術(shù)的神秘面紗，全面了解它們?nèi)绾瓮苿?dòng) AI 技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展 ...

01、如何看待 Llama 4 模型 ？

截至 2025 年 4 月 5 日晚上 7:47 PDT，Llama 4 模型的發(fā)布無疑是 AI 領(lǐng)域的一次重要事件，Meta AI 選擇在同一天推出三款模型（Scout、Maverick 和 Behemoth），并以開放源代碼的方式向部分用戶提供，展現(xiàn)了其在多模態(tài) AI 技術(shù)上的雄心與戰(zhàn)略調(diào)整。

這無疑是 AI 領(lǐng)域的一次里程碑式舉動(dòng)。Llama 4 家族的每一款產(chǎn)品都針對(duì)特定目標(biāo)精心設(shè)計(jì)——從輕量級(jí)部署到企業(yè)級(jí)推理，功能各具特色。最令人振奮的是，其中兩款模型現(xiàn)已向公眾開放。在 OpenAI、Google 和 X.com 等公司不斷構(gòu)建規(guī)模更大但封閉的模型之際，Meta AI 卻走上了截然不同的道路，致力于打造強(qiáng)大且開放可及的 AI 技術(shù)。

Llama 4 家族模型的訓(xùn)練采用了 Meta 宣稱的“比任何已知集群更大”的 GPU 集群（超過 10 萬個(gè) Nvidia H100 GPU），訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模可能遠(yuǎn)超 Llama 3 的 15 萬億 tokens，結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)（文本、圖像、語音），體現(xiàn)了 Meta 在計(jì)算資源上的巨大投入。值得注意的是，Llama 4 避免了復(fù)雜混合專家模型，選擇了標(biāo)準(zhǔn)解碼器架構(gòu)，優(yōu)先考慮訓(xùn)練穩(wěn)定性和開發(fā)便利性，這可能為其性能提供了可靠基礎(chǔ)。

同時(shí)，Meta 已將 Llama 4 集成到 Meta AI 助手，覆蓋 WhatsApp、Messenger 和 Instagram 等 40 個(gè)國家的應(yīng)用，并計(jì)劃推出獨(dú)立應(yīng)用。這不僅提升了用戶體驗(yàn)，也為中小企業(yè)提供了低成本的 AI 解決方案。此外，Meta 強(qiáng)調(diào) Llama 4 減少了對(duì)“有爭議”問題的拒絕率，表明其試圖在開放性與安全性的平衡中尋求突破。

02、Llama 4 模型家族知多少 ？

作為 Llama 4 系列模型，Meta AI 推出的  Scout、Maverick 和 Behemoth——是一組高效能、開源且多模態(tài)的語言模型，標(biāo)志著 AI 技術(shù)在性能與可訪問性上的全新突破。尤其是 Llama 4 Maverick 在 LMarena 基準(zhǔn)測試中突破 1400 分，力壓 GPT-4o、DeepSeek V3、Gemini 2.0 Flash 等競品，展現(xiàn)出卓越的競爭力。

更令人矚目的是，這些模型支持高達(dá) 1000 萬 token 的上下文長度，創(chuàng)下了當(dāng)前所有開源權(quán)重 LLM 的最長記錄。這一壯舉不僅體現(xiàn)了 Meta 在技術(shù)上的領(lǐng)先地位，也為其在全球 AI 生態(tài)中的影響力增添了濃墨重彩的一筆。

1、Llama 4 Scout：小巧、迅捷、智慧兼?zhèn)?/span>

作為 Llama 4 家族中最高效的成員，Scout 被設(shè)計(jì)為一款輕量級(jí)且快速響應(yīng)的模型，特別適合那些無法獲取大型 GPU 集群的開發(fā)者和研究人員。它以高性能與低資源需求兼得，成為多模態(tài)應(yīng)用領(lǐng)域的理想選擇。

接下來，我們來看一下  Scout 產(chǎn)品的相關(guān)特性，具體可參考如下：

在架構(gòu)設(shè)計(jì)層面，Scout 采用混合專家模型（Mixture of Experts, MoE）架構(gòu)，配備 16 個(gè)專家模塊，每次僅激活 2 個(gè)專家，從而從總計(jì) 1090 億參數(shù)中調(diào)用 170 億活躍參數(shù)。它支持驚艷的 1000 萬 token 上下文窗口，堪稱長文本處理的先鋒。

同時(shí)，通過 Int4 量化技術(shù)，Scout 能夠在單臺(tái) Nvidia H100 GPU 上流暢運(yùn)行，顯著降低了硬件成本，為預(yù)算有限的用戶提供了高性價(jià)比的選擇。

在多項(xiàng)基準(zhǔn)測試中，Scout 超越了同類模型如 Gemma 3、Gemini 2.0 Flash-Lite 和 Mistral 3.1，展現(xiàn)出強(qiáng)大的語言理解和生成能力。

此外，在模型訓(xùn)練過程中，模型在 200 種語言上進(jìn)行了預(yù)訓(xùn)練，其中 100 種語言的 token 數(shù)量超過 10 億，同時(shí)融入了多樣化的圖像和視頻數(shù)據(jù)，支持單次提示中處理高達(dá) 8 張圖像。

在應(yīng)用場景落地方面，得益于先進(jìn)的圖像區(qū)域接地技術(shù)（image region grounding），Scout 實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)的視覺推理，特別適用于長上下文記憶聊天機(jī)器人、代碼總結(jié)工具、教育問答機(jī)器人以及針對(duì)移動(dòng)設(shè)備或嵌入式系統(tǒng)的優(yōu)化助手。

2、Llama 4 Maverick：強(qiáng)大可靠的旗艦之選

Maverick 作為 Llama 4 家族的旗艦開源模型，專為高級(jí)推理、編碼和多模態(tài)應(yīng)用而生。盡管其性能遠(yuǎn)超 Scout，Maverick 依然通過相同的 MoE 策略保持了高效性，成為企業(yè)和開發(fā)者信賴的強(qiáng)力工具。

相較于 Scout 產(chǎn)品的輕量級(jí)特性，Maverick 核心特性主要體現(xiàn)在如下幾個(gè)層面，具體可參考：

在架構(gòu)設(shè)計(jì)層面，Maverick 采用混合專家架構(gòu)，包含 128 個(gè)路由專家和 1 個(gè)共享專家，在推理時(shí)僅激活 170 億參數(shù)（總計(jì) 4020 億參數(shù)）。它通過文本和圖像的早期融合（early fusion）技術(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，支持單次處理 8 張圖像輸入。

在執(zhí)行效率方面，Maverick 能夠在單臺(tái) H100 DGX 主機(jī)上高效運(yùn)行，或通過多 GPU 集群無縫擴(kuò)展，兼顧性能與靈活性。

在對(duì)比測試方面，在 LMSYS Chatbot Arena 上，Maverick 的 ELO 評(píng)分達(dá)到 1417，超越 GPT-4o 和 Gemini 2.0 Flash，并在推理、編碼和多語言能力上與 DeepSeek v3.1 比肩。

與 Scout 產(chǎn)品 不同的是，Maverick 采用了前沿技術(shù)，包括 MetaP 超參數(shù)縮放、FP8 精度訓(xùn)練以及 30 萬億 token 的數(shù)據(jù)集。其強(qiáng)大的圖像理解、多語言推理和成本效益表現(xiàn)均優(yōu)于 Llama 3.3 70B 模型。

在應(yīng)用場景落地方面，Maverick 的優(yōu)勢使其成為 AI 配對(duì)編程、企業(yè)級(jí)文檔理解和教育輔導(dǎo)系統(tǒng)的理想選擇，尤其適合需要高精度和多語言支持的復(fù)雜任務(wù)。

3、Llama 4 Behemoth：巨獸級(jí)的教學(xué)典范

Behemoth 是 Meta 迄今為止規(guī)模最大的模型，雖然尚未向公眾開放，但它在 Scout 和 Maverick 的訓(xùn)練過程中扮演了至關(guān)重要的“教師”角色，為家族成員的卓越表現(xiàn)奠定了基礎(chǔ)。

與家族的前面 2個(gè)產(chǎn)品相比較，Behemoth 綜合層面最優(yōu)，其核心特性主要如下：

在架構(gòu)設(shè)計(jì)層面，Behemoth 采用混合專家架構(gòu)，配備 16 個(gè)專家模塊，推理時(shí)激活 2880 億參數(shù)（總計(jì)近 2 萬億參數(shù)）。作為原生多模態(tài)模型，Behemoth 在推理、數(shù)學(xué)和視覺語言任務(wù)中表現(xiàn)出色。

在性能表現(xiàn)方面，在 STEM 基準(zhǔn)測試（如 MATH-500、GPQA Diamond 和 BIG-bench）中，Behemoth 持續(xù)超越 GPT-4.5、Claude Sonnet 3.7 和 Gemini 2.0 Pro，展現(xiàn)了其在科學(xué)領(lǐng)域的強(qiáng)大實(shí)力。

基于角色與訓(xùn)練過程，Behemoth 作為教師模型，通過與 Scout 和 Maverick 進(jìn)行共蒸餾（co-distillation）技術(shù)，利用創(chuàng)新的損失函數(shù)（平衡軟監(jiān)督和硬監(jiān)督），指導(dǎo)兩款模型的優(yōu)化。其訓(xùn)練采用了 FP8 精度、優(yōu)化后的 MoE 并行技術(shù)（相較 Llama 3 提升 10 倍速度），以及新的強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略，包括硬提示采樣、多能力批處理構(gòu)造和多樣化系統(tǒng)指令采樣。

在應(yīng)用場景落地方面，盡管目前僅限內(nèi)部使用，Behemoth 作為 Meta 的黃金評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，驅(qū)動(dòng)了家族模型的性能提升，并為未來開源奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。

03、Llama 4 模型內(nèi)部實(shí)現(xiàn)剖析 

作為基于一種結(jié)構(gòu)化且創(chuàng)新的訓(xùn)練流程，Meta AI 將 Llama 4 系列模型的開發(fā)分為兩個(gè)關(guān)鍵階段：預(yù)訓(xùn)練和后訓(xùn)練。這一過程融入了多項(xiàng)先進(jìn)技術(shù)，顯著提升了模型的性能、擴(kuò)展性和效率，為 AI 領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步樹立了新標(biāo)桿。

以下，我們將深入剖析 Llama 4 家族——Scout、Maverick 和 Behemoth 的訓(xùn)練細(xì)節(jié)，結(jié)合專業(yè)技術(shù)描述與通俗類比，帶大家全面了解其訓(xùn)練背后的科學(xué)與工程智慧。

1、Llama 4 模型預(yù)訓(xùn)練

預(yù)訓(xùn)練是 Llama 4 模型知識(shí)與能力的基礎(chǔ)，Meta 在這一階段引入了多項(xiàng)突破性創(chuàng)新，確保模型在多模態(tài)和高效性上達(dá)到行業(yè)領(lǐng)先水平。

• 多模態(tài)數(shù)據(jù)融合

Llama 4 系列在超過 30 萬億 token 的多樣化數(shù)據(jù)集上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，涵蓋文本、圖像和視頻等多源數(shù)據(jù)。這些模型從一開始即具備原生多模態(tài)能力，能夠無縫處理語言和視覺輸入，奠定了跨模態(tài)推理的基礎(chǔ)。

• 混合專家模型 (Mixture of Experts, MoE)

預(yù)訓(xùn)練采用了 MoE 架構(gòu)，僅在每次推理中激活模型參數(shù)的一部分。例如，Maverick 擁有 4000 億總參數(shù)，但每次僅激活 170 億活躍參數(shù)；而 Behemoth 約 2 萬億總參數(shù)中激活 2880 億。這種選擇性路由技術(shù)使超大規(guī)模模型在推理時(shí)保持高效，顯著降低了計(jì)算成本。

• 早期融合架構(gòu) (Early Fusion Architecture)

文本和視覺輸入通過早期融合技術(shù)聯(lián)合訓(xùn)練，整合至共享模型主干。這一方法增強(qiáng)了不同模態(tài)間的語義一致性，為多模態(tài)任務(wù)提供了堅(jiān)實(shí)支持。

• MetaP 超參數(shù)調(diào)優(yōu)

Meta 開發(fā)了 MetaP 技術(shù)，允許為每一層設(shè)置個(gè)性化的學(xué)習(xí)率和初始化規(guī)模。這一創(chuàng)新確保了超參數(shù)在不同模型規(guī)模和訓(xùn)練配置間的良好遷移性，優(yōu)化了訓(xùn)練穩(wěn)定性。

• FP8 精度訓(xùn)練

所有型采用 FP8 精度進(jìn)行訓(xùn)練，這一技術(shù)在提升計(jì)算效率的同時(shí)，保持了模型質(zhì)量的可靠性，顯著降低了能耗和硬件需求。

• iRoPE 架構(gòu)

同時(shí)，引入了交錯(cuò)注意力層（interleaved attention layers）的新型 iRoPE 架構(gòu)，摒棄傳統(tǒng)位置嵌入（positional embeddings），并通過推理時(shí)的溫度縮放（temperature scaling）技術(shù)，幫助 Scout 模型實(shí)現(xiàn)了對(duì)超長輸入（高達(dá) 1000 萬 token）的泛化能力。

除上述核心機(jī)制外，Llama 4 還引入“可讀性提示”機(jī)制，可以想象一下：預(yù)訓(xùn)練像“給 AI 打基礎(chǔ)”，Meta 像一位“建筑師”，用多模態(tài)“建材”、MoE“結(jié)構(gòu)”和 iRoPE“設(shè)計(jì)”打造了一座“智能大廈”。

 2、Llama 4 模型的后訓(xùn)練

    在完成預(yù)訓(xùn)練后，Meta 通過精心設(shè)計(jì)的后訓(xùn)練流程，進(jìn)一步提升了模型的性能、安全性和適用性。這一階段包括多個(gè)步驟，確保模型在復(fù)雜任務(wù)上的卓越表現(xiàn)。

• 輕量級(jí)有監(jiān)督微調(diào) (Lightweight Supervised Fine-Tuning, SFT)

Meta 使用 Llama 模型作為“裁判”，篩選出簡單提示，僅保留難度較高的示例進(jìn)行微調(diào)。這一策略專注于復(fù)雜推理任務(wù)，顯著增強(qiáng)了模型在挑戰(zhàn)性場景中的表現(xiàn)。

• 在線強(qiáng)化學(xué)習(xí) (Online Reinforcement Learning, RL)

實(shí)施持續(xù)的在線強(qiáng)化學(xué)習(xí)，利用硬提示（hard prompts）、自適應(yīng)過濾和課程設(shè)計(jì)（curriculum design），保持模型在推理、編碼和對(duì)話能力上的持續(xù)優(yōu)化。

• 直接偏好優(yōu)化 (Direct Preference Optimization, DPO)

在強(qiáng)化學(xué)習(xí)之后，應(yīng)用輕量級(jí) DPO 技術(shù)，針對(duì)特定邊緣案例和響應(yīng)質(zhì)量進(jìn)行微調(diào)。這一方法平衡了模型的幫助性與安全性，確保輸出既實(shí)用又合規(guī)。

• Behemoth 共蒸餾 (Behemoth Codistillation)

Behemoth 作為“教師”模型，為 Scout 和 Maverick 生成訓(xùn)練輸出。Meta 引入了創(chuàng)新的損失函數(shù)，動(dòng)態(tài)平衡軟監(jiān)督（soft supervision）和硬監(jiān)督（hard supervision）目標(biāo)，通過知識(shí)蒸餾技術(shù)顯著提升了兩款模型的性能。

從某種意義上而言，Llama 4 的發(fā)布遠(yuǎn)超簡單的跟進(jìn)，其樹立了全新的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。這些模型兼具強(qiáng)大性能、高效性與開放性，開發(fā)人員無需巨額預(yù)算即可利用頂級(jí) AI 技術(shù)。

因此，無論從小型企業(yè)到大型集團(tuán)，從課堂到研究實(shí)驗(yàn)室，Llama 4 將前沿 AI 技術(shù)置于每一個(gè)人手中。在 AI 快速發(fā)展的新時(shí)代，開放性不再是次要議題，而是未來的核心趨勢。而 Meta 憑借 Llama 4，為這一趨勢注入了強(qiáng)大的聲音與動(dòng)力。