Meta叫板OpenAI！刚刚发布的Llama 4有何不得了？

各人好，我是凡人。
本月中旬， Meta正式发布了等待已久的Llama 4系列模子。

作为一个AI爱好者，我第一反应是："Meta这是要在开源战场上彻底干翻GPT了？"
毕竟去年Llama 2和Llama 3的横空出世，已经让许多人对Meta"又爱又恨"。爱的是它把高质量模子开源给各人用，恨的是每次新模子发布都让手里现有的模子瞬间贬值一泰半！我花了一整天时间研究了各方资料，发现这次真的不一样。
一、Mate一晚上发布三个模子 

跟前几代不同，这次Meta直接放出了三款不同定位的模子：
Llama 4 Scout：入门款，得当跑在单卡上；
Llama 4 Maverick：主流款，性价比之王；
Llama 4 Behemoth：旗舰款，能打GPT-4.5的存在。

Scout是不是很可爱？Maverick是不是很帅气？至于Behemoth嘛...大概只有Meta本身以为它长得好看吧，哈哈！
但开顽笑归开顽笑，这三款模子的技术参数确实令人咋舌：
   Scout：170亿激活参数，总参数1090亿，支持1000万Token上下文
  Maverick：170亿激活参数，总参数4000亿，性能直逼GPT-4o
  Behemoth：2880亿激活参数，总参数2万亿，传说中的"西席模子"
  等等，为什么激活参数这么少，总参数却这么多？这就要说到Llama 4最大的技术突破了...
二、MoE：AI界的"分布式办公" 

想象一下，假如你是一家公司的老板，面临一个大项目，你有两种选择：

• 让全部员工一起做同一个项目。
  
• 根据专长分配不同部分给不同员工，只变动必要的人。
  

显然第二种更高效。这就是混合专家（MoE）架构的核心思想。

Llama 4接纳MoE架构后，只需激活很小一部分参数就能完成任务，大大提升了计算服从。
举个例子，Scout模子的激活参数只有170亿，但总参数有1090亿。也就是说，处理任务时只需利用约15%的参数，但效果却能媲美传统的500亿参数模子。
这哪是技术创新，简直是降维打击啊！假如不是吹牛的话，那可真比DeepSeek-R1了。


三、千万级上下文：让模子不再"金鱼记忆"

你有没有过如许的体验：跟AI聊着聊着，它就"失忆"了，完全忘了前面说过什么？
这是由于大多数模子的上下文窗口太小。GPT-4是128K，Claude 3.5 Sonnet是200K，而Llama 4 Scout直接拉到了1000万Token！
这是什么概念？

• 可以一次性输入《战役与和平》全文
  
• 可以分析一个拥有几万行代码的项目
  
• 可以记住你和大模子之间长达数月的对话历史
  

四、多模态融合：看图说话不再是难题

之前的开源模子大多是"有嘴无眼"，要么只能处理文本，要么必要额外的视觉模块。
而Llama 4接纳了早期融合技术，将文本、图像、视频各种信息天然融合在一起处理。

测试了一下它对图片的理解本事：

• 能准确识别图中的多个物体及其关系
  
• 能读懂图表数据并给出分析
  
• 能看懂网页截图并找出必要的信息
  

说实话，在某些细节理解上，它以致比GPT-4o和Gemini还要精准一些。


五、话说：Mate所谓的"开源"，是真的开源吗？

有一个很故意思的东西，Llama 4似乎从出生就不完善。
最大的争议在于它的"开源"到底有多开放？Meta设置了一些利用限制：

• 月活超7亿的企业需申请特别答应
  
• 禁止用于改进其他大模子
  
• 未公开完备训练数据
  

许多开源爱好者都在讽刺："这哪是开源，分明是'开放式封闭'！"
另外，有开发者实测发现，在编程本事上，Llama 4表现不如预期，特别是在处理复杂算法问题时还是比不过GPT-4。。。

六、该不该选择选择Llama 4？

说了这么多，各人肯定关心：我该不该开始用Llama 4？
我的发起是：要根据实际场景选择，千万不要盲目跟风。
假如你是：

• 普通开发者：Scout完全够用，一张H100或两张4090就能跑起来。
  
• 创业公司：Maverick性价比最高，省钱又能应对大部分场景。
  
• 大型企业：可以等Behemoth正式发布，或者现在就实验Maverick。
  

记住一点：参数巨细不等于实用价值，找到得当本身业务的模子才是王道。

最后

Meta这次的动作，实在反映出一个更深层次的问题：开源与闭源模子的未来走向。
OpenAI、Anthropic一直主打闭源高质量路线，而DeepSeek、Meta、Mistral则走开源普惠门路。

随着DeepSeek-R1、Llama 4的不绝更新发布，开源与闭源的差距正在迅速缩小，也许在不久的未来，开源模子在本事上完全追平以致超越闭源模子也不是不大概。
可以确定的是假如真到了那时间，AI的竞争核心大概不再是模子本身，而是围绕模子的生态和服务。
所以，未来AI的战场，不在于谁的参数更多，而在于谁能更好地解决实际问题。

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