本文将带你一文读懂 Llama 4 模型，从其焦点架构到实际应用，为大家揭开这款前沿技术的秘密面纱，全面了解它们怎样推动 AI 技术的创新与发展 ...
Hello folks，我是 Luga，本日我们来聊一下人工智能领域的最新大模型技术进展 - 构建高效、机动、以及开源的的大模型 - Llama 4 。
在人工智能领域，随着技术的不断进步，越来越多的强盛语言模型应运而生。Llama 4 作为 Meta 推出的最新一代大规模语言模型，依附其卓越的性能和创新的架构设计，成为了当前 AI 领域的焦点之一。无论是处理自然语言明白、天生，照旧在复杂任务中的推理能力，Llama 4 都展现了非凡的潜力。
本文将带你一文读懂 Llama 4 模型，从其焦点架构到实际应用，为大家揭开这款前沿技术的秘密面纱，全面了解它们怎样推动 AI 技术的创新与发展 ...
01、怎样对待 Llama 4 模型 ？
停止 2025 年 4 月 5 日晚上 7:47 PDT，Llama 4 模型的发布无疑是 AI 领域的一次紧张事故，Meta AI 选择在同一天推出三款模型（Scout、Maverick 和 Behemoth），并以开放源代码的方式向部分用户提供，展现了其在多模态 AI 技术上的雄心与战略调整。
这无疑是 AI 领域的一次里程碑式举动。Llama 4 家族的每一款产品都针对特定目的精心设计——从轻量级部署到企业级推理，功能各具特色。最令人奋发的是，此中两款模型现已向公众开放。在 OpenAI、Google 和 X.com 等公司不断构建规模更大但封闭的模型之际，Meta AI 却走上了大相径庭的道路，致力于打造强盛且开放可及的 AI 技术。
Llama 4 家族模型的训练采用了 Meta 宣称的“比任何已知集群更大”的 GPU 集群（超过 10 万个 Nvidia H100 GPU），训练数据规模可能远超 Llama 3 的 15 万亿 tokens，团结多模态数据（文本、图像、语音），体现了 Meta 在盘算资源上的巨大投入。值得注意的是，Llama 4 避免了复杂混合专家模型，选择了尺度解码器架构，优先考虑训练稳固性和开发便利性，这可能为其性能提供了可靠基础。
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，并筹划推出独立应用。这不但提拔了用户体验，也为中小企业提供了低成本的 AI 办理方案。别的，Meta 强调 Llama 4 淘汰了对“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。
02、Llama 4 模型家族知多少 ？
作为 Llama 4 系列模型，Meta AI 推出的 Scout、Maverick 和 Behemoth——是一组高效能、开源且多模态的语言模型，标志着 AI 技术在性能与可访问性上的全新突破。尤其是 Llama 4 Maverick 在 LMarena 基准测试中突破 1400 分，力压 GPT-4o、DeepSeek V3、Gemini 2.0 Flash 等竞品，展现出卓越的竞争力。
更令人瞩目的是，这些模型支持高达 1000 万 token 的上下文长度，创下了当前所有开源权重 LLM 的最长记载。这一壮举不但体现了 Meta 在技术上的领先地位，也为其在全球 AI 生态中的影响力增添了浓墨重彩的一笔。
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，特殊适合那些无法获取大型 GPU 集群的开发者和研究职员。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 产品的干系特性，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 可以或许在单台 Nvidia H100 GPU 上流畅运行，显着降低了硬件成本，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 逾越了同类模型如 Gemma 3、Gemini 2.0 Flash-Lite 和 Mistral 3.1，展现出强盛的语言明白和天生能力。
别的，在模型训练过程中，模型在 200 种语言上进行了预训练，此中 100 种语言的 token 数目超过 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，得益于先辈的图像地区接地技术（image region grounding），Scout 实现了精准的视觉推理，特殊适用于长上下文影象聊天呆板人、代码总结工具、教育问答呆板人以及针对移动设备或嵌入式体系的优化助手。
2、Llama 4 Maverick：强盛可靠的旗舰之选
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 焦点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，包罗 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。
在执行服从方面，Maverick 可以或许在单台 H100 DGX 主机上高效运行，或通过多 GPU 集群无缝扩展，分身性能与机动性。
在对比测试方面，在 LMSYS Chatbot Arena 上，Maverick 的 ELO 评分达到 1417，逾越 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 差别的是，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。其强盛的图像明白、多语言推理和成本效益体现均优于 Llama 3.3 70B 模型。
在应用场景落地方面，Maverick 的上风使其成为 AI 配对编程、企业级文档明白和教育辅导体系的理想选择，尤其适合必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 的训练过程中饰演了至关紧张的“教师”角色，为家族成员的卓越体现奠定了基础。
与家族的前面 2个产品相比力，Behemoth 综合层面最优，其焦点特性主要如下：
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体现出色。
在性能体现方面，在 STEM 基准测试（如 MATH-500、GPQA Diamond 和 BIG-bench）中，Behemoth 持续逾越 GPT-4.5、Claude Sonnet 3.7 和 Gemini 2.0 Pro，展现了其在科学领域的强盛实力。
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，利用创新的丧失函数（平衡软监督和硬监督），引导两款模型的优化。其训练采用了 FP8 精度、优化后的 MoE 并行技术（相较 Llama 3 提拔 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体系指令采样。
在应用场景落地方面，尽管目前仅限内部使用，Behemoth 作为 Meta 的黄金评估尺度，驱动了家族模型的性能提拔，并为未来开源奠定了技术基础。
03、Llama 4 模型内部实现剖析
作为基于一种布局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辈技术，显着提拔了模型的性能、扩展性和服从，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，团结专业技术形貌与通俗类比，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。
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，可以或许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。比方，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，显着降低了盘算成本。
- 早期融合架构 (Early Fusion Architecture)
文本和视觉输入通过早期融合技术团结训练，整合至共享模型主干。这一方法加强了差别模态间的语义一致性，为多模态任务提供了坚实支持。
Meta 开发了 MetaP 技术，答应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差别模型规模和训练设置间的精良迁移性，优化了训练稳固性。
所有型采用 FP8 精度进行训练，这一技术在提拔盘算服从的同时，保持了模型质量的可靠性，显着降低了能耗和硬件需求。
同时，引入了交织注意力层（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。
除上述焦点机制外，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“修建师”，用多模态“建材”、MoE“布局”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，进一步提拔了模型的性能、安全性和适用性。这一阶段包括多个步调，确保模型在复杂任务上的卓越体现。
- 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，显着加强了模型在挑战性场景中的体现。
- 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）、自顺应过滤和课程设计（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，针对特定边沿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 天生训练输出。Meta 引入了创新的丧失函数，动态平衡软监督（soft supervision）和硬监督（hard supervision）目的，通过知识蒸馏技术显着提拔了两款模型的性能。
从某种意义上而言，Llama 4 的发布远超简单的跟进，其树立了全新的行业尺度。这些模型兼具强盛性能、高效性与开放性，开发职员无需巨额预算即可利用顶级 AI 技术。
因此，无论从小型企业到大型集团，从讲堂到研究实验室，Llama 4 将前沿 AI 技术置于每一个人手中。在 AI 快速发展的新时代，开放性不再是次要议题，而是未来的焦点趋势。而 Meta 依附 Llama 4，为这一趋势注入了强盛的声音与动力。
零基础入门AI大模型
本日贴心为大家预备好了一系列AI大模型资源，包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习册本手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
1.学习门路图
第一阶段： 从大模型体系设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域假造试衣体系；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物盛行业咨询智能问答体系；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
2.视频教程
网上虽然也有很多的学习资源，但根本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面门路图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。
（都打包成一块的了，不能逐一展开，总共300多集）
3.技术文档和电子书
这里主要整理了大模型干系PDF册本、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。
4.LLM口试题和面经合集
这里主要整理了行业目前最新的大模型口试题和各种大厂offer面经合集。
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