2025年4月5日，Meta突然抛出一颗“开源核弹”——Llama 4系列模型。这场发布不仅是技术迭代，更是对OpenAI、谷歌等闭源巨头的战略反击。扎克伯格在Instagram高调宣布：“开源AI将成为未来的主流！”而Llama 4的三大杀器——混合专家架构（MoE）、原生多模态和千万级上下文窗口，直接让AI行业进入“性价比为王”的新纪元。

三大模型，各有所长

1. 小杯Scout：轻巧实用

总参数1090亿，但每次只用其中170亿，相当于“干活时只开需要的灯”。

超长记忆力：能一次性处理1000万token（约1.5万页书），适合分析整本《三体》或公司全年财报。

单卡运行：一张H100显卡就能用，中小企业也能玩转AI。

2. 中杯Maverick：全能选手

总参数4000亿，但干活时同样只用170亿，效率堪比“只带必要的工具上山”。

图文双修：能看懂图片里的梗，比如把一张表情包转成段子，还能根据设计草图写代码。

性价比高：推理成本是GPT-4o的1/10，生成百万字内容只要几十块。

3. 超大杯Behemoth（训练中）：未来大杀器

参数2万亿，专攻数学、编程等硬核领域，目标是在奥数题上碾压人类学霸。但需要3万多张显卡训练，普通人暂时用不上。

技术突破：从“全能选手”到“专家会诊”

• 混合专家架构（MoE）的魔力
  Llama 4采用“分科诊疗”模式：面对数学题自动调用理科专家，写诗时切换文科专家，避免传统模型“全员加班”的算力浪费。例如，旗舰款Maverick总参数4000亿，但每次仅激活170亿参数，推理成本仅0.19美元/百万token，比GPT-4o便宜90%。

• 多模态“早恋式融合”
  传统模型像“先学语文再补美术”，而Llama 4从训练初期就让文字、图像、视频“共同成长”，直接在共享语义空间交互。用户可上传设计草图让模型生成代码，或圈出表情包让它写段子，甚至分析10小时视频字幕。

• 千万Token的“过目不忘”
  轻量版Scout支持1000万token上下文窗口（约1.5万页文本），能一次性读完《三体》三部曲并解析人物关系，靠的是分层注意力机制——先记大纲再填细节，解决长文本“看完就忘”的痛点。

• 训练效率提升
• FP8混合精度：关键层使用8位浮点数，训练速度提升30%，能耗降低。
• MetaP优化器：基于贝叶斯算法从小规模实验外推超参数，减少90%调参时间，助力Behemoth在32K GPU集群高效训练。

性能表现

1. 基准测试对比

Maverick：在MMMU图像推理（73.4分）、LiveCodeBench编程（43.4分）等任务中超越GPT-4o和DeepSeek V3.1。

Behemoth：Math-500数学竞赛得分95.0，GPQA专业问答73.7分，显著领先竞品。

2. 推理成本优势
   Maverick每百万token成本0.19-0.49美元，仅为GPT-4o的1/10，适合中小企业部署。

四开源生态

核心开源地址

1. GitHub代码仓库

Llama 4 模型代码与权重：

https://github.com/meta-llama/llama-models/tree/main/models/llama4
包含 Scout 和 Maverick 的完整代码、训练框架及量化工具（支持 INT4 量化）

官方文档与博客

• 模型技术文档：
  https://www.llama.com/docs/model-cards-and-prompt-formats/llama4_omni/
  包含架构细节、训练数据、基准测试及安全指南。
• Meta官方博客：
  https://ai.meta.com/blog/llama-4-multimodal-intelligence/
  解读模型设计理念、多模态能力及开源生态规划。