日前，Meta（原Facebook）推出了Llama 4的3个版块，Llama 4 Scout、Llama 4 Maverick和Llama 4 Behemoth。在大模子竞技场（LMSYS Chatbot Arena）的盲测跑分中，Llama 4 Maverick 的总排行第二，成为第四个糟蹋 1400分的大模子。不仅在通达模子中排行第一；在周折请示词、编程、数学、创意写稿等任务中也均排行第一。
但怀疑随之而来，因为无边网友下载实测后，发现Llama 4的证实很差，根蒂不像是在竞技场排行第一的水平。此外，在竞技场除外的第三方评测中，Llama 4排行皆是垫底，证实远不如Gemini和Deepseek。更有匿名职工在论坛爆料称Llama 4的研发有怪异步履，我方也曾离职，并条款不在Llama 4的技能证明上签字。
文/承天蒙
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鄙俚品评和质疑
不久，大模子竞技场母公司LMSYS发布官方声明，称Meta交给竞技场的Llama 4是针对评测看法优化过的特供版，和网友们下载的平常版块不雷同。LMSYS品评了Meta这种打擦边球的步履，暗意会用Llama 4的平常版再行评测。
面临威望汹汹的品评和责问，Meta的副总裁兼GenAI端庄东说念主Ahmad Al-Dahle在X上发表声明，否定了在测试集上测验的指控，并将质料不踏实的问题归因为bug。
那么Llama 4究竟是怎么的技能阶梯，它真实凿水平又如何呢？
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被公司予以厚望
多模态大语言模子（Multimodal Large Language Models，简称MLLM），逢迎了大语言模子（LLM）的当然语言处明智力，和对其他模态（如视觉、音频等）数据的齐集与生成智力。它卤莽处理和齐集来自文本、图像、声息等不同模态的信息，并将这些信息整合，以完成复杂的任务。不错说，多模态大模子是普通大语言模子的进化态，亦然以前赶赴通用东说念主工智能的必经之路。谷歌Gemini，OpenAI的GPT-4皆是多模态大语言模子。
在大模子的武备竞赛中，Meta行为依靠Facebook、Instagram等酬酢媒体赚得盆满钵满的互联网科技公司，在AI技能上不甘落为东说念主后。但履行却很骨感。Llama 3.3刚刚发布一个月，Deepseek R1便横空出世，在预算少的多的情况下得到了更好的收获。Llama 3.3甫一面世就径直落伍，这让Meta受到了广泛的颤动，科技媒体报说念称，Meta料理层对我方进行了反念念。
由于老本商场的施压，Meta谈判本年在AI领域投资650亿好意思元，例必要作念出一番收获。对其自家的多模态大模子Llama 4，Meta更是予以厚望。
在其官方新闻稿中，Meta暗意，Llama 4 Scout和Llama 4 Maverick是其“迄今限度着手进的模子”，亦然“同类居品中多模态性能最佳的”。Llama 4 Behemoth当前还正在测验，但CEO马克·扎克伯格也曾暗意，Behemoth是“全寰球证实最佳的基础预测验模子。”
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亮点：1000万token的高下文窗口
Llama 4的三个版块，均罗致了“夹杂大家模子”（Mixture of Experts，简称MoE）架构和一种新的固定超参数（hyperparameters）的测验设施。其相当之处在于开拓了高达1000万个token的高下文窗口，这是AI大模子与用户一次输入/输出能处理的信息量，十分于AI的职责内存。Meta将之评价为“行业领军”。
夹杂大家模子是一种机器学习设施，它将任务拆分为多少子任务，并将每个子任务分拨给有益处罚该类问题的神经会聚子系统。每个“大家”端庄处罚问题的一部分，最终将各自的后果并吞成一个举座输出。DeepSeek-V3便是一个MoE模子，因此MoE被大皆以为能在镌汰资源挥霍的同期耕作输出质料。
据Meta先容，Llama 4 Scout领有1090亿个参数，每次调用会激活16个大家模子中的170亿个参数。Meta称，该模子不错部署在一块Nvidia H100 GPU上——不外这需要进行大幅量化处理，即对模子参数进行压缩和量化，从而镌汰模子的存储和蓄意复杂度。况且即使如斯，其高达1000万个token的高下文窗口也无法充分诳骗。
Llama 4 Maverick体量更大，领有128个大家模子，总参数目达4020亿，但与Scout雷同，每次调用仍只激活170亿个参数。
Scout和Maverick皆是基于Llama 4 Behemoth。Meta暗意，Behemoth领有2880亿个活跃参数、16个大家模子，以及接近两万亿的总参数边界。
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奴隶者
Meta称，Llama 4 Scout“在鄙俚报说念的基准测试中 ”打败了谷歌的Gemma 3和Gemini 2.0 Flash-Lite模子，以及开源的Mistral 3.1，同期仍然 “恰当单个Nvidia H100 GPU”。并称其Maverick 模子在编码和推理任务中的后果可与 DeepSeek-V3 相失色，使用的“行径参数不到其一半”。当今看来，这究竟是事真话语，照旧自吹自擂，需要靠抓行出真知了。
酬酢会聚上，试用了Llama 4的网友对其暗意失望，网友评价称：“Meta的造反诠释，若是你的idea不崭新，即使领有寰球上沿途的GPU和数据也没什么兴味兴味。Deepseek和OpenAI这么的公司才证实出了鼓吹AI前进真实凿调动。”
行为大模子和AI研发的奴隶者开云kaiyun中国官方网站，Meta诚然有钱，也渴慕作念出一番收获，但从Llama 4当前的证实来看，Meta在大模子领域还有很长一段路要走。
YULE
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