Meta 发布了最新 AI 模型系列 ——Llama 4，这是其 Llama 家族的最新成员。该系列包括 Llama 4 Scout、Llama 4 Maverick 和 Llama 4 Behemoth。所有这些模型都经过了大量未标注的文本、图像和视频数据的训练，以使它们具备广泛的视觉理解能力。

在大模型竞技场（Arena），Llama 4 Maverick 的总排名第二，成为第四个突破 1400 分的大模型。其中开放模型排名第一，超越了 DeepSeek；在困难提示词、编程、数学、创意写作等任务中排名均为第一；大幅超越了自家 Llama 3 405B，得分从 1268 提升到了 1417；风格控制排名第五。

Meta 最新发布的 Llama 4 系列大模型引发了广泛关注，其技术革新与争议并存。

一、核心技术创新

1. 混合专家架构（MoE）的全面应用

Llama 4 全系首次采用 MoE 架构，通过动态调用不同“专家”子模型提升效率。例如，Llama 4 Maverick 拥有 128 个专家和 170 亿激活参数，总参数达 4000 亿，但推理时仅需调用部分参数，显著降低计算成本（单 H100 GPU 可部署）。Meta 强调，MoE 架构在固定算力预算下能实现更高模型质量，同时支持多模态任务的高效处理。

2. 原生多模态与早期融合技术

模型通过“早期融合”将文本、图像、视频等模态数据统一整合至模型骨干，支持联合预训练。例如，Llama 4 Scout 可处理 1000 万 token 的上下文（相当于 15000 页文本），并支持多图像输入（最多 48 张），在医学、科学等领域潜力显著。

3. 突破性训练技术

MetaP 超参数优化：通过小规模实验推导大规模模型超参数，降低训练试错成本，尤其对 2 万亿参数的 Behemoth 模型至关重要。

长上下文支持：采用 iRoPE 架构，结合无位置编码的全局注意力层和温度缩放技术，实现从 256K 训练长度到千万级上下文的泛化能力。

二、性能表现与优势

基准测试成绩亮眼

Llama 4 Maverick：在 ChartQA、DocVQA 等多模态任务中超越 GPT-4o 和 Gemini 2.0 Flash，推理能力与 DeepSeek v3.1 相当，但激活参数仅为后者一半。

Llama 4 Behemoth（预览版）：在 MATH-500、GPQA Diamond 等 STEM 基准中优于 GPT-4.5 和 Claude 3.7 Sonnet，总参数达 2 万亿，定位为“教师模型”。

成本与部署优势

Llama 4 Maverick 的推理成本为每百万 token 0.19-0.49 美元，远低于 GPT-4o 的 4.38 美元，且支持单卡 H100 部署，适合企业级应用。

多语言与安全性改进

模型支持 12 种语言，预训练数据量是 Llama 3 的 10 倍，并通过 Llama Guard 等工具强化安全对齐，宣称在政治偏见控制上更平衡。

三、争议与挑战

实际应用表现不及预期

社区测试显示，Llama 4 在编程任务（如“六边形小球测试”）中表现逊于 DeepSeek R1 和 Gemini 2.5 Pro，汉英互译 BLEU 分数落后竞品 11 分，多语言支持仅限英语且集中于美国市场。

硬件门槛与社区适配性

即使量化后，模型仍需 H100 级别 GPU 运行，消费级设备无法部署，与 Mistral 等轻量级模型相比缺乏竞争力。开发者批评其“仅依赖庞大算力堆砌”，未能解决实际部署痛点。

开源许可限制

新许可证要求月活超 7 亿的公司需申请特殊授权，且命名需包含“Llama”，被指限制商业化自由度，可能削弱开源社区参与热情。

四、战略意义与未来展望

Llama 4 标志着 Meta 在开源 AI 领域的进一步深耕，其技术路线（如 MoE 与多模态融合）可能引领行业方向。然而，模型的实际应用短板和社区信任危机（如与 Llama 2/3 时代相比，生态支持减少）仍需 Meta 通过后续迭代解决。即将召开的 LlamaCon 大会或透露更多优化计划，例如尚未发布的“Llama 4 Reasoning”模型可能补足推理能力缺陷。