Meta发布Llama 4系列大模型：Scout、Maverick、Behemoth正式亮相，MoE架构成最大亮点
Meta在这场AI竞赛中打出了一张王牌。2025年4月6日，Meta正式发布了全新的Llama 4系列大模型，分别命名为Llama 4 Scout、Llama 4 Maverick，以及仍在训练中的庞然大物Llama 4 Behemoth。名字够有气势，技术实力也同样不容小觑。
本次更新最大的亮点在于：Meta首次引入了“专家混合架构”（Mixture of Experts，简称MoE），可能会彻底改变我们对AI模型效率的认知。
什么是Llama 4？有哪些新突破？
Llama 4系列不仅更大更快，更聪明也更高效。通过引入海量未标注的文本、图像，甚至视频数据进行训练，这些模型具备了更强的多模态理解能力，为未来的通用AI奠定了基础。
目前在Hugging Face上已经开放的有：
Llama 4 Scout：仅需一张NVIDIA H100 GPU即可运行
Llama 4 Maverick：需使用H100 DGX AI平台或同等级硬件
Behemoth：还在训练中，尚未开放
MoE架构：让大模型更聪明也更省力
Llama 4是Meta首批采用“专家混合架构”的模型。简单来说，可以把它理解为一个“专家智囊团”：每次用户提问，只有最合适的几个“专家”会被激活。
这样设计的优势在于：
- 提高训练与响应速度
- 每次推理调用的参数更少，资源更节省
- 更善于处理复杂、专业化任务
具体数据如下：
- Maverick：总参数4000亿，但每次仅激活128个专家中的17亿参数
- Scout：总参数1090亿，每次仅激活16个专家中的17亿参数
这种“动态路由”的机制，让模型即使体量庞大，也能以较低成本实现高性能。
它们是“推理型”模型吗？
还不是。与OpenAI的GPT-4o或o3-mini不同，Llama 4系列目前仍不属于严格意义上的“推理型”模型。这意味着：
- 响应速度更快
- 在涉及事实核查的任务中可能不够稳定
不过，它们在创作类任务上的表现依然非常强劲，足以胜任大部分生成需求。
性能对比：Llama 4与其他主流大模型谁更强？
根据Meta内部测试：
Llama 4 Maverick作为通用型AI助手，在以下任务中表现突出：
- 创意写作
- 编程生成
- 多语言翻译
- 超长文档摘要
- 基于图像的理解任务
在Meta的基准测试中，Maverick优于：
- GPT-4o（OpenAI）
- Gemini 2.0（Google）
但仍略逊于以下顶级模型：
- Gemini 2.5 Pro
- Claude 3.7 Sonnet
- GPT-4.5
Scout则更适合：
文档摘要
大型代码库分析
超长上下文推理（支持长达1000万个tokens）
Behemoth：参数规模高达2万亿的AI巨兽
最后，是那个还在“烤炉里”的Behemoth。尽管还未正式发布，但已备受关注：
- 总参数：2万亿
- 活跃参数：2880亿（共16位专家）
- 在数学、STEM领域和复杂推理任务上表现优异
在Meta的内部基准测试中，Behemoth超过了：
- GPT-4.5
- Claude 3.7
- Gemini 2.0 Pro
但仍未能超越当前的顶级大模型：Gemini 2.5 Pro。
对开发者和AI用户意味着什么？
不论你是AI开发者、研究人员，还是重度AI写作用户，Llama 4的发布都代表着一个新的可能性：
- Scout支持单卡运行，降低本地部署门槛
- Maverick是对闭源模型（如GPT-4）的有力挑战
- Behemoth或将在科研、教育、STEM领域引发重大突破
Scout和Maverick目前已在Hugging Face上线，感兴趣的用户可以马上动手尝试。
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写在最后
Meta这波操作，毫无疑问是在全力追赶甚至试图超越AI行业的领跑者。通过引入Mixture of Experts架构，Llama 4不再只是“更大”的模型，而是一个“更聪明”的存在。
Llama 4是否能真正挑战AI领域的头部选手还需时间检验，但有一点可以确定：Meta这只“羊”，已经不再是温顺的角色。
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