Llama 4
Meta 2025 发布的开源大模型系列，是 Llama 3.x 的下一代，首次引入 MoE（Mixture of Experts）架构和原生多模态能力，对标 GPT-5 / Claude Opus 4 / Google Gemini 2.5 等闭源旗舰。
关键规格
| 版本 | 参数（激活/总） | 上下文 | 特性 |
|---|---|---|---|
| Llama 4 Scout | 17B / 109B（MoE） | 10M tokens | 长上下文专精 |
| Llama 4 Maverick | 17B / 400B（MoE） | 1M tokens | 综合旗舰 |
| Llama 4 Behemoth | 288B / 2T（MoE，训练中） | - | 教师模型 |
| 模态 | 原生多模态（文本+图像+视频） | ||
| 许可证 | Llama 4 社区许可（部分商业限制） |
市场定位
Llama 4 关键定位：
- 开源旗舰 —— 与闭源 GPT-5/Claude Opus 4 拉开开源生态护城河
- MoE 架构 —— 推理成本远低于 dense 模型（同 quality 下激活参数仅 17B）
- 超长上下文 —— Scout 版本 10M tokens 是业内最长之一
- 原生多模态 —— 与 Llama 3.x 后期"多模态版"分离架构不同，4 代统一训练
客户与部署
- 企业自部署：NVIDIA / AMD / Cerebras / Groq 等硬件适配
- 云服务：AWS Bedrock / Azure AI Foundry / Google Cloud Vertex AI / Databricks 第一时间上架
- 国内复刻 —— 国内多家公司基于 Llama 4 二次训练（受社区许可证商业限制）
演进路线
Llama 1（2023, dense）→ 2 → 3 → 3.1 → 3.2 → 3.3 → Llama 4 Scout / Maverick / Behemoth（2025, MoE+多模态）
关键来源
- 4-02-模型工厂 —— 大模型架构演进、开源 vs 闭源格局
关联
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