1000万上下文+2880亿参数的Llama4，却让DeepSeek们松了一口气

主要观点总结

文章介绍了Meta发布的Llama4系列开源模型，包括Llama 4 Scout、Llama 4 Maverick和即将发布的Llama 4 Behemoth。文章详细阐述了Llama4系列的技术特点和创新点，如MoE架构、多模态融合、超长上下文、后训练策略等。同时，文章还讨论了Llama4在行业中的反响和竞争态势，以及对未来的展望。

关键观点总结

关键观点1: Llama4系列开源模型的发布和技术特点

文章介绍了Meta发布的Llama4系列模型，包括三种模型的技术特点和创新点，如混合专家架构、多模态融合、超长上下文等。

关键观点2: Llama4系列的反响和竞争态势

文章讨论了Llama4在行业中的反响和竞争情况，与竞争对手的模型相比，Llama4的特点和优势，以及其在行业中的地位。

关键观点3: 对Llama4系列的未来展望

文章提到Llama4系列的未来发展方向，包括即将发布的Behemoth模型，以及Meta AI在未来的发展计划和挑战。

文章预览

作者 ｜ 王兆洋 邮箱 ｜ wangzhaoyang@pingwest.com Llama4 来了。 4月5日，Meta发布了外界期待许久的Llama4系列开源模型，目前它包括Llama 4 Scout、Llama 4 Maverick和Llama 4 Behemoth。三种模型对应不同的使用需求，简单来说： Llama 4 Scout是可以在单张H100上跑的多模态MoE模型， Llama 4 Maverick是击败了GPT-4o 和 Gemini 2.0，比DeepSeek v3小但编码和推理能力匹配的“最佳模型”， 还有一个即将发布的、隐藏在后为所有Llama4系列提供能力的2880亿活跃参数“巨兽”模型Llama 4 Behemoth。 根据它官方发布的介绍，此次Llama4有几个重要的技术亮点。 MoE架构 ：此次是Llama首次采用混合专家架构，任务执行时仅激活部分参数（如Maverick总参数4000亿，活跃参数170亿），显著提升训练和推理效率。 多模态融合 ：早期融合（Early Fusion）策略统一处理文本、图像、视频，突破传统多模态模型的分阶 ………………………………