首頁Meta捍衛Llama 4版本，引用Bug作為混合質量報告的原因
週末期間，擁有Facebook、Instagram、WhatsApp和Quest VR的強大企業Meta，出人意料地推出了其最新的AI語言模型Llama 4。不僅僅是一個版本，而是推出了三個新版本，每個版本都因採用了“專家混合”架構和一種名為MetaP的新穎訓練方法（涉及固定超參數）而具備增強的功能。更重要的是，這三個模型都擁有廣泛的上下文窗口，使它們能夠在單次互動中處理更多資訊。
儘管發布令人興奮，但AI社群的反應充其量只能說是冷淡。週六，Meta將其中兩個模型Llama 4 Scout和Llama 4 Maverick開放供下載和使用，但反響遠非熱烈。
Llama 4引發AI使用者的困惑與批評
在北美流行的中文社群論壇1point3acres上的一則未經證實的帖子，傳到了Reddit的r/LocalLlama子版塊。該帖子據稱來自Meta的GenAI組織的一名研究人員，聲稱Llama 4在內部第三方基準測試中表現不佳。帖子暗示，Meta的領導層通過在後訓練階段混合測試集來操縱結果，以滿足各種指標並呈現有利結果。該說法的真實性受到質疑，Meta尚未回應VentureBeat的詢問。
然而，對Llama 4性能的質疑並未止於此。在X上，用戶@cto_junior對該模型的表現表示難以置信，引用了一項獨立測試，顯示Llama 4 Maverick在測試編碼任務的aider polyglot基準測試中僅得分16%。這一得分遠低於DeepSeek V3和Claude 3.7 Sonnet等同等規模的舊模型。
AI博士兼作者Andriy Burkov也在X上質疑Llama 4 Scout宣稱的1000萬token上下文窗口，指出這是“虛擬的”，因為該模型未在超過256k token的提示上進行訓練。他警告說，發送更長的提示可能會導致低品質的輸出。
在r/LocalLlama子版塊上，用戶Dr_Karminski對Llama 4表示失望，比較其在模擬七邊形內球體運動等任務上的表現與DeepSeek的非推理V3模型相比表現不佳。
前Meta研究員、現為AI2高級研究科學家的Nathan Lambert，在其Interconnects Substack博客上批評了Meta的基準比較。他指出，Meta宣傳材料中使用的Llama 4 Maverick模型與公開發布的模型不同，後者被優化為更具對話性。Lambert指出這一差異，說道：“狡猾。下面展示的結果是假的，對Meta的社群來說，不發布他們用於主要行銷推廣的模型是一大侮辱。”他補充說，雖然宣傳模型“因其幼稚的特性而損害了發布的技術聲譽”，但在其他平台上可用的實際模型“相當聰明且語氣合理”。
Meta回應，否認“在測試集上訓練”並歸咎於快速推出導致的實現錯誤
針對批評和指控，Meta的副總裁兼GenAI負責人Ahmad Al-Dahle在X上回應了這些擔憂。他對社群與Llama 4的互動表示熱情，但承認不同服務的品質報告不一致。他將這些問題歸因於快速推出以及公開實現穩定所需的時間。Al-Dahle堅決否認在測試集上訓練的指控，強調品質變化的原因是實現錯誤，而非任何不當行為。他重申Meta對Llama 4模型重大進展的信心，以及與社群合作實現其潛力的承諾。
然而，這一回應並未平息社群的挫折感，許多人仍報告性能不佳，並要求提供更多關於模型訓練過程的技術文件。這次發布比之前的Llama版本面臨更多問題，引發了關於其開發和推出的疑問。
此次發布的時機引人注目，因為它是在Meta研究副總裁Joelle Pineau宣佈離職之後。Joelle Pineau上週在LinkedIn上表達了對公司在職期間的感恩，並於週末推廣了Llama 4模型系列。
隨著Llama 4繼續被其他推理提供者採用，結果喜憂參半，顯然這次初步發布並未如Meta所希望的那樣成功。即將於4月29日舉行的首屆Meta LlamaCon，將是模型系列第三方開發者的首次聚會，預計將成為討論和爭論的熱點。我們將密切關注進展，請持續關注。
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評論 (11)
0/500
![PaulGonzalez]()
Meta hat mal wieder die AI-Welt aufgemischt! Llama 4 klingt nach einem riesigen Schritt, aber die Meldungen über gemischte Qualität wegen Bugs sind irgendwie enttäuschend. 🤔 Finde es trotzdem cool, dass sie so transparent sind und die Probleme direkt ansprechen – das ist bei Tech-Giganten nicht immer selbstverständlich. Hoffentlich kriegen sie die Fehler schnell in den Griff, sonst könnte das Vertrauen in die Modelle leiden. Die MoE-Architektur an sich ist ja mega spannend!
![WalterHarris]()
Hmm, Meta's Llama 4-Release sorgt also für gemischte Qualitätsberichte und sie schieben es auf Bugs? Interessant. Kann es nicht einfach sein, dass das MoE-Design in der Praxis schwieriger zu beherrschen ist, als in der Theorie versprochen? Die Eile, mit der die großen Tech-Konzerne KI pushen, macht mich nachdenklich. Kommen diese 'Verbesserungen' überhaupt bei den normalen Anwendern an, wo es wirklich zählt? Irgendwie ein klassisches 'Release jetzt, Patch später'-Szenario... 🤔
![HenryBrown]()
Meta qui sort encore un modèle en catimini avec des bugs... Original cette stratégie de 'test en production' sur des millions d'utilisateurs 🙄 Ça me rappelle les mises à jour foireuses d'Instagram ! #BetaTestGéant
![JohnWilson]()
Meta's Llama 4 drop was wild! Three versions with that fancy Mixture-of-Experts setup? Sounds powerful, but those bugs they mentioned make me wonder if it’s ready for prime time. Anyone tried it yet? 🧐
![HarryRoberts]()
Wow, Llama 4 sounds like a beast with that Mixture-of-Experts setup! But bugs causing mixed quality? Kinda feels like Meta rushed this out to beat the competition. Hope they patch it up soon! 🦙
![ArthurJones]()
Wow, Llama 4 sounds like a beast with that Mixture-of-Experts setup! But bugs causing mixed quality? That’s a bit concerning for a big player like Meta. Hope they iron it out soon, I’m curious to see how it stacks up against other models! 🦙
週末期間，擁有Facebook、Instagram、WhatsApp和Quest VR的強大企業Meta，出人意料地推出了其最新的AI語言模型Llama 4。不僅僅是一個版本，而是推出了三個新版本，每個版本都因採用了“專家混合”架構和一種名為MetaP的新穎訓練方法（涉及固定超參數）而具備增強的功能。更重要的是，這三個模型都擁有廣泛的上下文窗口，使它們能夠在單次互動中處理更多資訊。
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然而，對Llama 4性能的質疑並未止於此。在X上，用戶@cto_junior對該模型的表現表示難以置信，引用了一項獨立測試，顯示Llama 4 Maverick在測試編碼任務的aider polyglot基準測試中僅得分16%。這一得分遠低於DeepSeek V3和Claude 3.7 Sonnet等同等規模的舊模型。
AI博士兼作者Andriy Burkov也在X上質疑Llama 4 Scout宣稱的1000萬token上下文窗口，指出這是“虛擬的”，因為該模型未在超過256k token的提示上進行訓練。他警告說，發送更長的提示可能會導致低品質的輸出。
在r/LocalLlama子版塊上，用戶Dr_Karminski對Llama 4表示失望，比較其在模擬七邊形內球體運動等任務上的表現與DeepSeek的非推理V3模型相比表現不佳。
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然而，這一回應並未平息社群的挫折感，許多人仍報告性能不佳，並要求提供更多關於模型訓練過程的技術文件。這次發布比之前的Llama版本面臨更多問題，引發了關於其開發和推出的疑問。
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隨著Llama 4繼續被其他推理提供者採用，結果喜憂參半，顯然這次初步發布並未如Meta所希望的那樣成功。即將於4月29日舉行的首屆Meta LlamaCon，將是模型系列第三方開發者的首次聚會，預計將成為討論和爭論的熱點。我們將密切關注進展，請持續關注。
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