首頁Meta揭開了駱駝4：推出了高級AI模型
Meta 在週六丟下了一顆震撼彈，公開了其 Llama 家族的最新成員：Llama 4。這個新系列包括 Llama 4 Scout、Llama 4 Maverick 和 Llama 4 Behemoth。這些模型經過大量未標記的文字、圖像和影片訓練，據 Meta 稱，它們在視覺處理方面表現相當出色。
推出 Llama 4 的動力來自中國 AI 實驗室 DeepSeek 展示了他們的模型，這些模型的表現與 Meta 先前的 Llama 模型不相上下，甚至更勝一籌。這顯然讓 Meta 陷入一陣忙亂，設立戰情室以探究 DeepSeek 如何使其模型如 R1 和 V3 在運行和部署上更具成本效益。
您可以立即從 Llama.com 或 Meta 的合作夥伴如 Hugging Face 取得 Scout 和 Maverick。然而，Behemoth 仍在實驗室中開發。Meta 的 AI 助理可在 WhatsApp、Messenger 和 Instagram 等應用程式中找到，已在 40 個國家升級為 Llama 4。然而，目前多模態功能僅在美國且僅支援英文。
不過，有個限制。如果您身處歐盟或您的企業在該地區，您將無法使用或分享這些模型。這可能是因為當地嚴格的 AI 和資料隱私法規。順便一提，Meta 對這些規則並不滿意。此外，如果您的公司每月活躍用戶超過 7 億，您需要向 Meta 申請特殊許可證，而他們可能會直接拒絕。
「這些 Llama 4 模型只是 Llama 生態系統重大發展的開端，」Meta 在其部落格文章中誇耀道。「我們才剛開始探索 Llama 4 的潛力。」
圖片來源：Meta Llama 4 是首款採用專家混合（MoE）架構的模型，這使得訓練和回答問題的效率大幅提升。這就像將一項大任務拆分成小任務，交給專門的「專家」模型處理。
以 Maverick 為例，它總計擁有 4000 億個參數，但僅有 170 億個參數在 128 個專家中活躍。另一方面，Scout 擁有 170 億個活躍參數、16 個專家和 1090 億個總參數。
Meta 的內部測試顯示，Maverick 在一般助理和聊天任務（如創意寫作）中表現出色，在編碼、推理、處理多語言和長文本等領域超越了 OpenAI 的 GPT-4o 和 Google 的 Gemini 2.0。然而，它無法與更新的、更強大的模型如 Google 的 Gemini 2.5 Pro、Anthropic 的 Claude 3.7 Sonnet 和 OpenAI 的 GPT-4.5 相提並論。
Scout 在文件摘要和處理大型程式碼庫等任務中表現突出。它擁有高達 1000 萬個 token 的巨大上下文窗口，這意味著它能同時處理圖像和數百萬字的內容。Scout 僅需單一 Nvidia H100 GPU 即可運行，而 Maverick 則需要更強大的 Nvidia H100 DGX 系統或類似設備。
至於 Behemoth，目前仍處於保密狀態，但需要強大的硬體支援。它擁有 2880 億個活躍參數、16 個專家和近 2 兆個總參數。Meta 的測試顯示，它在數學問題解決等 STEM 技能上超越了 GPT-4.5、Claude 3.7 Sonnet 和 Gemini 2.0 Pro，但仍不敵 Gemini 2.5 Pro。
這些 Llama 4 模型都不是所謂的「推理」模型，如 OpenAI 的 o1 和 o3-mini。那些模型會反覆檢查答案，更加可靠，但回應時間較長。
圖片來源：Meta 有趣的是，Meta 表示他們已調整 Llama 4，使其較不會迴避「爭議性」問題。新模型更願意處理過去 Llama 模型會迴避的爭議性政治和社會話題。此外，Meta 聲稱 Llama 4 在拒答問題時「顯著更加平衡」。
「您可以信賴 Llama 4 提供有幫助且真實的答案，而不帶有判斷，」Meta 發言人向 TechCrunch 表示。「我們正努力讓 Llama 對各種觀點更具回應性，並減少對某些觀點的偏好。」
此舉正值唐納德·川普總統的一些盟友，如 Elon Musk 和 David Sacks，指控 AI 聊天機器人過於「覺醒」並審查保守派觀點。Sacks 特別批評 OpenAI 的 ChatGPT 在政治話題上存在偏見和不真實。
事實上，消除 AI 偏見是一項艱難的挑戰。即使是 Musk 自己的 AI 公司 xAI，也難以打造一個在政治上不偏向任何一方的聊天機器人。
儘管如此，像 OpenAI 這樣的企業一直在調整其模型，以回答更多問題，特別是有關爭議性主題的問題。
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評論 (40)
0/500
![MarkJohnson]()
Llama 4 dropping on a Saturday? Meta really knows how to ruin the weekend for developers. 🤦♂️ The 'Behemoth' name sounds intimidating, but I'm just curious if the open-source community can actually keep up with this scale. Hope the licensing isn't as restrictive as before, otherwise it's just another closed garden with a different name. 🤖
![BenJackson]()
Llama 4 Behemoth klingt ja nach einem echten Monster! 😅 Find's krass, wie Meta einfach mal am Wochenende so eine News droppt. Die Kombi aus Text, Bildern und Videos fürs Training ist logisch, aber die Rechenkosten und der Energieverbrauch müssen doch enorm sein. Hoffentlich bleibt der Fokus auch auf verantwortungsvoller Entwicklung und nicht nur auf dem Wettrennen gegen OpenAI und Google.
![JimmyHill]()
Wow, Meta's Llama 4 sounds like a beast! That Scout, Maverick, and Behemoth trio is intriguing—love how they trained it on such a wild mix of data. Curious if it'll outsmart my cat at hide-and-seek! 😺
![RobertLewis]()
Llama 4 sounds like a game-changer! I'm curious how it stacks up against other AI models in real-world tasks. 😎 Anyone tried it yet?
![DanielRodriguez]()
Wow, Llama 4 sounds like a game-changer! Scout, Maverick, and Behemoth? Meta’s clearly flexing with these names. Curious how they stack up against other AI models in real-world tasks. 😎
![DanielAllen]()
Habe Llama 4 ausprobiert und bin beeindruckt! Es versteht alles, von Text bis zu Videos. Scout ist super für schnelle Antworten, aber Behemoth geht richtig tief ins Detail. Wünschte, es wäre etwas benutzerfreundlicher. Trotzdem eine tolle Ergänzung zur AI-Familie! 😊
Meta 在週六丟下了一顆震撼彈，公開了其 Llama 家族的最新成員：Llama 4。這個新系列包括 Llama 4 Scout、Llama 4 Maverick 和 Llama 4 Behemoth。這些模型經過大量未標記的文字、圖像和影片訓練，據 Meta 稱，它們在視覺處理方面表現相當出色。
推出 Llama 4 的動力來自中國 AI 實驗室 DeepSeek 展示了他們的模型，這些模型的表現與 Meta 先前的 Llama 模型不相上下，甚至更勝一籌。這顯然讓 Meta 陷入一陣忙亂，設立戰情室以探究 DeepSeek 如何使其模型如 R1 和 V3 在運行和部署上更具成本效益。
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不過，有個限制。如果您身處歐盟或您的企業在該地區，您將無法使用或分享這些模型。這可能是因為當地嚴格的 AI 和資料隱私法規。順便一提，Meta 對這些規則並不滿意。此外，如果您的公司每月活躍用戶超過 7 億，您需要向 Meta 申請特殊許可證，而他們可能會直接拒絕。
「這些 Llama 4 模型只是 Llama 生態系統重大發展的開端，」Meta 在其部落格文章中誇耀道。「我們才剛開始探索 Llama 4 的潛力。」
Llama 4 是首款採用專家混合（MoE）架構的模型，這使得訓練和回答問題的效率大幅提升。這就像將一項大任務拆分成小任務，交給專門的「專家」模型處理。
以 Maverick 為例，它總計擁有 4000 億個參數，但僅有 170 億個參數在 128 個專家中活躍。另一方面，Scout 擁有 170 億個活躍參數、16 個專家和 1090 億個總參數。
Meta 的內部測試顯示，Maverick 在一般助理和聊天任務（如創意寫作）中表現出色，在編碼、推理、處理多語言和長文本等領域超越了 OpenAI 的 GPT-4o 和 Google 的 Gemini 2.0。然而，它無法與更新的、更強大的模型如 Google 的 Gemini 2.5 Pro、Anthropic 的 Claude 3.7 Sonnet 和 OpenAI 的 GPT-4.5 相提並論。
Scout 在文件摘要和處理大型程式碼庫等任務中表現突出。它擁有高達 1000 萬個 token 的巨大上下文窗口，這意味著它能同時處理圖像和數百萬字的內容。Scout 僅需單一 Nvidia H100 GPU 即可運行，而 Maverick 則需要更強大的 Nvidia H100 DGX 系統或類似設備。
至於 Behemoth，目前仍處於保密狀態，但需要強大的硬體支援。它擁有 2880 億個活躍參數、16 個專家和近 2 兆個總參數。Meta 的測試顯示，它在數學問題解決等 STEM 技能上超越了 GPT-4.5、Claude 3.7 Sonnet 和 Gemini 2.0 Pro，但仍不敵 Gemini 2.5 Pro。
這些 Llama 4 模型都不是所謂的「推理」模型，如 OpenAI 的 o1 和 o3-mini。那些模型會反覆檢查答案，更加可靠，但回應時間較長。
有趣的是，Meta 表示他們已調整 Llama 4，使其較不會迴避「爭議性」問題。新模型更願意處理過去 Llama 模型會迴避的爭議性政治和社會話題。此外，Meta 聲稱 Llama 4 在拒答問題時「顯著更加平衡」。
「您可以信賴 Llama 4 提供有幫助且真實的答案，而不帶有判斷，」Meta 發言人向 TechCrunch 表示。「我們正努力讓 Llama 對各種觀點更具回應性，並減少對某些觀點的偏好。」
此舉正值唐納德·川普總統的一些盟友，如 Elon Musk 和 David Sacks，指控 AI 聊天機器人過於「覺醒」並審查保守派觀點。Sacks 特別批評 OpenAI 的 ChatGPT 在政治話題上存在偏見和不真實。
事實上，消除 AI 偏見是一項艱難的挑戰。即使是 Musk 自己的 AI 公司 xAI，也難以打造一個在政治上不偏向任何一方的聊天機器人。
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