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。」

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。

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。