首页Meta捍卫Llama 4版本，引用Bug作为混合质量报告的原因
在周末，Meta，这个支持Facebook、Instagram、WhatsApp和Quest VR的巨头，出人意料地推出了他们最新的AI语言模型Llama 4。不仅推出了一款，而是三种新版本，每种都因“Mixture-of-Experts”架构和一种名为MetaP的新训练方法（涉及固定超参数）而拥有增强的功能。此外，所有三种模型都具有扩展的上下文窗口，使它们能在一次交互中处理更多信息。
尽管发布令人兴奋，但AI社区的反应最多只能算是不温不火。周六，Meta将其中两款模型，Llama 4 Scout和Llama 4 Maverick，开放供下载和使用，但回应远非热情。
Llama 4引发AI用户的困惑和批评
在北美颇受欢迎的中文社区1point3acres论坛上出现了一篇未经证实帖子，这篇帖子被转到了Reddit的r/LocalLlama子版块。据称这篇帖子来自Meta GenAI组织的一名研究员，声称Llama 4在内部第三方基准测试中表现不佳。帖子暗示Meta领导层通过在后训练期间混合测试集来操纵结果，以满足各种指标并呈现有利的结果。这一说法的真实性受到质疑，Meta尚未回应VentureBeat的询问。
然而，对Llama 4性能的质疑并未止于此。在X平台上，用户@cto_junior对模型的性能表示怀疑，引用了一项独立测试，Llama 4 Maverick在测试编码任务的aider polyglot基准测试中仅得分16%。这一分数远低于同等规模的旧模型，如DeepSeek V3和Claude 3.7 Sonnet。
AI博士兼作者Andriy Burkov也在X上质疑Llama 4 Scout宣称的1000万token上下文窗口，称其为“虚拟的”，因为该模型未在超过256k token的提示上进行训练。他警告说，发送更长的提示可能会导致低质量输出。
在r/LocalLlama子版块上，用户Dr_Karminski对Llama 4表示失望，将其较差的性能与DeepSeek的非推理V3模型在模拟七边形内球运动等任务上进行比较。
前Meta研究员、现AI2高级研究科学家Nathan Lambert在其Interconnects Substack博客上批评了Meta的基准比较。他指出，Meta宣传材料中使用的Llama 4 Maverick模型与公开发布的模型不同，后者针对对话性进行了优化。Lambert指出这种差异，称：“狡猾。下面的结果是假的，对Meta社区来说，不发布他们用于主要营销推广的模型是一个重大冒犯。”他补充说，尽管宣传模型“因其幼稚的特性正在损害发布的技术声誉”，但其他平台上可用的实际模型“相当聪明，语气也合理。”
Meta回应，否认“在测试集上训练”并归因于快速推出导致的实施错误
针对批评和指控，Meta的副总裁兼GenAI负责人Ahmad Al-Dahle在X上回应了这些关切。他表达了对社区参与Llama 4的热情，但承认不同服务中质量不一致的报告。他将这些问题归因于快速推出以及公共实施稳定所需的时间。Al-Dahle坚决否认了在测试集上训练的指控，强调质量不一的原因是实施错误，而非任何不当行为。他重申了Meta对Llama 4模型重大进步的信念，以及与社区合作实现其潜力的承诺。
然而，这一回应并未能平息社区的失望，许多人仍报告性能不佳，并要求提供更多关于模型训练过程的技术文档。此次发布比之前的Llama版本面临更多问题，引发了对其开发和推出的疑问。
此次发布的时间点引人注目，因为它是在Meta研究副总裁Joelle Pineau宣布离职之后。她上周在LinkedIn上表达了对公司的感激，并于周末推广了Llama 4模型系列。
随着Llama 4继续被其他推理提供商采用，结果好坏参半，显然初始发布并未达到Meta所期望的成功。即将于4月29日举行的首届Meta LlamaCon将是第三方开发者的首次聚会，预计将成为讨论和辩论的热点。我们将密切关注进展，敬请关注。
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评论 (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! 🦙
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AI博士兼作者Andriy Burkov也在X上质疑Llama 4 Scout宣称的1000万token上下文窗口，称其为“虚拟的”，因为该模型未在超过256k token的提示上进行训练。他警告说，发送更长的提示可能会导致低质量输出。
在r/LocalLlama子版块上，用户Dr_Karminski对Llama 4表示失望，将其较差的性能与DeepSeek的非推理V3模型在模拟七边形内球运动等任务上进行比较。
前Meta研究员、现AI2高级研究科学家Nathan Lambert在其Interconnects Substack博客上批评了Meta的基准比较。他指出，Meta宣传材料中使用的Llama 4 Maverick模型与公开发布的模型不同，后者针对对话性进行了优化。Lambert指出这种差异，称：“狡猾。下面的结果是假的，对Meta社区来说，不发布他们用于主要营销推广的模型是一个重大冒犯。”他补充说，尽管宣传模型“因其幼稚的特性正在损害发布的技术声誉”，但其他平台上可用的实际模型“相当聪明，语气也合理。”
Meta回应，否认“在测试集上训练”并归因于快速推出导致的实施错误
针对批评和指控，Meta的副总裁兼GenAI负责人Ahmad Al-Dahle在X上回应了这些关切。他表达了对社区参与Llama 4的热情，但承认不同服务中质量不一致的报告。他将这些问题归因于快速推出以及公共实施稳定所需的时间。Al-Dahle坚决否认了在测试集上训练的指控，强调质量不一的原因是实施错误，而非任何不当行为。他重申了Meta对Llama 4模型重大进步的信念，以及与社区合作实现其潜力的承诺。
然而，这一回应并未能平息社区的失望，许多人仍报告性能不佳，并要求提供更多关于模型训练过程的技术文档。此次发布比之前的Llama版本面临更多问题，引发了对其开发和推出的疑问。
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