Meta揭开了骆驼4：推出了高级AI模型

Meta 在周六投下了一枚重磅炸弹，公布了其 Llama 家族的最新成员：Llama 4。这一新系列包括 Llama 4 Scout、Llama 4 Maverick 和 Llama 4 Behemoth。据 Meta 称，这些模型在大量未标记文本、图像和视频上进行了训练，使它们在视觉处理方面表现相当出色。

推出 Llama 4 的动力源于中国 AI 实验室 DeepSeek 展示了他们的模型，这些模型要么与 Meta 之前的 Llama 模型相当，要么超越了它们。这显然让 Meta 陷入了疯狂，设立了作战室以研究 DeepSeek 如何使其模型（如 R1 和 V3）在运行和部署上成本更低。

你可以通过 Llama.com 或 Meta 的合作伙伴（如 Hugging Face）立即获取 Scout 和 Maverick。但 Behemoth 仍在实验室中开发。Meta 的 AI 助手（可在 WhatsApp、Messenger 和 Instagram 等应用中找到）已在 40 个国家升级为 Llama 4。不过，目前多模态功能仅在美国可用，且仅支持英语。

不过有个问题。如果你在欧盟或你的企业位于欧盟，你就无法使用或分享这些模型。这可能是因为那里的 AI 和数据隐私法规非常严格。顺便说一句，Meta 对这些规则并不满意。此外，如果你的公司每月活跃用户超过 7 亿，你需要向 Meta 申请特殊许可，而他们可能会直接拒绝。

Meta 在博客中夸耀道：“这些 Llama 4 模型只是 Llama 生态系统伟大篇章的开端。”“我们才刚刚开始探索 Llama 4 的潜力。”

Llama 4 首次采用了专家混合（MoE）架构，这使得训练和回答问题更加高效。就像将一个大任务分解成小任务，并交给专门的“专家”模型来处理。

以 Maverick 为例，它总共有 4000 亿个参数，但只有 170 亿个参数在 128 个专家中活跃。而 Scout 则有 170 亿个活跃参数，16 个专家，总计 1090 亿个参数。

Meta 的内部测试显示，Maverick 在通用助手和聊天任务（如创意写作）中表现出色，在编码、推理、处理多种语言和长文本等方面击败了 OpenAI 的 GPT-4o 和 Google 的 Gemini 2.0 等模型。但它无法与更新的、更强大的模型（如 Google 的 Gemini 2.5 Pro、Anthropic 的 Claude 3.7 Sonnet 和 OpenAI 的 GPT-4.5）匹敌。

Scout 在文档摘要和处理大型代码库等任务中表现突出。它拥有 1000 万个 token 的超大上下文窗口，这意味着它可以同时处理图像和数百万字的内容。Scout 可以在单个 Nvidia H100 GPU 上运行，而 Maverick 则需要更强大的 Nvidia H100 DGX 系统或类似设备。

至于 Behemoth，它仍未公开，但需要强大的硬件支持。它有 2880 亿个活跃参数，16 个专家，总计近 2 万亿个参数。Meta 的测试显示，它在数学问题解决等 STEM 技能上超越了 GPT-4.5、Claude 3.7 Sonnet 和 Gemini 2.0 Pro，但仍不敌 Gemini 2.5 Pro。

这些 Llama 4 模型都不算是像 OpenAI 的 o1 和 o3-mini 那样的“推理”模型。那些模型会反复检查答案，更加可靠，但响应时间更长。

有趣的是，Meta 表示他们调整了 Llama 4，使其更不容易回避“有争议的”问题。新模型更愿意处理老版 Llama 模型会回避的具有争议性的政治和社会话题。此外，Meta 声称 Llama 4 在拒绝回答的内容上“显著更加平衡”。

Meta 的一位发言人对 TechCrunch 表示：“你可以指望 Llama 4 提供有帮助且事实准确的答案，而不带有评判。”“我们致力于使 Llama 对各种观点更具响应性，减少对某些观点的偏向。”

此举正值唐纳德·特朗普总统的一些盟友（如 Elon Musk 和 David Sacks）指责 AI 聊天机器人过于“觉醒”并审查保守派观点之际。Sacks 特别指出 OpenAI 的 ChatGPT 在政治话题上存在偏见和不实。

事实上，消除 AI 的偏见是一个棘手的问题。即便是 Musk 自己的 AI 公司 xAI，也难以打造一个在政治上不偏向任何一方的聊天机器人。

尽管如此，像 OpenAI 这样的公司一直在调整他们的模型，以回答更多问题，尤其是关于争议性话题的问题。