开源AI与Meta的Llama 4发行进行反击

近年来，AI景观已从公开合作的领域转变为专有系统占主导地位的领域。即使是一家以其名称开放的公司Openai，也转移到了2019年之后的最强大模型。其他玩家（如Anthropic和Google）也随之而来，在API Walls后面建立了尖端的AI，仅根据其条款访问。这种转变通常是由于对安全和商业利益的担忧而证明的，但它使许多人怀旧的开源时代使许多人都怀旧。

现在，潮流正在转弯。开源人工智能的精神正在卷土重来，由Meta发布的Llama 4型号带头。这一举动是大胆的尝试，将开源AI带回最前沿，甚至传统上秘密的人都在引起人们的注意。 Openai的首席执行官Sam Altman最近承认，该公司在开放模型方面“在历史上是错误的一面”，并宣布了针对GPT-4的新型“开放重量”变体的计划。显然，开源AI正在进行复兴，“开放”的含义正在发展。

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Llama 4：Meta对GPT-4O，Claude和Gemini的开放挑战者

梅塔（Meta）揭幕Llama 4标志着AI巨人队最新车型的直接挑战，将其定位为开放量的替代方案。 Llama 4今天有两种版本 - Llama 4 Scout和Llama 4 Maverick - 每个都有令人印象深刻的技术规格。两者都是Experts（MOE）型号的混合物，这意味着它们仅激活每个查询参数的一小部分，可以允许大量的总尺寸，而无需飙升的运行时成本。侦察兵和小牛每次使用170亿个“主动”参数，但侦察员在16位专家（总数109b参数）中分配了这些参数，而小牛则将其分布在128位专家（总计400B）中。结果是Llama 4型号提供顶级性能，以及独特的优势，即使某些封闭模型也无法匹配。

例如，Llama 4 Scout拥有1000万个令牌的上下文窗口，远远超过了大多数竞争对手。这使其可以在单个通过中处理和分析大量文档或代码库。尽管有规模的规模，但在高度量化的情况下，侦察兵可以在单个H100 GPU上有效运行，这表明开发人员不需要超级计算机来使用它。

另一方面，Llama 4 Maverick已通过峰值性能进行了优化。早期测试表明，小牛可以在推理，编码和视觉任务中匹配甚至超过领先的封闭模型。 Meta已经暗示了一个更大的模型，Llama 4 Behemoth目前正在训练中，据报道“胜过GPT-4.5，Claude 3.7 Sonnet和Gemini 2.0 Pro在几个STEM基准上。”消息很明确：开放模型不再在玩第二小提琴；美洲驼4的目标是顶峰。

更重要的是，Meta使Llama 4立即可下载和使用。开发人员可以从官方网站访问侦察兵和小牛，也可以根据Llama 4社区许可证拥抱面孔。这意味着，从独奏开发人员到大公司的任何人都可以潜入模型，将其调整为他们的特定需求，并在自己的硬件或云上运行。这是与OpenAI的GPT-4O或Anthropic的Claude 3.7等专有模型形成鲜明对比的，它们只能通过付费API访问而无需访问基础权重。

Meta强调，Llama 4的开放性是关于增强用户的能力： “我们正在分享Llama 4 Herd中的第一个模型，这将使​​人们能够建立更个性化的多模式体验。”本质上，美洲驼4是一种工具包，旨在由全球开发人员和研究人员掌握。通过发布可以与GPT-4和Claude之类的模型，Meta正在为顶级AI不应锁定在付费墙后面的想法。

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真实的唯心主义还是战略性游戏？

Meta以一种理想主义和利他主义的感觉为美洲驼4呈现。首席执行官马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）最近宣布：“我们的开源AI模型Llama已下载了超过十亿次。”他补充说： “开源AI模型对于确保各地的人们都能获得AI的好处至关重要。”这种描绘的位置将元作为民主化AI的拥护者 - 一家愿意以更大的利益分享其冠军模型的公司。 Llama家族的受欢迎程度支持了这一叙述：这些模型已经以惊人的速度下载（在短短几个月内从6.5亿升至10亿次下载），并且已经被Spotify，AT＆T和Doordash等公司使用。

Meta强调了开发人员可以欣赏具有开放模型可以运行的“透明度，可定制性和安全性”，与Black-Box API的不透明性质相比，“有助于达到创造力和创新的新水平” 。这听起来像是适用于AI的经典开源软件Ethos（Tize Linux或Apache），这是对社区的明显胜利。

但是，梅塔开放有一个战略角度。 Meta不是慈善机构，在这种情况下，“开源”附带了字符串。 Llama 4是根据特殊的社区许可发布的，而不是标准的允许许可证 - 因此，尽管可以免费使用模型权重，但仍有限制（例如，某些高资源用例可能需要许可，并且在由Meta制作的意义上是“专有的” ）。这与开源的开源计划（OSI）的开源定义不符，导致一些人认为公司正在滥用该术语。

实际上，Meta的方法通常被标记为“开放权重”或“源可用” AI：代码和权重共享，但是Meta保留了某些控制权，并未透露所有内容（例如培训数据）。尽管这并不能减少用户的实用性，但它表明元在战略上是开放的 - 保持足够的控制以保护自身（也许是其竞争优势）。许多公司正在将“开源”标签应用于AI模型，同时扣留关键细节，这破坏了真正的开放精神。

元为什么会打开？竞争格局提供了一些答案。免费发布强大的模型可以快速建立一个广泛的开发人员和企业用户群-Mistral AI，一家法国初创公司，以其早期的开放模型来建立自己作为顶级实验室。

通过用美洲驼淹没市场，Meta确保其技术成为AI生态系统的基础，这可以带来长期的收益。这是一种经典的拥抱和扩展策略：如果每个人都使用您的“开放式”模型，则间接设定标准，甚至引导人们朝着您的平台（例如，Meta的AI Assistant Products Leverage Llama）。还有一个PR和定位角度。梅塔（Meta）发挥了仁慈创新者的作用，尤其是与Openai相比，Openai因其封闭的态度而面临批评。实际上，Openai在开放模型上的改变部分突出了Meta的举动的有效性。

一月份出现了开创性的中国开放模型DeepSeek-R1并跨越了以前的型号后，A​​ltman表示Openai不想被留在“历史上的错误方面”。现在，Openai希望将来具有强大的推理能力的开放模型，这标志着态度的转变。很难看不到梅塔在这种转变中的影响。 Meta的开源立场既旨在扩大AI的访问，又旨在超越竞争对手，并按照Meta的条款来塑造市场的未来。

对开发人员，企业和人工智能未来的影响

对于开发人员而言，像Llama 4这样的开放模型的复兴是一个受欢迎的变化。现在，他们没有被锁定成单个提供商的生态系统和费用，而是可以自由地在自己的基础架构上运行强大的AI或在他们认为合适的情况下自定义它。

对于敏感部门的企业（认为金融，医疗保健或政府）来说，这是一个重要的优势，这些领域对将机密数据喂入别人的黑匣子是谨慎的。使用Llama 4，银行或医院可以在自己的防火墙后面部署最先进的语言模型，将其调整为私人数据，而无需与外部实体共享令牌。还有成本好处。尽管最高模型的基于使用的API费用可以迅速升级，但开放型号没有使用损失 - 您仅支付运行计算能力的费用。通过选择可以在内部管理的开放解决方案来大大节省大量AI工作量的企业。

难怪企业对开放模型表现出更多的兴趣；许多人意识到，与千篇一律的封闭式服务相比，开源AI提供的控制和安全性更好地满足了他们的需求。

开发人员还受益于增加的创新。通过访问模型内​​部设备，它们可以通过封闭的API永远无法满足的方式微调和增强利基领域（法律，生物技术，区域语言 - 您命名）的AI。围绕着早期的Llama模型的社区驱动项目的爆炸式增长 - 从聊天机器人对医学知识进行微调到运行微型版本的业余爱好智能手机应用程序 - 证明了开放模型如何民主化实验。

但是，开放的模型复兴也提出了重要的问题。如果只有拥有大量计算资源的人才能运行400B参数模型，那么“民主化”会真正发生吗？尽管与单片模型相比，Llama 4 Scout和Maverick降低了硬件障碍，但它们仍然是重量级人物 - 对于某些PCS无法处理的开发人员而没有云支持，这一点并没有丢失。

希望是模型压缩，蒸馏或较小的专家变体之类的技术将使Llama 4的功率更容易访问。另一个问题是滥用。 Openai和其他人长期认为，公开发布强大的模型可以使恶意行为者（用于产生虚假信息，恶意软件代码等）。

这些担忧仍然存在：如果没有公司在其API上执行的安全过滤器，则可能会滥用开源Claude或GPT。另一方面，支持者认为，开放性使社区还可以识别和解决问题，从而使模型随着时间的推移比任何秘密系统都更健壮和透明。有证据表明，开放模型社区认真对待安全，开发自己的护栏并分享最佳实践 - 但这是一种持续的紧张局势。

越来越清楚的是，我们正朝着混合AI景观迈进，在该景观中，开放和封闭的模型共存，每个模型都在影响彼此。目前，诸如OpenAI，Anthropic和Google之类的封闭提供商仍然具有绝对性能的优势。确实，截至2024年底，研究表明，开放式模型落后于最佳封闭模型的一年。但是这个差距正在快速缩小。

在当今的市场中，“开源AI”不再仅仅意味着爱好项目或较旧的模型 - 现在是科技巨头和初创公司的AI战略的核心。 Meta的Llama 4发射有效地提醒了开放性的不断发展的价值。这既是民主化技术的哲学立场，又是在高风险行业战斗中的战术举动。对于开发商和企业而言，它为创新和自主权打开了新的大门，即使它以新的权衡使决策变得复杂。对于更广泛的生态系统而言，如果开源精神能够保持自己的立场，则希望AI的福利不会锁定在少数公司的手中。