Meta发布Llama 4系列新模型：首次采用混合专家架构技术突破

重磅发布

今日早晨，Meta公司发布了其最新开源人工智能模型Llama 4系列。公司高层强调，此举具有里程碑意义，预示着原生多模态人工智能创新时代的开启。该系列涵盖Llama 4 Scout和Llama 4等模型，反映了人工智能领域的关键进步。

Meta公司经过深入研究和细致开发，成功推出了这一新系列模型。在研发阶段，团队投入了巨大的努力和饱满的热情。该模型的发布，迅速引发了业内外各界的广泛关注。

训练数据

Meta公司宣布，Llama 4系列模型经过大量未标注的文本、图像和视频数据的训练。这些数据类型丰富，赋予了模型全面的视觉识别功能。相较之前模型，Llama 4系列在视觉识别性能上实现了显著进步。

利用现实世界的大量数据实施训练，模型能够更精确地复制人类的感知和认知过程，从而在众多领域得到广泛应用。这种训练方式具有独创性，为人工智能的发展开辟了新的研究路径。

Llama 4 Scout特性

Llama 4 Scout模型参数数量达170亿，拥有16位专业团队。该模型在上下文处理方面具有行业优势，可处理高达1000万标记。其处理能力显著优于同类其他模型。在多个权威基准测试中，Llama 4 Scout的表现优于Gemma 3、2.0 Flash-Lite和3.1等知名模型。

Llama 4 Scout性能优异，在文本处理和信息分析等多个领域展现出广阔的应用潜力。该系统适用于智能客服，同样适用于学术研究，旨在提供更高效、更精确的服务。

Llama 4特点优势

Llama 4的性能与170亿参数的模型相当。然而，它得到了128位专家的协助。在图像定位方面，Llama 4展现出卓越的表现。它能够精确地对齐用户提示和视觉元素。同时，它确保模型的输出与图像的特定区域相吻合。

在多轮基准测试中，该系统的性能超越GPT-4o和2.0 Flash。在推理与编码任务方面，其表现与v3相仿，但参数数量仅为v3的一半。同时，其聊天版在性价比上表现优异，相关测试中ELO得分高达1417，显示了强大的竞争实力。

Llama 4 潜力

Llama 4目前正接受训练。尽管如此，在STEM基准测试中，其表现已超越了GPT - 4.5、3.7和2.0 Pro。专家们普遍认为，随着训练的不断深入，Llama 4的性能将进一步提升。展望未来，它在科学研究和技术创新等关键领域预计将扮演关键角色。

其卓越的性能特点显著提升了复杂科学问题的解决效率，同时，对人工智能领域的现状产生了深远的潜在影响，可能引发格局上的变革。

架构创新

Meta公司发布的Llama 4系列模型，作为首个采用混合专家架构的模型，其特色在于将数据处理工作分解为多个子任务，并交由更小规模且功能更为专一的“专家”模型来完成。这种设计显著提升了模型在训练和响应用户查询时的效率。

与传统的架构相比，混合专家架构打破了单一模型的限制，能够根据不同任务灵活调整资源分配，大幅增强了模型的整体性能和运行效率。关于这种新型架构是否将引领人工智能的未来发展走向，引发了广泛的争议。欢迎点赞并分享本文，同时欢迎在评论区展开深入交流。