Hello folks，我是 Luga，今天我們來聊一下人工智能領域的最新大模型技術進展 - 構建高效、靈活、以及開源的的大模型 - Llama 4 。

在人工智能領域，隨著技術的不斷進步，越來越多的強大語言模型應運而生。Llama 4 作為 Meta 推出的最新一代大規模語言模型，憑借其卓越的性能和創新的架構設計，成為了當前 AI 領域的焦點之一。無論是處理自然語言理解、生成，還是在復雜任務中的推理能力，Llama 4 都展現了非凡的潛力。

本文將帶你一文讀懂 Llama 4 模型，從其核心架構到實際應用，為大家揭開這款前沿技術的神秘面紗，全面了解它們如何推動 AI 技術的創新與發展 ...

01、如何看待 Llama 4 模型 ？

截至 2025 年 4 月 5 日晚上 7:47 PDT，Llama 4 模型的發布無疑是 AI 領域的一次重要事件，Meta AI 選擇在同一天推出三款模型（Scout、Maverick 和 Behemoth），并以開放源代碼的方式向部分用戶提供，展現了其在多模態 AI 技術上的雄心與戰略調整。

這無疑是 AI 領域的一次里程碑式舉動。Llama 4 家族的每一款產品都針對特定目標精心設計——從輕量級部署到企業級推理，功能各具特色。最令人振奮的是，其中兩款模型現已向公眾開放。在 OpenAI、Google 和 X.com 等公司不斷構建規模更大但封閉的模型之際，Meta AI 卻走上了截然不同的道路，致力于打造強大且開放可及的 AI 技術。

Llama 4 家族模型的訓練采用了 Meta 宣稱的“比任何已知集群更大”的 GPU 集群（超過 10 萬個 Nvidia H100 GPU），訓練數據規模可能遠超 Llama 3 的 15 萬億 tokens，結合多模態數據（文本、圖像、語音），體現了 Meta 在計算資源上的巨大投入。值得注意的是，Llama 4 避免了復雜混合專家模型，選擇了標準解碼器架構，優先考慮訓練穩定性和開發便利性，這可能為其性能提供了可靠基礎。

同時，Meta 已將 Llama 4 集成到 Meta AI 助手，覆蓋 WhatsApp、Messenger 和 Instagram 等 40 個國家的應用，并計劃推出獨立應用。這不僅提升了用戶體驗，也為中小企業提供了低成本的 AI 解決方案。此外，Meta 強調 Llama 4 減少了對“有爭議”問題的拒絕率，表明其試圖在開放性與安全性的平衡中尋求突破。

02、Llama 4 模型家族知多少 ？

作為 Llama 4 系列模型，Meta AI 推出的  Scout、Maverick 和 Behemoth——是一組高效能、開源且多模態的語言模型，標志著 AI 技術在性能與可訪問性上的全新突破。尤其是 Llama 4 Maverick 在 LMarena 基準測試中突破 1400 分，力壓 GPT-4o、DeepSeek V3、Gemini 2.0 Flash 等競品，展現出卓越的競爭力。

更令人矚目的是，這些模型支持高達 1000 萬 token 的上下文長度，創下了當前所有開源權重 LLM 的最長記錄。這一壯舉不僅體現了 Meta 在技術上的領先地位，也為其在全球 AI 生態中的影響力增添了濃墨重彩的一筆。

1、Llama 4 Scout：小巧、迅捷、智慧兼備

作為 Llama 4 家族中最高效的成員，Scout 被設計為一款輕量級且快速響應的模型，特別適合那些無法獲取大型 GPU 集群的開發者和研究人員。它以高性能與低資源需求兼得，成為多模態應用領域的理想選擇。

接下來，我們來看一下  Scout 產品的相關特性，具體可參考如下：

在架構設計層面，Scout 采用混合專家模型（Mixture of Experts, MoE）架構，配備 16 個專家模塊，每次僅激活 2 個專家，從而從總計 1090 億參數中調用 170 億活躍參數。它支持驚艷的 1000 萬 token 上下文窗口，堪稱長文本處理的先鋒。

同時，通過 Int4 量化技術，Scout 能夠在單臺 Nvidia H100 GPU 上流暢運行，顯著降低了硬件成本，為預算有限的用戶提供了高性價比的選擇。

在多項基準測試中，Scout 超越了同類模型如 Gemma 3、Gemini 2.0 Flash-Lite 和 Mistral 3.1，展現出強大的語言理解和生成能力。

此外，在模型訓練過程中，模型在 200 種語言上進行了預訓練，其中 100 種語言的 token 數量超過 10 億，同時融入了多樣化的圖像和視頻數據，支持單次提示中處理高達 8 張圖像。

在應用場景落地方面，得益于先進的圖像區域接地技術（image region grounding），Scout 實現了精準的視覺推理，特別適用于長上下文記憶聊天機器人、代碼總結工具、教育問答機器人以及針對移動設備或嵌入式系統的優化助手。

2、Llama 4 Maverick：強大可靠的旗艦之選

Maverick 作為 Llama 4 家族的旗艦開源模型，專為高級推理、編碼和多模態應用而生。盡管其性能遠超 Scout，Maverick 依然通過相同的 MoE 策略保持了高效性，成為企業和開發者信賴的強力工具。

相較于 Scout 產品的輕量級特性，Maverick 核心特性主要體現在如下幾個層面，具體可參考：

在架構設計層面，Maverick 采用混合專家架構，包含 128 個路由專家和 1 個共享專家，在推理時僅激活 170 億參數（總計 4020 億參數）。它通過文本和圖像的早期融合（early fusion）技術進行訓練，支持單次處理 8 張圖像輸入。

在執行效率方面，Maverick 能夠在單臺 H100 DGX 主機上高效運行，或通過多 GPU 集群無縫擴展，兼顧性能與靈活性。

在對比測試方面，在 LMSYS Chatbot Arena 上，Maverick 的 ELO 評分達到 1417，超越 GPT-4o 和 Gemini 2.0 Flash，并在推理、編碼和多語言能力上與 DeepSeek v3.1 比肩。

與 Scout 產品 不同的是，Maverick 采用了前沿技術，包括 MetaP 超參數縮放、FP8 精度訓練以及 30 萬億 token 的數據集。其強大的圖像理解、多語言推理和成本效益表現均優于 Llama 3.3 70B 模型。

在應用場景落地方面，Maverick 的優勢使其成為 AI 配對編程、企業級文檔理解和教育輔導系統的理想選擇，尤其適合需要高精度和多語言支持的復雜任務。

3、Llama 4 Behemoth：巨獸級的教學典范

Behemoth 是 Meta 迄今為止規模最大的模型，雖然尚未向公眾開放，但它在 Scout 和 Maverick 的訓練過程中扮演了至關重要的“教師”角色，為家族成員的卓越表現奠定了基礎。

與家族的前面 2個產品相比較，Behemoth 綜合層面最優，其核心特性主要如下：

在架構設計層面，Behemoth 采用混合專家架構，配備 16 個專家模塊，推理時激活 2880 億參數（總計近 2 萬億參數）。作為原生多模態模型，Behemoth 在推理、數學和視覺語言任務中表現出色。

在性能表現方面，在 STEM 基準測試（如 MATH-500、GPQA Diamond 和 BIG-bench）中，Behemoth 持續超越 GPT-4.5、Claude Sonnet 3.7 和 Gemini 2.0 Pro，展現了其在科學領域的強大實力。

基于角色與訓練過程，Behemoth 作為教師模型，通過與 Scout 和 Maverick 進行共蒸餾（co-distillation）技術，利用創新的損失函數（平衡軟監督和硬監督），指導兩款模型的優化。其訓練采用了 FP8 精度、優化后的 MoE 并行技術（相較 Llama 3 提升 10 倍速度），以及新的強化學習策略，包括硬提示采樣、多能力批處理構造和多樣化系統指令采樣。

在應用場景落地方面，盡管目前僅限內部使用，Behemoth 作為 Meta 的黃金評估標準，驅動了家族模型的性能提升，并為未來開源奠定了技術基礎。

03、Llama 4 模型內部實現剖析 

作為基于一種結構化且創新的訓練流程，Meta AI 將 Llama 4 系列模型的開發分為兩個關鍵階段：預訓練和后訓練。這一過程融入了多項先進技術，顯著提升了模型的性能、擴展性和效率，為 AI 領域的技術進步樹立了新標桿。

以下，我們將深入剖析 Llama 4 家族——Scout、Maverick 和 Behemoth 的訓練細節，結合專業技術描述與通俗類比，帶大家全面了解其訓練背后的科學與工程智慧。

1、Llama 4 模型預訓練

預訓練是 Llama 4 模型知識與能力的基礎，Meta 在這一階段引入了多項突破性創新，確保模型在多模態和高效性上達到行業領先水平。

• 多模態數據融合

Llama 4 系列在超過 30 萬億 token 的多樣化數據集上進行預訓練，涵蓋文本、圖像和視頻等多源數據。這些模型從一開始即具備原生多模態能力，能夠無縫處理語言和視覺輸入，奠定了跨模態推理的基礎。

• 混合專家模型 (Mixture of Experts, MoE)

預訓練采用了 MoE 架構，僅在每次推理中激活模型參數的一部分。例如，Maverick 擁有 4000 億總參數，但每次僅激活 170 億活躍參數；而 Behemoth 約 2 萬億總參數中激活 2880 億。這種選擇性路由技術使超大規模模型在推理時保持高效，顯著降低了計算成本。

• 早期融合架構 (Early Fusion Architecture)

文本和視覺輸入通過早期融合技術聯合訓練，整合至共享模型主干。這一方法增強了不同模態間的語義一致性，為多模態任務提供了堅實支持。

• MetaP 超參數調優

Meta 開發了 MetaP 技術，允許為每一層設置個性化的學習率和初始化規模。這一創新確保了超參數在不同模型規模和訓練配置間的良好遷移性，優化了訓練穩定性。

• FP8 精度訓練

所有型采用 FP8 精度進行訓練，這一技術在提升計算效率的同時，保持了模型質量的可靠性，顯著降低了能耗和硬件需求。

• iRoPE 架構

同時，引入了交錯注意力層（interleaved attention layers）的新型 iRoPE 架構，摒棄傳統位置嵌入（positional embeddings），并通過推理時的溫度縮放（temperature scaling）技術，幫助 Scout 模型實現了對超長輸入（高達 1000 萬 token）的泛化能力。

除上述核心機制外，Llama 4 還引入“可讀性提示”機制，可以想象一下：預訓練像“給 AI 打基礎”，Meta 像一位“建筑師”，用多模態“建材”、MoE“結構”和 iRoPE“設計”打造了一座“智能大廈”。

 2、Llama 4 模型的后訓練

    在完成預訓練后，Meta 通過精心設計的后訓練流程，進一步提升了模型的性能、安全性和適用性。這一階段包括多個步驟，確保模型在復雜任務上的卓越表現。

• 輕量級有監督微調 (Lightweight Supervised Fine-Tuning, SFT)

Meta 使用 Llama 模型作為“裁判”，篩選出簡單提示，僅保留難度較高的示例進行微調。這一策略專注于復雜推理任務，顯著增強了模型在挑戰性場景中的表現。

• 在線強化學習 (Online Reinforcement Learning, RL)

實施持續的在線強化學習，利用硬提示（hard prompts）、自適應過濾和課程設計（curriculum design），保持模型在推理、編碼和對話能力上的持續優化。

• 直接偏好優化 (Direct Preference Optimization, DPO)

在強化學習之后，應用輕量級 DPO 技術，針對特定邊緣案例和響應質量進行微調。這一方法平衡了模型的幫助性與安全性，確保輸出既實用又合規。

• Behemoth 共蒸餾 (Behemoth Codistillation)

Behemoth 作為“教師”模型，為 Scout 和 Maverick 生成訓練輸出。Meta 引入了創新的損失函數，動態平衡軟監督（soft supervision）和硬監督（hard supervision）目標，通過知識蒸餾技術顯著提升了兩款模型的性能。

從某種意義上而言，Llama 4 的發布遠超簡單的跟進，其樹立了全新的行業標準。這些模型兼具強大性能、高效性與開放性，開發人員無需巨額預算即可利用頂級 AI 技術。

因此，無論從小型企業到大型集團，從課堂到研究實驗室，Llama 4 將前沿 AI 技術置于每一個人手中。在 AI 快速發展的新時代，開放性不再是次要議題，而是未來的核心趨勢。而 Meta 憑借 Llama 4，為這一趨勢注入了強大的聲音與動力。