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Llama 4 Meta 开源 2025.4

首款 MoE 架构多模态开源模型，千万 token 上下文，挑战 GPT-4o

2万亿Behemoth 参数
1000万Scout 上下文
128Maverick 专家数
#2Arena 排行榜

🦙 什么是 Llama 4？

Llama 4 是 Meta 于 2025 年 4 月 5 日发布的新一代开源大模型，首次采用混合专家(MoE)架构，支持文本、图像、视频、音频多模态处理。这是 Meta 在 AI 领域的重大突破，标志着开源模型正式进入与闭源模型正面竞争的新阶段。

架构革新：Llama 4 从"参数规模竞赛"转向"架构效率优化"，MoE 架构让模型在保持强大能力的同时大幅降低推理成本。Maverick 版本推理成本仅为 DeepSeek V3 的一半。

MoE 架构

混合专家架构，动态路由，高效推理

多模态原生

文本/图像/视频/音频统一处理

超长上下文

Scout 支持 1000 万 token 上下文

🤖 Llama 4 模型家族

Llama 4 Scout 长文本专家

专为文档摘要、代码库分析等长文本任务设计，可在单张 H100 GPU 上运行。

1090亿
总参数
170亿
活跃参数
1000万
上下文
16
专家数

Llama 4 Maverick 旗舰版

主力旗舰版本，在编程、数学推理、多语言处理等任务中超越 GPT-4o 和 Gemini 2.0。

4000亿
总参数
170亿
活跃参数
128
专家数
50%
成本降低

Llama 4 Behemoth 即将发布

终极版本，2 万亿参数，STEM 基准测试超越 GPT-4.5 和 Claude Sonnet 3.7。

2万亿
总参数
STEM #1
基准测试
教师模型
定位
2025 Q3
预计发布

📊 性能对比

模型参数量上下文多模态开源
Llama 4 Maverick4000亿128K是是
GPT-4o未公开128K是否
Gemini 2.0未公开1M是否
DeepSeek V36850亿128K是是

🚀 快速开始

使用 Hugging Face

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "meta-llama/Llama-4-Maverick"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

inputs = tokenizer("Hello, Llama 4!", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

使用 Ollama

# 下载并运行 Llama 4
ollama pull llama4-maverick
ollama run llama4-maverick

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