LLama4 原生多模态大模型

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LLama4 原生多模态大模型

Meta最新发布了原生多模态大模型 Llama 4，一经亮相即登上LMSYS大模型排行榜第二名，仅次于Google的Gemini-2.5-pro，分差仅为22分，实力可见一斑。

此次发布的Llama 4系列共有三个版本，分别命名为Behemoth、Maverick和Scout，我们可以通俗地称之为超大杯、大杯和标准版。其中，Maverick（大杯）和Scout（标准版）已正式开源，用户可在Meta官网及HuggingFace平台下载。

三个模型的关系如下图所示，Maverick和Scout均为从超大杯Behemoth模型上蒸馏而来。

三个模型的具体参数和特点：

1. Llama 4 Scout（标准版）：

• 参数规模：170亿活跃参数，总计1090亿。
• 架构特点：MoE（混合专家）架构，共16个专家，每次推理激活2个。
• 上下文窗口：支持长达1000万标记的长序列任务。
• 硬件要求：单个NVIDIA H100 GPU即可运行，适合资源受限的应用场景。

2. Llama 4 Maverick（大杯）：

• 参数规模：同样为170亿活跃参数，但总参数量达4000亿。
• 架构特点：128个专家MoE架构，每次推理激活17个专家。
• 上下文窗口：支持长达1000万标记的复杂任务处理。
• 硬件要求：需多GPU联合运行，适用于计算资源丰富的环境。

3. Llama 4 Behemoth（超大杯）：

• 参数规模：活跃参数2880亿，总参数量接近2万亿。
• 架构特点：MoE架构，包含16个专家模型。
• 开发状态：目前仍在训练阶段，未公开发布。
• 应用场景：面向科学研究、高级数据分析等高计算复杂推理任务。

三个模型共同的技术特色：

• MoE混合专家架构：仅激活部分参数，大幅提升计算效率。
• 多模态能力：整合文本、图像与视频数据，实现跨模态任务处理。

在模型规模方面，Llama 4系列的确非常庞大，尤其是Behemoth模型，远超业内主流，例如DeepSeek R1参数量仅为6710亿，只有Behemoth的约三分之一。当前行业趋势多偏向小而高效的模型，Llama 4如此庞大的规模实属少见。

性能及价格表现

从官方对比来看，在每1M输入输出tokens的价格上，Llama 4 Maverick约为0.19-0.49美元，比DeepSeek v3略便宜，更远低于GPT-4o。

具体表现如下：

• 图像推理任务：Llama 4 Maverick表现突出，尤其在复杂图像理解任务（MMMU）得分高达73.4，视觉数学任务（MathVista）得分为73.7，均领先于Gemini 2.0（73.1）和GPT-4o（63.8）。
• 编程任务：DeepSeek略胜一筹，但Maverick的表现依旧远超GPT-4o。

模型在编码任务中的表现，体现出良好的长序列预测能力，随着序列位置增加，预测的不确定性逐渐降低并趋于稳定，这反映了模型对上下文信息的良好利用。

模型测试案例评估

• 案例一：六边形内小球碰撞实验 Maverick在8次请求后才成功，而DeepSeek R1和Gemini 2.5 Pro仅一次请求即成功，表明Maverick的逻辑推理仍需优化。

• 案例二：统计"strawberry"中的"r"数量 Maverick错误地回答为2个，表明在细致语言推理方面表现一般。

• 案例三：生成UI代码测试 Maverick未能准确识别实际需求，表明其任务理解与代码生成能力仍有提升空间。

技术细节与训练策略

Llama 4采用了先进的早期融合（early fusion）机制，将文本和视觉token统一集成至模型主干架构，实现了真正的多模态统一训练。视觉部分采用MetaCLIP编码器，与冻结的Llama主模型协同优化。

后训练阶段，Maverick采用了三阶段训练策略：轻量监督微调（SFT）专注难度较高的数据；在线强化学习（RL）提升中高难度提示下的推理能力；轻量偏好优化（DPO）用于提升边缘任务表现。

总结与展望

Llama 4的发布，意味着Meta正式进入原生多模态大模型竞争核心领域。相比Gemini系列、GPT-4o、Claude 3、DeepSeek等主流模型，Llama 4以务实高效的技术路线，突出计算成本、推理效率与多模态能力的平衡。

尤其Maverick模型凭借创新的128专家MoE架构和FP8精度训练，在性能与成本控制方面展现了显著优势。但在精细逻辑推理任务上，Llama 4仍需进一步优化。

总体而言，Llama 4代表了一次平衡创新与实用的成功探索，不盲目追求规模而是注重技术设计的科学性与实际落地能力，未来发展值得期待。

LLama4 原生多模态大模型

Meta最新发布了原生多模态大模型 Llama 4，一经亮相即登上LMSYS大模型排行榜第二名，仅次于Google的Gemini-2.5-pro，分差仅为22分，实力可见一斑。

此次发布的Llama 4系列共有三个版本，分别命名为Behemoth、Maverick和Scout，我们可以通俗地称之为超大杯、大杯和标准版。其中，Maverick（大杯）和Scout（标准版）已正式开源，用户可在Meta官网及HuggingFace平台下载。

三个模型的关系如下图所示，Maverick和Scout均为从超大杯Behemoth模型上蒸馏而来。

三个模型的具体参数和特点：

1. Llama 4 Scout（标准版）：

• 参数规模：170亿活跃参数，总计1090亿。
• 架构特点：MoE（混合专家）架构，共16个专家，每次推理激活2个。
• 上下文窗口：支持长达1000万标记的长序列任务。
• 硬件要求：单个NVIDIA H100 GPU即可运行，适合资源受限的应用场景。

2. Llama 4 Maverick（大杯）：

• 参数规模：同样为170亿活跃参数，但总参数量达4000亿。
• 架构特点：128个专家MoE架构，每次推理激活17个专家。
• 上下文窗口：支持长达1000万标记的复杂任务处理。
• 硬件要求：需多GPU联合运行，适用于计算资源丰富的环境。

3. Llama 4 Behemoth（超大杯）：

• 参数规模：活跃参数2880亿，总参数量接近2万亿。
• 架构特点：MoE架构，包含16个专家模型。
• 开发状态：目前仍在训练阶段，未公开发布。
• 应用场景：面向科学研究、高级数据分析等高计算复杂推理任务。

三个模型共同的技术特色：

• MoE混合专家架构：仅激活部分参数，大幅提升计算效率。
• 多模态能力：整合文本、图像与视频数据，实现跨模态任务处理。

在模型规模方面，Llama 4系列的确非常庞大，尤其是Behemoth模型，远超业内主流，例如DeepSeek R1参数量仅为6710亿，只有Behemoth的约三分之一。当前行业趋势多偏向小而高效的模型，Llama 4如此庞大的规模实属少见。

性能及价格表现

从官方对比来看，在每1M输入输出tokens的价格上，Llama 4 Maverick约为0.19-0.49美元，比DeepSeek v3略便宜，更远低于GPT-4o。

具体表现如下：

• 图像推理任务：Llama 4 Maverick表现突出，尤其在复杂图像理解任务（MMMU）得分高达73.4，视觉数学任务（MathVista）得分为73.7，均领先于Gemini 2.0（73.1）和GPT-4o（63.8）。
• 编程任务：DeepSeek略胜一筹，但Maverick的表现依旧远超GPT-4o。

模型在编码任务中的表现，体现出良好的长序列预测能力，随着序列位置增加，预测的不确定性逐渐降低并趋于稳定，这反映了模型对上下文信息的良好利用。

模型测试案例评估

• 案例一：六边形内小球碰撞实验 Maverick在8次请求后才成功，而DeepSeek R1和Gemini 2.5 Pro仅一次请求即成功，表明Maverick的逻辑推理仍需优化。

• 案例二：统计"strawberry"中的"r"数量 Maverick错误地回答为2个，表明在细致语言推理方面表现一般。

• 案例三：生成UI代码测试 Maverick未能准确识别实际需求，表明其任务理解与代码生成能力仍有提升空间。

技术细节与训练策略

Llama 4采用了先进的早期融合（early fusion）机制，将文本和视觉token统一集成至模型主干架构，实现了真正的多模态统一训练。视觉部分采用MetaCLIP编码器，与冻结的Llama主模型协同优化。

后训练阶段，Maverick采用了三阶段训练策略：轻量监督微调（SFT）专注难度较高的数据；在线强化学习（RL）提升中高难度提示下的推理能力；轻量偏好优化（DPO）用于提升边缘任务表现。

总结与展望

Llama 4的发布，意味着Meta正式进入原生多模态大模型竞争核心领域。相比Gemini系列、GPT-4o、Claude 3、DeepSeek等主流模型，Llama 4以务实高效的技术路线，突出计算成本、推理效率与多模态能力的平衡。

尤其Maverick模型凭借创新的128专家MoE架构和FP8精度训练，在性能与成本控制方面展现了显著优势。但在精细逻辑推理任务上，Llama 4仍需进一步优化。

总体而言，Llama 4代表了一次平衡创新与实用的成功探索，不盲目追求规模而是注重技术设计的科学性与实际落地能力，未来发展值得期待。

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