Llama 4 来了！AI 快站助你一键极速下载，抢先体验 MoE + 多模态 + 超长上下文

人工智能领域再次迎来重磅消息！Meta 创始人兼 CEO 马克·扎克伯格亲自官宣，全新一代 Llama 4 系列大模型 震撼发布！这不仅是 Llama 家族的简单升级，更是一次彻底的重新设计，带来了混合专家（MoE）架构、原生多模态能力以及前所未有的超长上下文窗口。

最令人兴奋的是，其中两款主力模型------Llama 4 Maverick (400B) 和 Llama 4 Scout (109B) 现已开放下载，开发者可以立即在AI快站获取，AI快站已支持一键下载！

AI快站一键下载：

• 下载命令行工具

# 下载hf-fast.sh
wget https://fast360.xyz/images/hf-fast.sh
chmod a+x hf-fast.sh  

• 下载Llama 4模型

Llama 4访问地址：aifasthub.com/collections...

# 下载命令
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./hf-fast.sh -t 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 meta-llama/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8-Original
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./hf-fast.sh -t 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 meta-llama/Llama-4-Maverick-17B-128E-Original

接下来，让我们深入解读 Llama 4 的核心亮点和技术细节。

Llama 4 家族新成员概览：三款模型，定位清晰

此次 Meta 一口气推出了三款 Llama 4 模型，各有侧重：

📌 Llama 4 Scout：极致小巧，千万级上下文先锋

• 定位： 性能最强的小尺寸模型。

• 参数： 17B 激活参数，16 个专家，总参数量 109B。

• 核心亮点：

  • 速度极快，原生支持多模态（文本、图像、视频）。
  • 业界领先的 1000 万 Token (10M+) 多模态上下文窗口，相当于处理超 20 小时的视频或 1.5 万页文本！
  • 可在单张 H100 GPU 上运行（Int4 量化后），部署门槛相对较低。
  • 在广泛基准测试中超越 Gemma 3、Gemini 2.0 Flash-Lite、Mistral 3.1。

📌 Llama 4 Maverick：性能与成本的甜点，对标 GPT-4o

• 定位： 同级别中最佳的多模态模型，主打性价比。

• 参数： 17B 激活参数，128 个专家，总参数量 400B。

• 核心亮点：

  • 在多个主流基准测试中击败 GPT-4o 和 Gemini 2.0 Flash。
  • 推理和编码能力与新发布的 DeepSeek v3 相当，但激活参数量不到后者一半。
  • 支持 100 万 Token (1M+) 上下文窗口。
  • 实验性聊天版本在 LMArena 上 ELO 评分高达 1417，位列第二。
  • 推理成本极具竞争力： 每百万 Token 仅需 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> 0.19 − 0.19 - </math>0.19−0.49（输入输出 3:1），远低于 GPT-4o（约 $4.38/M tokens）。
  • 可在单个 H100 主机上运行。

📌 Llama 4 Behemoth (预览)：2 万亿参数巨兽，性能天花板

• 定位： Meta 迄今最强模型，全球顶级 LLM 之一，目前作为教师模型。

• 参数： 288B 激活参数，16 个专家，总参数量高达 2 万亿 (2T)！

• 核心亮点：

  • 在多个 STEM 基准上优于 GPT-4.5、Claude Sonnet 3.7 和 Gemini 2.0 Pro。
  • 使用 FP8 精度，在 32000 块 GPU 上训练了 30 万亿 多模态 Token。
  • 仍在训练中，发布时间待定。

核心技术突破：MoE、多模态与超长上下文

Llama 4 的强大性能源于其架构和训练方法的革新：

1. 1. 全面拥抱 MoE (Mixture of Experts)

• 原理： Llama 4 首次采用混合专家架构。模型包含多个"专家"网络，对于每个输入 Token，路由器会选择激活一小部分专家（例如 Maverick 激活 17B 参数，总参数 400B）。

• 优势：

  • 更高效率： 在训练和推理时，计算量远小于同等参数量的密集模型。
  • 更强性能： 在相同的计算预算下，MoE 模型通常能达到更高的质量。
  • 优化部署： Maverick 采用交替的密集层和 MoE 层（128 个路由专家 + 1 个共享专家），进一步提升推理效率，使其能在单台 H100 主机上运行。

1. 2. 原生多模态：不再只是文本模型

• 实现： 采用**早期融合（early fusion）**策略，在模型主干中无缝整合文本、图像、视频 Token。
• 优势： 允许模型利用海量的未标记文本、图像、视频数据进行联合预训练，实现更深层次的多模态理解。视觉编码器基于 MetaCLIP 优化，更好地适应 LLM。Llama 4 可处理多达 48 张图像输入（训练时），并在推理时有效处理多达 8 张图像。

1. 3. 解密千万级上下文：iRoPE 架构的魔法 (10M+ Context)

• 目标： 实现"无限"上下文处理能力。Llama 4 Scout 的 1000 万 Token 上下文窗口是关键突破。

• 核心技术：iRoPE ('i' for interleaved layers, infinite)

  • 思路： 通过追求无限上下文的目标来指导架构设计，利用模型的长度外推能力（在短序列上训练，泛化到极长序列，最大训练长度 256K）。

  • 具体做法：

    • 交错注意力层 (Interleaved Attention)：

      • 本地注意力层 (Local Attention)： 使用 RoPE (旋转位置嵌入) 处理短上下文 (如 8K)，可并行化。
      • 全局注意力层 (Global Attention)： 处理长上下文 (>8K)，不使用位置编码 (NoPE 思想)，提升外推能力。

    • 推理时温度缩放 (Inference-Time Temperature Scaling)： 解决长上下文注意力权重趋于平坦的问题，对全局层应用温度缩放（公式大致为 xq *= 1 + log(floor(i / α) + 1) * β），增强长距离推理，同时保持短上下文性能。

训练与优化：Meta 的"炼丹秘籍"

Meta 在 Llama 4 的训练过程中也引入了多项创新：

• MetaP 技术： 一种新的训练技术，能可靠地设置关键超参数（如学习率、初始化尺度），且在不同批次大小、模型尺寸、训练 Token 量之间具有良好的迁移性。

• FP8 高效训练： 大量使用 FP8 精度进行训练，在保证质量的同时大幅提升 GPU 利用率（Behemoth 训练达到 390 TFLOPs/GPU）。训练数据量高达 30 万亿 Token，是 Llama 3 的两倍。

• 多语言能力： 对 200 种语言 进行预训练，其中 100 多种语言的 Token 量超过 10 亿，多语言 Token 总量是 Llama 3 的 10 倍。

• 后训练新范式：轻 SFT -> 重在线 RL -> 轻 DPO

  • 理念： 避免过度的 SFT/DPO 约束模型，限制 RL 阶段的探索。强化在线 RL（强化学习）的作用。
  • 实践： 使用模型早期检查点作为"批评家"，过滤掉超过 50% (甚至对 Behemoth 是 95%) 的简单 SFT 数据，进行轻量级 SFT。随后在多模态在线 RL 阶段，通过持续过滤、选择更难的提示，实现性能阶跃。最后进行轻量级 DPO 处理极端情况，平衡智能与对话能力。

Llama 4 vs DeepSeek v3：性能对比几何？

大家可能很关心 Llama 4 与近期同样表现亮眼的 DeepSeek v3 的对比。以顶级模型 Llama 4 Behemoth (预览) 与 DeepSeek R1 (初始发布) 和 OpenAI o1 (推测) 对比为例：

• MATH-500: Behemoth 略微落后于 DeepSeek R1 和 OpenAI o1。
• GPQA Diamond: Behemoth 领先 DeepSeek R1，但落后于 OpenAI o1。
• MMLU: Behemoth 落后于两者，但仍优于 Gemini 2.0 Pro 和 GPT-4.5。

总结与展望

Llama 4 的发布无疑是开源大模型领域的一个里程碑。其 MoE 架构、原生多模态能力、以及惊人的千万级上下文窗口，将极大地推动 AI 应用的边界，尤其是在需要处理海量信息、进行多模态交互的场景（如科研、医疗、工程、内容创作等）。

虽然目前 Llama 4 Reasoning 模型尚未发布，且新许可证对超大型企业有一定限制，但 Scout 和 Maverick 的开放无疑为广大开发者和研究者提供了强大的新工具。Meta 表示这只是开始，后续还有更多模型值得期待。