作者｜沐風

來源｜AI先鋒官

就在這周末，開源界元老Meta正式推出了首個原生多模態Llama 4系列模型，性能上全面超越GPT-4o、Gemini 2.0等頂級競品，同時支持1000萬token超長上下文。

該系列總共公布了3個模型，分別為Scout、Maverick和Behemoth。

在這三個模型中，Maverick、Scout都是從Behemoth上蒸餾得來，并且Scout和Maverick已經開源，可以在其官網和Hugging Face上進行下載。

據官方介紹，Llama 4是Meta迄今為止最先進的模型，也是同類產品中多模態性最強的模型。

另外，Llama 4模型是Llama系列模型中首批采用混合專家（MoE）架構的模型，也是DeepSeek系列模型采用的架構。

與傳統的稠密模型相比，在MoE架構中，單獨的token只會激活全部參數中的一小部分，訓練和推理的計算效率更高。

接下來，我們就一起看看Llama 4系列模型都有哪些亮點。

Llama 4 Scout

• 擁有170億活躍參數，總參數量為1090億。

• 配備了16個專家模塊，每次推理激活其中2個。

• 支持1000萬token上下文。

• 單張H100 GPU即可運行。

• 在基準測試中，其性能表現超過了Gemma 3、Gemini 2.0 Flash-Lite以及Mistral 3.1。

Llama 4 Maverick

• 同樣具備170億活躍參數，總參數量增加至4000億。

• 專家模塊的數量增加到128個，每次推理激活17個專家。

• 支持1000萬token上下文。

• 基準測試中，其性能表現超越了GPT-4o和Gemini 2.0 Flash。

• 在推理、編程、多語言等任務上媲美DeepSeek v3，但參數僅為其一半。

• 在LMArena測試中，ELO評分高達1417。

Llama 4 Behemoth

• 擁有2880億個活躍參數，總參數量接近2萬億。

• 具體有16個專家模型。

• 在多個 STEM 基準測試中優于 GPT-4.5、Claude Sonnet 3.7 和 Gemini 2.0 Pro。

• 目前仍在訓練中，尚未公開發布。

值得一提的是，Llama 4 Maverick一經發布就沖上了LMArena排行榜中的第二名，僅僅比 Gemini-2.5-pro模型少22分，成為第四個突破 1400 分的大模型。

但這一成績卻引發了諸多質疑。

據多位AI研究人員在社交平臺X上指出，Meta在LMArena上部署的Llama 4 Maverick與廣泛提供給開發者的版本并不一致。

不過，Meta在其公告中明確提到，參與LMArena測試的Llama 4 Maverick是一個“實驗性聊天版本”。

而根據官方Llama網站上公布的信息，Meta 在LMArena的測試中所使用的實際上是“針對對話性優化的Llama 4 Maverick”。這表明，該版本經過了專門的優化調整，以適應 LM Arena 的測試環境和評分標準。

有AI研究人員在社交平臺X上指出，公開可下載的Maverick與LMArena上托管版本之間存在明顯行為差異。LMArena版本更傾向于使用大量表情符號并提供冗長的回答，這在標準版本中并不常見。

在實際使用中，很多人覺得Llama 4的編碼能力和數學邏輯方面都沒有測試中那么厲害，甚至有社區用戶給它進行了重新打分，重新打分后的Llama 4連前10都進不去。

在經典測試題“strawberry中有多少個R”的問題上，Llama 4 Maverick也未能做對。

據博主“karminski-牙醫”發布的評測結果顯示，Llama 4 Maverick與Qwen-QwQ-32B的寫代碼水平一致，Scout則是直接掛科。

其更是直言：“不建議用Llama 4寫代碼”。

看來，Llama 4這次更像是個“偏科生”，多模態和長文本是長板，但邏輯推理和代碼生成似乎還需要打磨。

除此之外，Llama 4的開源模式也遭質疑。

例如，油管知名博主1littlecoder就指出Llama 4的許可條款與真正的開源精神相去甚遠。

馬克·扎克伯格在Llama 4發布視頻中充滿熱情地宣布："今天是Llama 4的日子。我們的目標是構建世界領先的AI，將其開源，并使其普遍可訪問，讓全世界都能受益。我一直認為開源AI將成為領先模型，而隨著Llama 4，這開始變為現實。"

然而，1littlecoder直言不諱地表示："這是對開源的污蔑，與開源毫無關系。你可以稱它為開放模型，你可以稱它為開放權重模型，但它不是開源的。"

1littlecoder認為，開源軟件的基本原則之一是普遍可訪問性。開源通過開源或免費許可促進對產品的普遍訪問。這意味著任何人都應該能夠訪問你的產品，而不會有太多麻煩。"

與其他真正開源的AI模型相比，Llama 4的獲取過程顯得異常復雜。

1littlecoder提到，“Meta的模型要求你首先登錄Hugging Face賬戶，這點我能理解，他們可能有垃圾郵件問題。然后填寫表格，務必提供你的法定全名。我是說，為什么下載PyTorch權重或一些隨機二進制文件需要提供我的法定姓名？還有出生日期、完整的組織名稱、所有公司標識符?！?/p>

更令人擔憂的是，表格上明確警告：“避免使用首字母縮寫和特殊字符。未能按照這些指示操作可能會阻止你訪問此模型和Hugging Face上的其他模型。提交后，你將無法編輯此表格。因此，請確保所有信息準確無誤?！?/strong>

這意味著一旦因填寫信息不當被Meta禁止，用戶可能永遠無法從Hugging Face下載該模型，這與開源軟件的普遍可訪問性原則直接沖突。

更具爭議性的是Llama 4的社區許可協議。

1littlecoder更是將其描述為"對開源的污蔑"。

這份許可協議包含多項限制，直接挑戰了傳統開源定義：

首先是用戶限制條款：“如果你擁有一家月活躍用戶超過7億的公司，你不能使用這個模型。”雖然這對大多數開發者來說影響有限，但它違背了開源軟件不應對使用者有歧視的基本原則。

其次是關于再分發的嚴格要求。許可證規定，如果分發或提供Llama材料，必須顯示"使用Llama構建"的標志。

1littlecoder對此表示強烈不滿：“為什么我要這樣做？你想加速開源，對吧？你不是在尋求任何好處，因為你相信開源。只要給我模型，我想怎么用就怎么用。這是愚蠢，完全的愚蠢?！?/p>

更令人震驚的是命名要求：“如果你使用Llama材料或任何Llama材料的輸出或結果來創建、訓練、微調或以其他方式改進分發或提供的AI模型，你還應該在任何此類AI模型名稱的開頭包含‘Llama’?！?/p>

此外，還有版權聲明要求：“在你分發的Llama材料的所有副本中，你必須包含以下歸屬聲明，并與分發的此類副本一起提供聲明文本文件‘Llama 4的許可證和Llama 4社區許可證，版權Meta平臺，保留所有權利?！?/p>

1littlecoder在結束時呼吁AI社區重新思考什么才是真正的開源：“請不要稱這為開源。我相信，將任何進入Hugging Face的愚蠢模型稱為開源，對于開源代表的內容或開源支持者來說，是一種污蔑。這不是開源，只是你可以下載并帶有一堆限制的開放權重?！?/p>

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