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💥 「开源界地震！Meta放出Llama 4：单卡跑20小时视频，代码全公开」
大家好，我是蚝油菜花。当其他大模型还在比拼参数规模时，Llama 4已经用「混合专家+多模态」组合拳重新定义了AI天花板！
你是否也被这些问题困扰过：
- 🤯 跑个视频分析模型要堆8块H100
- 🌐 处理小语种数据得像教AI学方言
- 🖼️ 让AI同时看懂代码和图片比登天还难...
今天要解剖的 Llama 4 ，正在血洗AI性能榜单！这个Meta开源的「三头六臂」模型：
- ✅ 单卡屠榜：170亿活跃参数干翻Gemma 3，20小时视频分析不用集群
- ✅ 语言通吃王：200种语言预训练，从斯瓦希里语到闽南语全拿下
- ✅ 多模态魔术：代码/图片/视频在一个模型里完美融合
已有团队用它实时解析手术视频，开发者靠它处理千万行遗留代码——你的算力准备好迎接这次AI核爆了吗？
🚀 快速阅读
Meta最新推出的Llama 4系列开创了多模态大模型新范式。
- 架构：采用混合专家(MoE)设计，最高支持2万亿参数规模
- 性能：170亿活跃参数版本在单卡H100上即可运行，支持1000万token上下文
- 技术：原生融合文本/图像/视频处理能力，FP8训练效率提升3倍
Llama 4 是什么
Llama 4是Meta推出的新一代开源多模态AI模型系列，包含Scout、Maverick和Behemoth三个版本。该系列首次采用混合专家(MoE)架构，通过动态激活子模型显著提升计算效率，训练数据量突破30万亿token。
作为原生多模态模型，Llama 4通过早期融合技术实现文本、图像和视频的统一处理。其Scout版本支持1000万token超长上下文，Maverick版本在创意写作和图像理解方面表现突出，而正在训练的Behemoth版本将达到2万亿参数规模。
Llama 4 的主要功能
- 跨模态理解：同步处理文本、图像和视频输入，实现内容关联分析
- 超长上下文：Scout版本支持处理20+小时视频或百万字文档
- 高效推理：MoE架构使170亿活跃参数实现4000亿参数模型的性能
- 多语言支持：覆盖200种语言处理能力，包括低资源语种
Llama 4 的技术原理
- 混合专家架构：128个路由专家+共享专家设计，推理时仅激活3%参数
- MetaCLIP编码器：升级的视觉编码器与LLM协同训练，提升多模态对齐
- FP8高效训练：32K GPU集群实现390 TFLOPs/GPU的峰值算力利用率
- 三阶段优化：轻量级SFT→在线RL→DPO的渐进式微调策略
资源
- GitHub 仓库：github.com/meta-llama/…
- HuggingFace 仓库：huggingface.co/collections…
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