近日人工智能领域因 Meta 发布的 Llama 4 系列语言模型而掀起了惊涛骇浪。这一系列模型以其卓越的性能、创新的架构和广泛的应用潜力，成为了众多开发者、研究人员和科技爱好者瞩目的焦点，为人工智能的发展注入了新的活力。那么它究竟是什么，让我们一起探索吧！

1、Llama 4的定义与核心特点

Llama 4是Meta于2025年4月发布的新一代开源多模态大语言模型（LLM）系列，包含Scout、Maverick和仍在训练中的Behemoth三个版本。其核心特点包括：

1. 混合专家（MoE）架构：首次在Llama系列中引入MoE架构，通过激活部分参数提升训练和推理效率。例如，Maverick总参数4000亿，但每次推理仅激活170亿参数。
2. 原生多模态融合：采用早期融合技术，将文本、图像、视频等数据统一处理，支持联合预训练。视觉编码器基于MetaCLIP优化，提升多模态交互能力。
3. 超长上下文支持：Scout支持1000万Token上下文窗口（相当于2000万字或20小时视频），通过iRoPE架构实现短序列训练、长序列泛化。
4. 高效部署：Scout可在单张H100 GPU（Int4量化后）运行，Maverick需H100集群，Behemoth则需32K GPU训练。

2、应用场景

Llama 4的多样化设计使其适用于以下领域：

1. 长文本处理：如多文档摘要、大规模代码库推理（Scout）。
2. 多模态交互：图像定位、视觉问答（VQA）、视频理解（Maverick）。
3. 编程与推理：在编码基准测试中与DeepSeek V3表现相当，适合AI智能体开发。
4. 通用助手与聊天场景：支持多轮对话、个性化任务解析，已集成至Meta的社交平台（如WhatsApp）。

3、开源后的价值

1. 技术民主化：开源降低了开发者使用先进模型的门槛，推动AI应用创新（如本地部署、定制化开发）。
2. 生态扩展：延续Llama系列的开源传统，进一步巩固Meta在开源社区的领导地位，形成开发者生态。
3. 行业竞争加速：迫使闭源模型（如GPT、Gemini）提升性能，同时推动开源模型技术迭代（如DeepSeek、阿里通义千问）。

4、优势与挑战

优势：

• 性能领先：Maverick在LMSYS排行榜位列第二（ELO 1417），多模态任务超越GPT-4o和Gemini 2.0。
• 成本效益：推理成本仅为GPT-4o的十分之一，适合商业化应用。
• 技术创新：MetaP超参数优化、iRoPE架构突破长上下文限制，以及轻量级后训练流程（SFT→RL→DPO）。

挑战：

• 训练争议：被曝训练数据中混入测试集以提升基准分数，研发团队核心成员离职引发信任危机。
• 竞争压力：DeepSeek、阿里通义千问等模型在开源社区快速崛起，Behemoth未发布前缺乏绝对优势。
• 技术瓶颈：MoE架构的专家平衡与调度复杂，长上下文实际召回率低于预期。

5、总结

Llama 4通过MoE架构、多模态融合和超长上下文支持，展现了开源模型在性能与效率上的突破，但其面临的训练争议和竞争压力也暴露了开源生态的复杂性与技术迭代的紧迫性。未来，其能否通过Behemoth的发布重新夺回技术制高点，将直接影响Meta在AI领域的战略地位。

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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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