Meta Llama 4震撼登场：参数减半性能翻倍，大模型时代新篇章

大模型的新里程碑

昨天，科技圈掀起了一场不小的波澜。Llama 4系列的发布让人们对大模型的发展有了全新的认识。作为核心参与者之一，我亲眼见证了这场技术革命的开端。Llama 4不仅在参数规模上达到了惊人的2万亿（Behemoth版本），更通过技术创新大幅降低了运行门槛。

值得注意的是，Llama 4 Scout仅需一张H100 GPU即可流畅运行，这无疑为资源有限的研究者和开发者们带来了福音。

相比DeepSeek V3等竞争对手，Llama 4用一半的参数实现了同等甚至更高的性能表现。这种突破性进展，标志着大模型进入了一个更加高效、实用的新阶段。

Scout与Maverick双星闪耀

Llama 4 Scout和Maverick是本次发布的两大亮点。Scout专为文档摘要与复杂逻辑推理而设计，拥有16位“专家”和170亿激活参数。它能够轻松处理1000万token的数据量，并且支持单个H100 GPU运行，堪称高效信息提取的利器。

Maverick则以强大的多模态能力著称，其128位“专家”和170亿激活参数使其在性能上超越了GPT-4o和Gemini等顶级模型。特别是在ELO评分中，Maverick以1417分紧随闭源Gemini 2.5 Pro之后，展现了开源模型的巨大潜力。

未来展望：Behemoth的降临

除了当前已经发布的Scout和Maverick，Meta还透露正在训练一款名为Behemoth的超级模型。这款模型总参数高达2万亿，在同级别模型中智能水平领先。预计在未来几个月内，Behemoth将正式面世，进一步推动大模型技术的发展。

在STEM测试中，Behemoth的表现优于GPT-4.5等闭源模型，同时具备显著提升的多模态能力和训练效率。这些特性使得Behemoth成为学术界和工业界的共同期待。

开源精神的延续

与此同时，DeepSeek也在积极推动开源事业。上周，该公司启动了为期五天的“代码开源周”，陆续开源了多个代码库，包括FlashMLA、DeepEP通信库、DeepGEMM等。这些成果不仅优化了英伟达GPU的使用效率，还为降低大模型成本提供了新思路。

尤其是在Hopper架构GPU上的优化，使得FlashMLA能够在生产环境中高效运行，极大地提升了模型推理速度。这一举措得到了业界广泛认可，也证明了开源对于技术进步的重要性。

无论是Llama 4还是DeepSeek的努力，都体现了当前AI领域对开放合作的重视。我们有理由相信，在这样的氛围下，未来的大模型将更加智能、便捷，真正改变人类的生活方式。