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Meta推出Llama 4系列模型,首次采用混合專家架構(gòu)

來源:icspec 責(zé)編: 時間:2025-04-08 10:10:59 152觀看
導(dǎo)讀據(jù)TechCrunch報道,結(jié)合Meta官方信息,Meta近日發(fā)布了全新的人工智能模型Llama 4系列。該系列首次引入混合專家模型(MoE)架構(gòu),這種設(shè)計可以將復(fù)雜任務(wù)分解為更小的部分,從而顯著提升效率。值得一提的是,混合專家架構(gòu)也是DeepSe
據(jù)TechCrunch報道,結(jié)合Meta官方信息,Meta近日發(fā)布了全新的人工智能模型Llama 4系列。該系列首次引入混合專家模型(MoE)架構(gòu),這種設(shè)計可以將復(fù)雜任務(wù)分解為更小的部分,從而顯著提升效率。值得一提的是,混合專家架構(gòu)也是DeepSeek聲稱能夠大幅降低成本的關(guān)鍵技術(shù)。
Llama 4系列具備多模態(tài)處理能力,能夠同時應(yīng)對文本、圖像、音頻和視頻任務(wù),但目前僅支持美式英語。該系列包含三款模型,按參數(shù)規(guī)模從大到小依次為Behemoth、Maverick和Scout。
Behemoth擁有2萬億參數(shù),目前仍在訓(xùn)練中。而Maverick和Scout作為“蒸餾”版本,已經(jīng)開放給開發(fā)者和普通用戶使用。Maverick的活躍參數(shù)為170億,包含128個專家模型。Meta表示,Maverick在推理和代碼生成方面表現(xiàn)優(yōu)異,其主要競爭對手包括OpenAI的GPT-4o和Google的Gemini 2.0 Flash。此外,Meta還聲稱,Maverick在參數(shù)規(guī)模較小的情況下,性能已經(jīng)超越DeepSeek v3。
Scout同樣擁有170億活躍參數(shù),但僅包含16個專家模型。它對硬件需求較低,僅需一塊NVIDIA H100 GPU即可運行。其上下文處理能力達(dá)到1000萬詞元(token),與Google的Gemma 3、Gemini 2.0 Flash-Lite以及Mistral 3.1形成競爭關(guān)系。
Meta強調(diào),Llama 4系列在多項測試中表現(xiàn)優(yōu)于競爭對手。此外,該系列模型將避免回答涉及政治或社會爭議性問題的內(nèi)容。

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