Meta Llama 4系列模型技术分析报告

核心模型架构

1. 混合专家系统(MoE)

   • 采用动态稀疏化MoE架构
   • 主要子模型：
     • Scout版：17B激活参数/109B总参数
     • Maverick版：17B激活参数/400B总参数
     • Behemoth版：288B参数

2. 多模态支持

   • 创新性"early fusion" token处理技术
   • 图像理解能力("Image Grounding")
   • 跨模态关联能力(如"labrador→golden retriever"图像文本关联)

关键性能指标

技术突破

1. 训练优化

   • 采用NVIDIA H100 GPU集群
   • 实现"mid-training"动态调整技术
   • 相比Llama 3提升30-40%训练效率

2. 基准测试表现

   • STEM领域超越MATH-500基准
   • 对比测试：
     • 超越GPT-4.5/Claude Sonnet 3.7
     • 与GPT-4o/Gemini 2.0 Flash/DeepSeek V3竞争

生态部署

1. 硬件需求

   • 最小部署单元：10台H100 GPU
   • Meta计划2025年部署650个AI节点

2. 特色能力

   • 支持零样本(0-shot)学习
   • 增强的RAG检索能力
   • 多语言支持(12种语言)

市场定位

• Scout版：长文本处理专家
• Maverick版：高精度推理专家
• Behemoth版：复杂任务处理

注：所有技术参数截至2024年8月，实际表现可能随部署环境变化。

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