Meta Llama 4：开源 AI 的新希望，还是扎克伯格的焦虑？
清明小长假，Meta 扔了个“王炸”—— Llama 4 系列模型！1000 万上下文？2 万亿参数？MoE 混合架构？原生多模态？一堆酷炫名词，让人眼花缭乱。但冷静下来想想，Meta 这波操作，真能让它重回开源 AI 领头羊的地位吗？要知道，风头早就被 DeepSeek 抢走了！
听说这次是扎克伯格下了死命令，4 月初必须发布新版本大模型。Meta 的目标很明确：超越 GPT 和 Claude 等闭源模型，吊打一切！可现实呢？
Llama 4 系列模型：三个版本，各有千秋
- Llama 4 Scout（小号）：单张 H100 GPU 就能跑，适合本地部署。最牛的是，它支持 1000 万 token 上下文！
- Llama 4 Maverick（中号）：参数高达 4000 亿，但推理时只激活部分专家，效率更高。据说多模态性能超越 GPT-4o，编程能力媲美 DeepSeek v3，但参数只有一半。
- Llama 4 Behemoth（大号，预览版）：Meta 的 2 万亿参数巨兽，还在训练中。号称在 STEM 任务上超越 GPT-4.5、Claude3.7 等。准备用它当“老师”，蒸馏优化更小的 Llama 4 模型。
跑分第二，多模态加持！
Llama 4 Maverick 目前在 LM Arena 排行榜上排名第二，仅次于 Gemini 2.5 Pro。而且，它还具备原生多模态能力，可以用海量的无标签文本、图片和视频数据一起来预训练模型。
超长上下文：记忆力惊人！
Scout 版本支持 1000 万 tokens（相当于 15000 页文本！），医学、科研、代码分析等超长文档处理能力直接拉满。别人家的大模型还在 200 万 tokens 上下徘徊，Meta 直接放大招，看来是不想和大家“闲聊”了。
核心技术揭秘：MoE + iRoPE
MoE 架构：效率飞升！
Llama 4 开始采用混合专家模型（MoE），推理时只激活部分参数，成本更低。Maverick 的推理成本仅 $0.19/百万 token，比 GPT-4o 便宜 90%！
iRoPE：超长上下文的秘密武器
iRoPE（交错旋转位置编码）是 Meta 为 Llama 4 设计的升级版位置编码技术。
- 局部注意力层： 用旋转位置编码（RoPE）处理短上下文（如 8K token），保留位置关系。
- 全局注意力层： 直接去掉位置编码（NoPE），通过动态调整注意力权重处理超长内容，类似“模糊匹配”长距离关联。
- 就像读书时用书签（RoPE）标记重点段落，同时靠记忆（NoPE）串联全书脉络。
RAG 技术要凉凉？
相比 RAG 技术，iRoPE 无需依赖外部知识库检索，直接通过模型内部自身处理完整信息，减少信息丢失风险。预计未来会成为大模型技术标配，以后大模型容易忘记前文的事情，基本就不会出现了。
开源有门槛： 商用需遵守 Meta 政策，月活超 7 亿的公司需额外授权，且产品名必须带“Llama”。
有大佬体验了 Llama 4 Scout，表示并没有特别惊艳的地方，DeepSeek 相比之下体感还是强很多。Llama 4 有点像 Google，“参数没输过，实战没赢过”。
🚀 一句话总结：Meta 这次把开源 AI 卷到新高度，多模态 + 长上下文 + 超低成本，Llama 4 可能是目前最香的开源大模型之一。
但是，据说 Meta 在后训练阶段中，将多个 benchmark 测试集混入训练数据。有高管因为 Llama 刷分问题愤而辞职，也就是说目前官宣的成绩有很大的水分。这波操作，让人对 Meta 的诚信产生了质疑。
Meta 旗下拥有 Facebook、Whatsapp 等知名社交 APP，全球还有超 30 亿月活用户。这波 Meta 在 AI 领域为了掩饰落后却公然造假，留给市场一句叹息。
