Llama 42504

Llama 4 是 Meta(Facebook 母公司)2025 年 4 月开源的多模态大模型系列,能同时看懂文字和图片,再用文字回答。对不熟悉技术的读者,可以把它理解成一颗可以免费下载的”AI 大脑”:权重文件公开,企业能搬回自己的服务器,搭建私有的问答、写作、看图助手;个人开发者也能在云上或本地跑起来做应用。Meta 自家的 WhatsApp、Instagram 里的 Meta AI 助手,背后用的就是它,不过这些产品不面向中国大陆,国内用户主要通过下载权重或第三方平台接触这个系列。

版本与参数

首发两个版本,均为混合专家(MoE)架构,原生多模态(输入文字加图片,输出文字),发布日期 2025 年 4 月 5 日,知识截止 2024 年 8 月。Llama 4 Scout:16 个专家,每次推理激活 170 亿参数,总参数 1090 亿,上下文长度 1000 万 token,在约 40 万亿 token 上预训练;Llama 4 Maverick:128 个专家,同样激活 170 亿参数,总参数 4000 亿,上下文长度 100 万 token,训练量约 22 万亿 token。两个版本各有基座版和指令微调版,官方列出的支持语言为阿拉伯语、英语、法语、德语等 12 种,列表里没有中文。

能力与榜单成绩

按官方模型卡公布的指令版评测:Maverick 在多学科图文理解 MMMU 得 73.4 分,知识测试 MMLU Pro 得 80.5 分,竞赛编程 LiveCodeBench 得 43.4 分,图表问答 ChartQA 得 90.0 分;Scout 对应成绩为 69.4、74.3、32.8 和 88.8 分,文档问答 DocVQA 两者都是 94.4 分。整体特点是图文理解强、上下文超长,编程能力在同期开源模型里不算突出。

开源许可

按 Llama 4 社区许可协议(Llama 4 Community License)发布,属于带条件的商用许可:允许免费商用、修改和分发,但有两条附加要求,一是产品月活跃用户超过 7 亿的公司须另向 Meta 申请授权,二是使用方需在产品或说明页标注”Built with Llama”。对绝大多数个人和中小企业,这两条不构成障碍,但它不是标准 MIT 或 Apache 许可,合规要求严格的团队用前应读一遍协议原文。

API 价格

Meta 不直接出售统一的付费接口,官方途径是免费下载权重自行部署;各云平台和推理服务商也托管了 Scout 与 Maverick 的接口,按各家价目页计费,价格差异较大,以所选平台为准。

国内可用性

权重在 Hugging Face 上需要登录并同意许可协议后才能下载,国内访问还要解决网络问题;更省事的途径是魔搭 ModelScope,上面有 Scout 与 Maverick 的完整权重仓库,国内直接下载。Meta AI 助手类产品不面向中国大陆,想体验模型效果只能靠自部署或第三方平台。

本地部署

Ollama 模型库已收录,量化后 Scout 约 67GB、Maverick 约 245GB,家用单卡跑不动,需要专业级显卡或大内存服务器。装好 Ollama 后一条命令拉起 Scout:

ollama run llama4:scout

多卡服务器可用 vLLM 起 OpenAI 兼容接口(需先在 Hugging Face 申请权重访问):

vllm serve meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct --tensor-parallel-size 8 --max-model-len 262144

长上下文对显存要求很高,实际可用长度按显卡数量调整 max-model-len。

适用场景

• 超长文档处理:Scout 的 1000 万 token 上下文可一次读入整套代码库或成堆合同,做检索和总结。
• 图文混合任务:看图问答、图表解读、文档识别是它的强项,适合做票据、报告类的自动化处理。
• 企业私有化:权重公开加可商用许可,适合数据不能出内网、又要自建大模型服务的团队。
• 多语种应用:官方支持 12 种语言,面向海外用户的产品可直接用。

相关工具与教程

想从零上手,可以先读站内文章《Llama 4 入门:Meta 开源模型 Scout 与 Maverick 怎么选、怎么用》;中文场景更常用的开源模型可对比Qwen3和DeepSeek R1,轻量本地部署可以看Gemma 3,参数规模和硬件门槛都小得多。

常见问题

免费吗?能商用吗?权重免费下载,允许商用和修改;条件是月活超 7 亿的产品须另行申请授权,并且要在产品里标注”Built with Llama”。

Scout 和 Maverick 怎么选?Scout 参数少、上下文最长,部署成本低,适合长文档和入门;Maverick 各项成绩更高,但权重大一倍多,硬件门槛也高得多,追求效果且有多卡服务器再选它。

中文效果怎么样?官方支持语言列表不含中文,日常中文问答能用,但没有官方保障;以中文为主的业务,选国产开源模型通常更稳妥。