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西安网站seo收费wordpress怎么安装多说

wzjs 2025/9/14 22:41:44

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2025年4月5日Llama 4一开源，随后OpenRouter等平台就提供免费调用。对于中文社区来，官方的测评结果其实意义不大（原因先按下不表），就看知乎、微博、B站、twitter上的真实感受，最重要的是自己的真实案例测评。

核心架构创新

混合专家（Mixture-of-Experts，MoE）架构：Llama 4 Scout活跃参数约为170亿，内部包含16个专家，总参数量达1090亿；Llama 4 Maverick活跃参数同样约170亿，但包含多达128个专家，总参数量高达4000亿。Llama 4 Behemoth拥有2880亿活跃参数，采用16个专家，总参数量高达2万亿，目前尚未完全训练完毕、处于预览阶段的超大模型。
原生多模态：能处理文本、图像、视频、音频等。
超长上下文窗口：Llama 4 Scout模型的上下文窗口超过1000万token，Maverick模型上下文窗口约100万token。
支持的语言（摘自于https://huggingface.co/meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct）：阿拉伯语、英语、法语、德语、印地语、印度尼西亚语、意大利语、葡萄牙语、西班牙语、他加禄语、泰语和越南语。没有中文！

训练数据

预训练数据：多种来源，包括公开可获得的数据、授权的数据，以及Meta自有产品和服务中的信息。从语言角度，Llama 4包含多达200种语言语料库，其中有100多种语言各有超过10亿token的训练数据。
训练规模与资源消耗：Llama 4 Scout的预训练耗费了约500万GPU小时，Maverick耗费了约238万GPU小时，总计约738万GPU小时。Meta使用自建的大规模GPU集群训练，大部分是NVIDIA H100 80GB，每块卡TDP功耗700W。简单换算一下，738万GPU小时相当于单卡连续算738万小时（84年！），当然实际是成千上万卡并行训练了数周到数月才完成的。可参考『不废话』之大模型训练数据中心算力和算效和『不废话』之大模型训练并行策略文章进行定量的分析。
训练语料的数量：Llama 4 Scout预训练使用了约40万亿tokens，Maverick使用了约22万亿tokens，总计60多万亿token的多模态数据。