如何限制 Meta 對你的資料的操作
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通常,科技「巨頭」很少在周末發布產品。然而,Meta 上週末推出了 Llama 4 車型系列,讓所有人大吃一驚。系列包含三個版本:Llama 4 Scout、Llama 4 Maverick 和 Llama 4 Behemoth。
Llama 4 scout:單 GPU 效能“驚人”
Llama 4 Scout 是最小的型號,擁有 170 億個操作參數,結合 16 位專家。 Meta 聲稱 Scout 是同類產品中最好的多模式模型,在標準 AI 基準測試中表現優於 Gemma 3、Gemini 2.0 Flash-Lite 和 Mistral 3.1。值得注意的是,儘管性能令人印象深刻,但該型號只能在單個 NVIDIA H100 GPU 上運行。 Scout 還支援高達 1000 萬個標記的上下文視窗 - 這是一個行業記錄,儘管實際性能還有待觀察。
Llama 4 Maverick:GPT-4O 的強勁對手
Llama 4 Maverick 是「流行」版本,擁有 170 億個操作參數,但專家數量增加到 128 位元。 Meta 聲稱 Maverick 在業界基準測試中的表現優於 GPT-4o 和 Gemini 2.0 Flash。 Maverick 的聊天機器人測試版在 LMArena 上的得分為 1,417,在當今頂級法學碩士中排名第二。
駱駝4龐然大物:「怪物」2880億參數
Llama 4 Behemoth——該系列中最大的型號——仍在訓練中。 Meta 宣布,Behemoth 擁有 2,880 億個活躍參數和 16 位專家,在許多標準 AI 基準測試中都勝過 GPT-4.5、Claude Sonnet 3.7 和 Gemini 2.0 Pro。
可用性
Llama 4 Scout 和 Llama 4 Maverick 現在可在 llama.com 和 Hugging Face 上下載。對於日常用戶來說,這些模型正在整合到 WhatsApp、Messenger、Instagram Direct 和網路上的 Meta AI 中。
微軟也迅速宣布支援 Azure AI Foundry 上的 Llama 4 Scout 和 Maverick 作為託管運算服務。開發人員可以透過以下名稱找到它們:
有關 Azure 上的 Llama 4 的詳細資訊在此處更新。
憑藉 Llama 4 系列,Meta 繼續彰顯其引領人工智慧競賽的雄心,尤其是在多模式領域——這一領域正受到來自Google、OpenAI 和 Anthropic 的激烈競爭。
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