Meta 在 2026 年 4 月正式发布了 Llama 4 系列模型，这是其开源大语言模型产品线的一次重大更新。Llama 4 不仅在性能上全面超越了前代 Llama 3，更在架构设计上做出了根本性的改变——全面转向 MoE（混合专家）架构。
架构革新
Llama 4 完全采用了 MoE 架构，这是与 Llama 3 最大的区别。在 MoE 架构中，模型由多个"专家"子网络组成，每个输入 token 只激活其中一部分专家。这使得 Llama 4 在增加总参数量的同时，保持了合理的推理成本。
Llama 4 系列包含三个主要版本：
- Llama 4 Scout— 17B 总参数，16 个专家，适合消费级硬件
- Llama 4 Maverick— 150B 总参数，适合服务器部署
- Llama 4 Behemoth— 2T 总参数（2 万亿），Meta 内部使用的研究模型
性能表现
Llama 4 Maverick（150B）在多项基准测试中与 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet 不相上下。特别值得一提的是，它在多模态任务上表现出色——Llama 4 系列原生支持文本和图像输入，能够进行图文理解和分析。
在 MMLU-Pro（知识理解）、MATH-500（数学推理）、HumanEval（代码生成）等核心测试中，Llama 4 Maverick 均达到了业界领先水平。Llama 4 Scout 虽然在绝对性能上略低于 Maverick，但其效率极为惊人——在单个 A100 GPU 上即可流畅运行。
上下文窗口
Llama 4 Scout 支持高达 10M token（千万级）的上下文窗口，这使其在长文档分析、代码库理解和法律文书处理等场景中具有无与伦比的优势。Maverick 同样支持 1M token 的上下文窗口。
开源与商用
Meta 延续了 Llama 系列的开源策略。Scout 和 Maverick 的模型权重在 Hugging Face 上免费发布，采用 Llama 4 Community License，允许商业使用。这一策略使得 Llama 4 迅速成为企业构建 AI 应用的首选基础模型。
「Llama 4 的 MoE 架构代表了开源大模型的技术方向。它在性能和效率之间找到了令人惊叹的平衡点。」— 技术评论
生态系统
Llama 4 发布后，围绕它迅速形成了丰富的生态系统。Ollama、vLLM、llama.cpp 等推理框架在第一时间提供了支持。多家云服务商推出了 Llama 4 的托管服务。社区也贡献了大量微调版本和适配工具，覆盖了从代码辅助到内容创作的各个领域。
Llama 4 的发布进一步巩固了 Meta 在开源大模型领域的领导地位。对于开发者和企业来说，Llama 4 提供了一个强大、开放且经济的选择，正在推动 AI 应用的大规模普及。