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Llama 4 现已上线 Bitdeer AI Cloud 平台

Taylor Ye

• 9 min read
图片展示Llama 4 Maverick在Bitdeer AI Cloud上线，展示了一个驼羊吉祥物和平台界

4 月 5 日，Meta 正式发布全新一代大型语言模型 Llama 4，为开源 AI 生态带来重要突破。作为迄今为止 Llama 系列最强版本，Llama 4 在推理能力、指令理解和整体性能方面均实现显著提升。本次发布的核心模型包括 Llama 4 Maverick（约 4000 亿参数）和 Llama 4 Scout（约 1090 亿参数），均基于 Mixture of Experts（MoE）架构，具备 170 亿活跃参数，兼顾性能与效率。

本文将带您深入了解 Llama 4 的关键更新、与 Llama 3 的对比优势、适用场景，并介绍如何通过 Bitdeer AI Cloud 平台快速体验这一先进模型。

Llama 4 简介：全新发布的 Scout 与 Maverick 模型

Llama 4 Scout 和 Llama 4 Maverick 是目前 Llama 系列中最为先进的两款模型。它们首次采用 Meta 推出的 MoE（专家混合）架构，通过在每次推理过程中仅激活部分模型参数，显著提升了训练与推理的效率。

两款模型均为开放权重、原生多模态架构，并支持超长上下文输入，较前代模型在处理复杂任务和大规模输入时表现更加出色。借助 MoE 架构，Llama 4 系列在保持计算资源高效利用的同时，实现了更优的性能表现，是性能与效率兼顾的模型选择。

专家混合架构图

来源: Meta官网

Llama 4 Maverick：为多模态智能与高效推理优化

Llama 4 Maverick 是 Llama 4 体系中最先进的模型之一，专为实现文本与图像理解的高性能表现而设计，同时具备出色的计算效率。该模型采用 MoE（专家混合）架构，由 128 个专家模块组成，每次任务仅激活部分专家，从而在保证输出质量的前提下显著降低计算成本。

作为 Meta 面向通用助手和对话应用的旗舰模型，Maverick 尤其适用于多语言、多模态以及高交互性的 AI 场景。

核心亮点：

  • 170 亿活跃参数，128 个专家模块，总参数规模达 4000 亿，支持最长 100 万 token 输入
  • 每个 token 仅激活一个路由专家和一个共享专家，实现高效推理
  • 在相似算力预算下，准确率与效率均优于 Llama 3.3 70B 模型
  • 支持多语言图文理解，增强到 12 种语言
  • 可在一台 NVIDIA H100 DGX（即 8 张 H100 GPU）上运行，亦支持分布式推理部署
  • 适用于图像精准识别、创意内容生成、多语言对话等任务

Llama 4 Scout：为长上下文推理与轻量部署优化

Llama 4 Scout 是一款高效模型，专为长文本理解、高速推理与视觉对齐等任务场景打造。该模型拥有 170 亿活跃参数、16 个专家模块和 1090 亿总参数，在性能与效率之间实现了良好平衡。值得一提的是，Scout 支持业内领先的 1000 万 token 上下文窗口，是 Llama 3 的 80 倍，特别适合处理大规模文档、庞大代码库及复杂的信息流任务。

核心亮点：

  • 170 亿活跃参数，16 个专家模块，总参数规模为 1090 亿
  • 高效 MoE 架构，实现更快、更低成本的推理
  • 默认支持 256K 上下文窗口，未来计划扩展至 1000 万 tokens（较 Llama 3 增长 80 倍）
  • 在推理能力、编码表达和长文本处理方面显著增强
  • 在图像理解任务中具备较高准确性，支持文字到视觉的对齐能力
  • 可在单张 NVIDIA H100 GPU 上运行，并支持灵活扩展部署

Llama 4 相较前代模型的优势

Llama 4 在性能、效率和适用性方面实现了全方位升级，标志着 Llama 系列的重大进步。系列首发的两款模型 Llama 4 Scout 和 Llama 4 Maverick 引入了先进的多模态能力，能够同时理解文本和图像提示，并支持业内领先的超长上下文窗口，相比以往版本可处理更多、更复杂的信息输入。

  • 更高性能，更优性价比: 与 Llama 3.3 70B 相比，Llama 4 在相似的计算预算下提供了更高质量的生成效果。得益于 MoE 架构，模型在执行每项任务时仅激活与之最相关的部分参数，从而提升训练和推理效率，显著降低计算资源开销。
  • 优化的训练策略与更广泛的语言支持: Llama 4采用了更稳定高效的训练策略，提升了其内容生成和理解能力。其支持的语言数量从Llama 3的8种增加到12种，且预训练数据涵盖了200多种语言，确保在全球应用场景中提供更准确、自然的输出。
  • 更大规模的训练数据与更强的多模态能力: Llama 4 在训练规模和数据多样性方面迈出关键一步。Meta 使用超过 300 万亿个 token 进行训练，是 Llama 3 的两倍以上，并首次加入图像和视频数据，进一步强化模型的多模态处理能力，使其更适应复杂任务和多样化输入场景。
Llama 4 vs. Llama 3 特性对比表

Llama 4商业应用

Llama 4 Maverick在图像和文本理解方面提供了业界领先的性能，特别适合构建智能、互动和多语言AI应用。它使企业能够开发具备视觉识别和自然语言生成能力的智能助手。

理想应用场景：

  • 客户支持机器人：分析上传的图像，并通过上下文文本理解做出准确响应。
  • 复杂推理：在庞大的代码库或知识库中进行结构化分析和决策。
  • 企业AI助手：通过解读结合图像和文本的复杂文档，回答员工问题，助力内部决策。
  • 全球用户互动：支持高质量的AI助手，理解视觉输入并跨语言进行沟通。
  • 多模态应用：在需要同时处理图像和语言理解的场景中提高响应准确性和用户体验。

Llama 4 Scout在代码理解、高级推理、长文本处理和图像解读方面表现出色，尤其擅长从大数据集中提取关键信息，非常适合企业知识管理和智能分析。

理想应用场景：

  • 文档摘要：高效处理和压缩长篇内容，如技术手册、合同或研究报告。
  • 多语言创意生成：为市场营销、媒体和全球传播提供跨语言的内容创作和自然语言互动。
  • 个性化互动：根据用户偏好和历史行为生成量身定制的响应。
  • 企业信息检索：在包括SharePoint或内部文档系统在内的平台间聚合和提取信息。
  • 智能虚拟助手：支持需要深度上下文理解的客户服务和技术支持场景。

以下部分将对两款模型的性能进行对比，企业用户可根据具体应用场景和模型配置评估，选择最合适的解决方案。

Scout vs. Maverick 架构与部署对比

在Bitdeer AI Studio开始使用Llama 4

Llama 4 Maverick现已在Bitdeer AI Cloud平台上线，您可以通过简化的开发流程深入探索其强大功能。无论您是在进行自然语言任务的实验，还是将AI解决方案部署至生产系统，平台为您提供了一个高效、可扩展的环境，助力快速测试、部署和优化。借助NVIDIA H100 DGX GPU的强大算力，Bitdeer AI Cloud为Llama 4 Maverick提供了卓越的性能支持，帮助您释放其全部潜力。

Bitdeer AI Cloud通过直观的网页界面和API访问，简化了Llama 4 Maverick的实时构建、测试和部署，确保开发过程流畅且高效。

在Bitdeer AI Cloud上开始使用Llama 4 Maverick的步骤：

  1. 登录Bitdeer AI Cloud – 创建账户或登录以访问我们全面的AI工具套件。
  2. 探索模型库 – 进入控制台 > 模型，选择Llama 4 Maverick并开始使用。
  3. 通过网页界面交互 – 通过我们的直观UI输入查询，迅速获取准确的输出。
  4. 通过API进行集成 – 开发者可通过OpenAI兼容的RESTful API实现无缝连接。
  5. 自定义您的体验 – 根据项目需求，调整性能设置，以优化速度、精度或资源使用。

通过Bitdeer AI Cloud，用户可以在一个专业、高效的环境中轻松实验、构建和部署强大的AI驱动解决方案，为您的项目成功奠定坚实基础。