如何通过API接口使用Meta的Llama 4模型 第1张

Llama 4 Scout 和 Llama 4 Maverick 都具有令人印象深刻的功能，但它们在不同的领域大放异彩。Scout 擅长处理长篇内容，这得益于其扩展的上下文窗口，使其成为总结和快速互动的理想选择。

另一方面，Maverick 在技术任务和多模态推理方面表现突出，在代码生成和图像解读方面精度更高。在两者之间做出选择，最终取决于您的具体使用情况–使用 Scout，您可以获得广度和速度；而使用 Maverick，您可以获得深度和精度。

Llama 4 是人工智能进步的重要一步。它是一个具有强大功能的顶级多模态模型。它能原生处理文本和图像。它的专家混合设置非常高效。它还支持长上下文窗口。这使其功能强大而灵活。Llama 4 是开源的，可广泛访问。这有助于创新和广泛采用。Behemoth 等更大的版本正在开发中。这表明 Llama 生态系统在不断发展壮大。

Q1. 什么是 Llama 4？

A. Llama 4 是 Meta 最新一代的大型语言模型 (LLM)，代表了多模态人工智能领域的重大进步，具有原生文本和图像理解能力，采用专家混合架构以提高效率，并扩展了上下文窗口功能。

Q2. Llama 4 的主要特点是什么？

A. 主要特点包括：原生多模态与文本和图像处理的早期融合、可实现高效性能的专家混合（MoE）架构、扩展的上下文窗口（Llama 4 Scout 可提供多达 1,000 万个词库）、强大的多语言支持以及专家图像基础。

Q3. Llama 4 系列有哪些不同型号？

A. 主要模型有 Llama 4 Scout（170 亿个活动参数，总计 1,090 亿个）、Llama 4 Maverick（170 亿个活动参数，总计 4000 亿个）和较大的教师模型 Llama 4 Behemoth（2880 亿个活动参数，总计约 2 万亿个，目前正在训练中）。

Q4. 如何访问 Llama 4？

A. 您可以通过 Meta AI 平台（meta.ai）访问 Llama 4，也可以从 llama.com（经批准后）下载模型权重，还可以通过 OpenRouter、Hugging Face、Cloudflare Workers AI、Snowflake Cortex AI、Amazon SageMaker JumpStart（即将推出 Bedrock）、GroqCloud、Together AI、Replicate 和 Fireworks AI 等 API 提供商访问。

Q5. Llama 4 是如何训练的？

A. Llama 4 是在海量、多样化的数据集（多达 40 万亿个代币）上进行训练的，训练中使用了超参数优化 MetaP、多模态早期融合等先进技术，以及包括 SFT、RL 和 DPO 在内的复杂的后训练管道。