OpenClaw—AI研究Meta 今日发布 Llama 4 系列大模型,首次实现原生多模态架构,在 MMLU、GSM8K、HumanEval 等多个基准测试上击败了闭源的 GPT-5。这是开源大模型历史上的里程碑,标志着 Meta 重夺开源阵营领导地位。
Llama 4 系列包含三个规格:Llama 4 Scout(17B 激活参数,109B 总参数)、Llama 4 Maverick(17B 激活参数,400B 总参数)、Llama 4 Behemoth(288B 激活参数,2T 总参数,仍处于训练阶段)。所有版本均采用混合专家(MoE)架构。
原生多模态是 Llama 4 最大的亮点。模型在训练阶段就同时使用文本、图像、视频、音频四种模态的数据,实现了真正的统一表征。这与之前”视觉编码器+语言模型”的拼接式方案有本质区别,性能和效率都有大幅提升。
在基准测试上, Llama 4 Maverick 在 MMLU 上达到 88.7%,超过 GPT-5 的 87.2%;在 HumanEval 上达到 92.1%,超过 GPT-5 的 89.5%;在 MMMU 多模态基准上达到 78.3%,超过 GPT-5V 的 75.6%。这是开源模型首次在多个核心基准上全面领先。
开源策略方面,Meta 依然采取了相对宽松的许可证。Scout 和 Maverick 版本采用 Llama 4 Community License,允许商业使用,但月活超过 7 亿的用户需要单独申请。Behemoth 暂不开源,Meta 表示将作为研究和训练其他模型的”老师”。
Meta 还同步发布了 Llama Stack 0.8,这是一套完整的开发工具链,包括推理引擎、微调框架、部署工具、Agent SDK 等。开发者可以基于 Llama Stack 快速构建生产级 AI 应用,大幅降低工程复杂度。
Llama 4 的发布,不仅让 Meta 重夺开源大模型领导地位,更重要的是它证明了开源模型在性能上完全可以与闭源巨头抗衡。对于整个 AI 行业来说,这将促进更健康、更开放的竞争格局,最终让所有开发者受益。