Llama 4悄然发布震撼不足？对比DeepSeek与千问，Meta的MOE架构和千万级上下文能否挽回开源领导地位，避免被超级APP浪潮抛弃？ скачать в хорошем качестве

Llama 4悄然发布震撼不足？对比DeepSeek与千问，Meta的MOE架构和千万级上下文能否挽回开源领导地位，避免被超级APP浪潮抛弃？

付费频道订阅：   / @storytellerfan   文字版地址：https://lukefan.com/2025/04/07/llama-... 🔥家人们！今天凌晨Meta直接扔核弹了！！ LLAMA4带着1千万token上下文杀疯了啊啊啊！！！ （ps：1千万token≈20小时超长视频解析能力‼️） 这次直接祭出3大杀器： 1️⃣【侦察兵版】109B参数+16专家模块 2️⃣【独行侠版】400B参数吊打GPT4O 3️⃣【巨兽版】2000B参数+32K显卡训练（国内集体倒吸凉气） 最绝的是那个1千万token！！ 别人家还在卷64k/200万 Meta直接拉满到10M级！这是什么概念？ 相当于一口气读完30本《三体》全集！！ （DeepSeek连夜改PPT了吧🤣） 但这次为啥没刷屏？ 真相太扎心👇 👉国产千问/DeepSeek早就把赛道占满 👉109B起步的巨无霸根本跑不动！ 👉超级APP大战已经白热化... 最恐怖的是！！ Meta明牌说要搞端到端全模态！！ （语音/视频/图片直接互转要来了‼️） 现在压力给到某讯某里某节... 评论区快告诉我！！ 你们站LLAMA4还是国产大模型？ Llama 4悄然发布震撼不足？对比DeepSeek与千问，Meta的MOE架构和千万级上下文能否挽回开源领导地位，避免被超级APP浪潮抛弃？ eta **Llama 4发布**，扎克伯格亲自官宣，但市场反响平平。这款采用**MOE架构**（**混合专家模型**）的**AI大模型**分为Scout (109B)、Marvelic (400B)和未来发布的Behemoth (2000B)版本，最大亮点是支持业界领先的**1000万TOKEN**超**长上下文**处理，支持**多模态**输入（文本、图像、音视频）和文本输出。性能上，**Llama 4**较Llama 3有显著提升（尤其**中文**能力），基本追平**GPT-4O**、**Claude 3.7**，但可能稍逊于**Gemini 2.5 Pro**。然而，其发布未如预期般震撼，原因在于**开源大模型**领域竞争激烈，已有**DeepSeek**、**千问**等强劲对手，且Llama 4放弃小模型（最低需**H100 GPU**运行），未能带来颠覆性突破，引发“审美疲劳”。当前**AI趋势**聚焦**超级APP**竞赛、端到端**多模态**能力及**AI Agent**/**Function Call**整合（**Meta**在此落后）。**Meta AI**虽手握资源，但在**AI竞争**中面临挑战，其**开源大模型**领导地位受**Grok**等模型冲击，亟需在“卡估值”逻辑减弱前，拿出成功的应用场景与**超级APP**，否则将面临严峻考验。 00:00:00 Llama4发布公告 00:00:06 欢迎观众及频道介绍 00:00:13 Llama4发布背景与扎克伯格声明 00:00:22 Llama4版本架构解析（Scout侦察兵版） 00:00:44 模型架构转型MOE技术说明 00:00:58 1,000万TOKEN上下文技术突破 00:01:23 硬件配置要求与运行限制 00:02:08 Llama4模型战略调整（放弃小尺寸模型） 00:02:50 中间版本MARVELIC独行侠性能对比 00:03:27 顶级版本Behemoth巨兽参数解析 00:04:06 巨兽版本发布时间与定位 00:04:28 知识蒸馏技术与模型演进方向 00:05:05 全模态输入输出前景展望 00:05:30 开源模型生态竞争分析（Llama系列对比） 00:06:31 Llama4实际体验与性能评测 00:07:34 行业对Llama4反响平淡的原因 00:09:05 大模型竞争转向超级APP赛道 00:10:21 谷歌与Meta的入口战略失误案例 00:11:58 多模态技术落地现状（语音/图像/视频） 00:13:59 底层技术趋同后的竞争格局 00:14:42 中国市场玩家布局与Meta困境 00:15:39 Llama4技术短板（Function Call缺失） 00:16:43 Meta退出小模型竞争的影响 00:17:42 行业估值逻辑变化与Meta转型压力 00:18:21 总结与节目预告 Meta发布了Llama4大模型，包含侦察兵（109B参数）、独行侠（400B参数）和未发布的巨兽（2000B参数）三个版本。最大亮点是支持1,000万TOKEN超长上下文，可处理20小时视频或超长文档，并首次采用MOE混合专家架构。量化后的侦察兵版可在单块H100 GPU运行，但小模型门槛高（最小109B），普通设备无法使用。相比Llama3，其中文能力大幅提升，但与GPT-4O、Gemini2.5等主流闭源模型性能接近，未形成代差优势。 此次发布未引发轰动，主因开源领域格局已变：千问以海量尺寸模型覆盖全场景，DeepSeek早数月实现可用性，而Llama4缺乏划时代突破。当前大模型竞争转向超级APP战场，OpenAI、Claude通过端到端多模态抢占入口，谷歌Gemini紧急转型免费开放，阿里千问、字节豆包等中国厂商在图片/视频生成等应用层快速迭代。Meta虽手握硬件资源，但缺乏AI agent功能调用能力和小模型生态，未来需在应用场景创新才能守住地位。 欢迎加入Discord讨论服务器：   / discord