Llama 4：Meta 的开源反击能否成功？
Meta 在 2026 年 Q2 正式发布 Llama 4 系列，包含三个型号：Scout（17B）、Maverick（120B）、Behemoth（400B+ MoE）。这是 Meta 在开源大模型领域的全面反击，直接对标 Qwen3.5 和 DeepSeek V4。
模型家族
Llama 4 Scout（17B）：面向端侧和单卡部署，采用密集 Transformer 架构，支持 128K 上下文。
Llama 4 Maverick（120B）：旗舰密集模型，支持 256K 上下文，针对多模态优化。
Llama 4 Behemoth（400B+ MoE，激活 80B）：对标 GPT-5.5 和 Claude Opus 4.1 的旗舰型号，采用 MoE 架构。
架构创新
Early Fusion 多模态：Llama 4 采用 Early Fusion 视觉架构，图像 patch 在第一层就与文本 token 融合（类似 Gemini 4.0 的思路），而不是像 Llama 3.2 那样用单独视觉塔。
Grouped Query Attention V2：升级版 GQA，支持动态头数分配，在长上下文场景下 KV Cache 占用减少 60%。
RoPE 外推优化：采用「动态 NTK-Aware Interpolation」，256K 上下文无需额外微调即可稳定运行。
基准测试
| 基准 | Llama 4 Behemoth | DeepSeek V4 | Qwen3.5-397B |
|---|---|---|---|
| MMLU-Pro | 88.9 | 89.7 | 90.2 |
| GPQA Diamond | 70.1 | 72.4 | 71.8 |
| SWE-Bench | 79.8% | 82.3% | 80.1% |
| C-Eval | 91.2 | 96.8 | 98.1 |
| 多模态 MMMU | 82.3 | 76.5 | 79.8 |
实测观察
优势：
- 多模态能力是 Llama 4 的最大亮点，MMMU 82.3% 在开源模型中排名第一
- 英文能力极强，适合英文场景
- 社区生态成熟，工具链完善
劣势：
- 中文能力明显弱于 Qwen 和 DeepSeek
- 部署成本高（Behemoth 需要 8×H100 才能跑 BF16）
- 许可证限制（不能用于 7 亿用户以上企业的 AI 产品）
升级建议
从 Llama 3 升级：值得升级，Llama 4 在推理能力和多模态上有质的飞跃。
Llama 4 vs Qwen3.5/DeepSeek V4：
- 英文场景 + 多模态 → Llama 4 Maverick/Behemoth
- 中文场景 → Qwen3.5 或 DeepSeek V4
- 端侧部署 → Qwen3.5-3B（比 Llama 4 Scout 质量更高）
部署实测
Llama 4 Maverick（120B）4-bit 量化后在 4×A100 上部署：
- 推理速度：TPS 约 28（32K 上下文）
- 显存占用：约 68GB × 4
- 成本：约为 GPT-5.5 API 的 1/8
Meta 还同步发布了 LlamaStack，一个官方 Agent 框架，支持工具调用、记忆管理和多 Agent 编排，值得关注。
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