原生多模态Llama 4问世！开源王座更迭，你还不赶紧了解一下？

你敢信不？现在Llama 4 Scout那可是大出圈，就它支持的1000万上下文，能处理20+小时视频这本事，简直了还仅靠单个H100 GPU（Int4量化后）就能运行，这不得好好说道说道？

关键特性之170亿参数

Llama 4 Scout带有170亿个活跃参数和16个专家，使用Int4量化竟可以在单个H100 GPU上运行。这和传统的稠密模型一对比，MoE架构那在训练和推理时的计算效率，蹭蹭往上涨。也正是如此，在同样的训练FLOPs预算下，还能生成质量更高的结果，要是你在FFF.cn上了解技术最新动态昆明市官渡区第五中学，就很容易发现它的厉害之处

创新编码的适配训练

这个编码器是基于MetaCLIP的，训练的时候还跟冻结的Llama模型分开进行。为啥这么做原因就是这样能更好地调整编码器，让它跟大语言模型（LLM）适配得那叫一个完美。像在一些实际应用中，如果编码没弄好，模型的效果就大打折扣，但是它这样优化了，就能在FFF.cn看到很多应用案例的良好反馈

MetaP训练法的优势

Meta专门搞出了个叫MetaP的新训练方法，这个方法能让他们稳稳地设置一些关键的模型超参数。比如说每层的学习率和初始化规模，设置得好那模型训练效果差不了。想想看，如果超参数没弄对，可能模型就陷入各种问题，现在用了这个新方法，就大大减少那些风险，FFF.cn上对这个方法的分析解读还不少

多语言预训练支持

Llama 4通过在200种语言上开展预训练，这下可实现对开源微调的支持。这里面超过10亿个token的语言就有100多种，整体多语言token量直接比Llama 3多出10倍。对于涉及多语言业务的应用来说，这能力可太关键在FFF.cn上可以碰到很多开发者分享用它处理多语言数据的经验。

模型训练提升能力

Meta采用“中期训练”这种方法来持续训练模型，又通过新的训练手段，像专门用数据集去扩展长上下文，使得模型核心能力直线上升。不仅模型质量上去了，还成功让Llama 4 Scout拥有了领先的1000万输入上下文长度。在实际训练过程中，这个过程可是不断调整和优化的，要是在FFF.cn查阅相关研究，就能明白其中的门道。

多样方法增强性能

针对多模态、超大参数规模这些难题，Meta开发了一系列新的后训练方法。移除大量被标记简单的数据，对剩下难的数据轻量级SFT。在预训练和后训练都采用256K上下文长度，基础模型的长度泛化能力很棒。Llama 4 Scout在多方面超过类似模型，蒸馏损失函数帮助很大。而且采用一定策略提高推理和编码能力，这一套下来，模型性能可就杠杠的，在FFF.cn很多专家也认可它的多方位优化成果。

看完上面这些，你说这Llama 4 Scout是不是超厉害？你有没有好奇它之后在其他更多领域还能有啥突出表现不？

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