Meta多模态大模型mcp开始用了

当地时间4月5日，Meta公司发布了最新的开源人工智能软件Llama 4的首批大模型版本Llama 4 Scout和Llama 4 Maverick。

这也是该公司迄今为止最强大的两款AI大型语言模型。

Llama 4 Scout支持1000万token上下文，适配单个H100 GPU，拥有170亿激活参数、16个专家和1090亿总参数，在文档总结和代码推理等任务中表现出色。

Llama 4 Maverick拥有170亿激活参数、128个专家和4000亿总参数，主打性价比，在推理效率与性能上对标GPT - 4o和DeepSeek V3，在编程、数学、创意写作等任务中得分领先。

此外，Meta还预告了Llama 4 Behemoth，称其为“全球最聪明的语言模型之一，将作为未来模型训练的教师模型”。

该模型拥有2880亿激活参数和近两万亿总参数，仍处于训练中。

Llama 4的Scout和Maverick版本在性能上各有特点，以下是它们与其他一些模型的对比：

• Llama 4 Scout：拥有1090亿参数，170亿激活参数，16个专家。最大亮点是支持1000万上下文，可处理20多小时的视频，仅在单个H100 GPU（Int4量化后）上就能运行。在基准测试中，性能超越Gemma 3、Gemini 2.0 Flash - Lite、Mistral 3.1，也击败了OpenAI的一些模型，适用于文档分析、多轮对话、代码等任务。

• Llama 4 Maverick：共有4000亿参数，170亿激活参数，128个专家，上下文窗口100万+。在大模型LMSYS排行榜上ELO得分1417，仅次于闭源Gemini 2.5 Pro，在硬提示、编程、数学、创意写作、长查询和多轮对话中并列第一，仅在样式控制下排名第五。其推理编码能力与DeepSeek - v3 - 0324相当，但激活参数量不到后者一半，在图像精准理解和创意写作方面表现突出，推理成本仅为GPT - 4o的十分之一，适合通用助手、聊天类应用场景。

另外，尚未发布的Llama 4 Behemoth在STEM基准测试中，性能优于GPT - 4.5、Claude Sonnet 3.7、Gemini 2.0 Pro。