好的，根据你提供的信息，我将以一名资深新闻记者和编辑的身份，撰写一篇关于Meta开源Llama 4的新闻报道。
Meta深夜开源Llama 4：首次采用MoE架构，千万Token上下文，竞技场超越DeepSeek
旧金山 — 人工智能领域再掀波澜！Meta公司于本周末深夜发布了其最新AI模型系列——Llama 4，再次展现了其在开源AI领域的雄心。此次发布的Llama 4系列包括Llama 4 Scout、Llama 4 Maverick和Llama 4 Behemoth三款模型，不仅在技术架构上实现了重大突破，更在性能上超越了众多竞争对手，引发业界广泛关注。
技术创新：MoE架构与超长上下文
Llama 4系列最引人注目的创新之一是首次采用了混合专家（Mixture of Experts, MoE）架构。在MoE模型中，每个token仅激活总参数的一部分，从而在训练和推理时实现了更高的计算效率。以Llama 4 Maverick为例，该模型拥有170亿激活参数和4000亿总参数，通过交替的密集层和MoE层，实现了推理效率的显著提升。Meta表示，MoE架构在固定训练FLOPs预算下，相比密集模型能够提供更高的质量。
此外，Llama 4 Scout更是提供了业界领先的1000万token上下文窗口，为记忆、个性化和多模态应用解锁了新的可能性。这一超长上下文能力，使其在处理复杂任务时能够更好地理解和利用信息，从而提升性能。
性能卓越：竞技场排名超越DeepSeek
Llama 4系列的卓越性能也得到了市场的认可。在大模型竞技场（Arena）中，Llama 4 Maverick的总排名位居第二，成为第四个突破1400分的大模型。更令人瞩目的是，在开放模型中，Llama 4 Maverick排名第一，超越了DeepSeek。在困难提示词、编程、数学、创意写作等任务中，Llama 4 Maverick均名列前茅，甚至大幅超越了自家Llama 3 405B。
谷歌CEO劈查伊也对Llama 4的发布表示祝贺，并感叹“人工智能世界永远不无聊”。
多模态能力与语言支持
Llama 4系列模型采用原生多模态设计，通过早期融合将文本和视觉token无缝整合到统一的模型骨干中。这种设计使得模型能够使用大量未标记的文本、图像和视频数据进行联合预训练，从而具备更强的视觉理解能力。Llama 4在图像 grounding 方面也表现出色，能够将用户提示与相关的视觉概念对齐，并将模型响应锚定到图像中的区域。
此外，Llama 4还经过预训练和微调，能够理解12种语言的文本，为全球开发和部署提供了便利。
模型详解：Scout、Maverick与Behemoth
- Llama 4 Scout: 拥有170亿激活参数和16个专家，是同类中全球最佳的多模态模型，且能适配单个NVIDIA H100 GPU。
- Llama 4 Maverick: 拥有170亿个激活参数和128位专家，在广泛报道的基准测试中击败了GPT-4o和Gemini 2.0 Flash，同时在推理和编程方面取得了与新DeepSeek v3相当的结果。
- Llama 4 Behemoth: Meta目前最强大的模型之一，在多项科学、技术、工程和数学（STEM）基准测试中，表现优于GPT-4.5、Claude 3.7 Sonnet和Gemini 2.0 Pro。目前仍在训练中，后续Meta会放出更多内容。
开源战略：Meta的长期承诺
Meta GenAI负责人Ahmad Al-Dahle表示，Llama 4展示了Meta对开源AI、整个开源AI社区的长期承诺以及坚定不移的信念——开放系统将产出最好的小型、中型和即将出现的前沿大模型。
目前，用户可以在llama.com和Hugging Face上下载Llama 4 Scout和Llama 4 Maverick最新模型。
未来展望
Llama 4的发布，无疑将进一步推动人工智能技术的发展和应用。其创新的MoE架构、超长上下文能力以及卓越的性能，为开发者和研究人员提供了强大的工具。随着Llama 4 Behemoth的后续发布，我们有理由期待Meta在人工智能领域取得更大的突破。
参考文献
- 机器之心. Meta深夜开源Llama 4！首次采用MoE，惊人千万token上下文，竞技场超越DeepSeek. https://www.jiqizhixin.com/articles/2025-04-06-1 (Accessed April 6, 2025).
[完]
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