Meta官方正式开源Llama 4系列混合专家（MoE）大模型，该系列最高达1.2万亿总参数，支持100万+ Token 超长上下文、原生多模态、强代码生成与逻辑推理能力，可本地私有化部署，全面对标闭源商用大模型，成为当前开源领域性能与性价比兼具的标杆产品。
Llama 4采用全新自回归MoE稀疏架构，突破传统稠密模型参数大、推理慢、显存占用高的瓶颈，依托稀疏激活机制，仅调用部分专家参与计算，实现小显存运行万亿级参数模型，兼顾性能与效率。相比 Llama 3系列，其在参数规模、推理速度、上下文长度、多模态能力上实现全方位升级。
本次开源推出三大核心版本，覆盖轻量测试到商用部署全场景，适配不同硬件配置：
Llama 4 Scout：总参数109B /激活参数17B，16个专家，适配16G+显存、64G内存，适用于长文本摘要、文档解析、企业知识库场景。
Llama 4 Maverick：总参数400B/激活参数17B，128个专家，适配24G +显存，适用于代码开发、复杂逻辑推理、多模态任务。
Llama 4旗舰版：总参数1.2T /激活参数22B，128个专家，需48G+显存或多卡部署，适用于高精度推理、科研实验、商用私有化部署。
硬件层面，Llama 4支持轻量化部署，4bit量化下仅需12G显存、32G内存即可运行基础版本；8bit量化标准推理需 24G显存、64G内存；FP16 无损推理则需48G +显存支撑旗舰版完整运行。
软件部署方面，官方提供三种便捷方案：
Transformers极简部署：新手友好，几行代码实现模型加载与4/8bit 量化，低配设备可快速测试。
vLLM高性能部署：基于PagedAttention优化，推理速度提升5-10倍，支持流式输出与批量推理，适合生产环境接口调用。
Ollama一键部署：全平台适配，无需手动配置依赖，开箱即用，满足日常快速体验需求。
授权方面，Llama 4开源许可友好，个人学习、企业私有化部署、二次开发均可免费使用，开发者需在Hugging Face Meta官方仓库签署许可协议、完成授权后下载模型权重。
Llama 4的开源补齐开源大模型性能短板，凭借稀疏高效推理、超长上下文、全能多模态能力，可替代多数商用闭源模型，广泛应用于个人学习、二次开发、企业知识库、代码助手、文档解析等场景，推动开源 AI 技术进一步普及。
