Llama
支撑数千个独立项目的开源权重家族。
Olya 的档案
- 独到之处
- Llama不是一项服务,而是一族可下载权重的模型:你自己运行,在自己的硬件或所选服务商上,无需经过Meta的API。要留意“开放”一词:它是开放权重(open-weight),并非严格意义上的开源,许可证要求月活超过7亿的一方另行获得授权。正是这种可获得性,而非某一项跑分,让它成为微调与独立项目事实上的标准。
- 强项
- 最新一代Llama 4 Scout与Maverick(2025年4月)采用混合专家(mixture-of-experts)架构:总参数1090亿与4000亿,每个token仅激活170亿,因而以有限算力换取不错的输出,Scout量化后可装进单块H100 GPU。两者原生支持多模态(文本与图像),Scout宣称最高1000万token的上下文窗口。围绕它的是现存最庞大的生态:本地工具、优化版本,以及覆盖各类用途的社区。
- 何时使用
- 当你想要掌控时它才划算:数据留在内部,本地或自托管运行,不被单一厂商锁定。若要在特定领域做微调,或想构建一款不按次计费的产品,它是自然之选。仅用于学习也很合适,因为你能查看并改动模型。
- 何时避开
- 如果你不愿打理基础设施,一个封闭的现成API能更快拿到结果。那些超大的上下文窗口只是标题数字:在长文档上的真实表现要用你自己的场景去验证,而非想当然。还要留意Meta对开放的承诺:2026年没有新的Llama问世,公司转向了闭权重模型,说明未来的走向并不像看上去那样笃定。