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Meta Llama 4口碑翻車:開源大模型競爭加劇下的失速之痛?

來源: 責(zé)編: 時(shí)間:2025-04-09 07:27:20 17觀看
導(dǎo)讀在人工智能領(lǐng)域,開源大模型Llama 4的發(fā)布風(fēng)波持續(xù)發(fā)酵,引發(fā)廣泛關(guān)注和討論。4月8日,備受矚目的大模型評測平臺Chatbot Arena發(fā)表了一份措辭嚴(yán)厲的聲明,針對社群對meta新模型Llama 4排名的質(zhì)疑,承諾將公開2000多場真人對比

在人工智能領(lǐng)域,開源大模型Llama 4的發(fā)布風(fēng)波持續(xù)發(fā)酵,引發(fā)廣泛關(guān)注和討論。4月8日,備受矚目的大模型評測平臺Chatbot Arena發(fā)表了一份措辭嚴(yán)厲的聲明,針對社群對meta新模型Llama 4排名的質(zhì)疑,承諾將公開2000多場真人對比測試的完整數(shù)據(jù),并罕見地點(diǎn)名meta。ynX28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

Chatbot Arena指出,meta應(yīng)該更清楚地表明“Llama-4-Maverick-03-26-Experimental”是一個(gè)針對人類偏好優(yōu)化的定制化模型。平臺正在更新排行榜的策略,以避免此類混淆再次發(fā)生。這一聲明不僅是對當(dāng)前事件的澄清,更是對整個(gè)大模型行業(yè)的一次警示。ynX28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

Chatbot Arena由加州大學(xué)伯克利分校發(fā)起,通過真人盲測機(jī)制,讓開發(fā)者和AI愛好者在平臺上用相同問題向兩款模型提問,對比回答內(nèi)容并投票打分。這種獨(dú)特的評測方式使其成為外界最為信賴的大模型排行榜之一。模型在Chatbot Arena排行榜的排名,直接影響其在媒體和開發(fā)者群體中的口碑與采納率。ynX28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

因此,當(dāng)meta在4月5日發(fā)布最新一代開源大模型Llama 4,并迅速?zèng)_上Chatbot Arena排行榜第二,僅次于Google前腳發(fā)布的Gemini 2.5 Pro時(shí),引起了所有人的好奇和期待。然而,很快社區(qū)發(fā)現(xiàn),這一版本是未公開、定制化調(diào)優(yōu)的實(shí)驗(yàn)?zāi)P停莔eta開源的正式版。爭議由此爆發(fā):這是否構(gòu)成“刷榜”?Chatbot Arena是否被利用為營銷工具?meta為何要如此操作?ynX28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

不僅如此,在部分官方未展示的專業(yè)基準(zhǔn)測試中,Llama 4的表現(xiàn)也不盡如人意,幾乎墊底。許多首批嘗試的用戶在Reddit等社交平臺上表達(dá)了失望,指出Llama 4在編程能力上的不足。有用戶提到:“考慮到Llama-4-Maverick有402B的參數(shù)量,我為什么不直接使用DeepSeek-V3-0324呢?或者Qwen-QwQ-32B可能更合適——雖然性能相似,但它的參數(shù)量只有32B。”ynX28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

回溯至4月5日,meta在官方博客上宣布Llama 4系列模型面向社區(qū)開源,包括Llama 4 Scout、Llama 4 Maverick以及仍在訓(xùn)練中的“教師模型”Llama 4 Behemoth,均首次采用混合專家(MoE)架構(gòu)。其中,最受關(guān)注的Maverick版本擁有128個(gè)“專家”,170億活躍參數(shù)(總參數(shù)為4000億),meta將其描述為“同類最佳的多模態(tài)模型”。ynX28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

然而,Llama 4發(fā)布后不久,情況便急轉(zhuǎn)直下。首批用戶對Llama 4的表現(xiàn)并不滿意,尤其是在需要代碼能力和嚴(yán)謹(jǐn)邏輯推理的場景中,Llama 4的表現(xiàn)并未兌現(xiàn)超越GPT、DeepSeek的承諾。在Aider Chat提供的Polyglot編程測試中,Maverick版本的正確率僅為16%,處于排行榜末尾,與其龐大的參數(shù)體量完全不符,甚至落后于規(guī)模更小的開源模型,如Google Gamma。ynX28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

面對風(fēng)評下滑和嚴(yán)厲質(zhì)疑,meta團(tuán)隊(duì)迅速出面澄清。經(jīng)手“后訓(xùn)練”的meta GenAI成員虞立成(Licheng Yu)表示,虛心聆聽各方反饋,并希望能在下一版有所提升。他強(qiáng)調(diào),meta從未為了刷點(diǎn)而針對測試集進(jìn)行過度擬合。同時(shí),meta GenAI的副總裁Ahmad Al-Dahle也在社交媒體上明確表示,meta沒有在測試集上訓(xùn)練Llama 4。ynX28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

盡管這些回應(yīng)試圖平息爭議,但Llama 4的真實(shí)能力仍備受質(zhì)疑。作為開源陣營中曾經(jīng)“最有希望挑戰(zhàn)OpenAI”的旗手,Llama 4原本承載著開發(fā)者與產(chǎn)業(yè)界的高度期待。然而,它在發(fā)布一周內(nèi)便從“高光”跌入“信任危機(jī)”,成為大模型競賽中一次罕見的口碑“滑鐵盧”。ynX28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

追根究底,Llama 4的問題不在于造假,而在于開源大模型競爭加劇下的失速。過去兩年,meta憑借Llama 2和Llama 3逐步在開源模型市場上建立起“領(lǐng)先、可靠”的認(rèn)知。然而,隨著DeepSeek V3/R1的發(fā)布,開源與閉源模型的差距被扭轉(zhuǎn),且開源模型的發(fā)展速度大大加快。這讓原本作為“開源領(lǐng)導(dǎo)者”的Llama面臨更大的壓力。ynX28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

meta也未能控制住動(dòng)作的變形。Llama-4-Maverick-03-26-Experimental針對對話模式的優(yōu)化本身無可厚非,但“首發(fā)”Chatbot Arena的目的卻路人皆知。在參數(shù)規(guī)模膨脹、架構(gòu)復(fù)雜化(MoE)的同時(shí),Llama 4很可能沒有留出足夠的測試和改進(jìn)時(shí)間,才導(dǎo)致發(fā)布后不穩(wěn)定的性能表現(xiàn)。ynX28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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