1000万上下文！新开源多模态大模型，单个GPU就能运行
Meta 最新开源模型 Llama 4 Scout 达到千万级上下文，拥有 1090 亿参数。其使用 NoPE 架构解决长度泛化问题，并通过优化训练流程和强化学习框架提升性能。
Meta
智谱发布AutoGLM，GPT-4o原生生图免费开放，Midjourney推出V7！ AI Weekly 3.31-4.6
作能力的 AI 智能体，基于自研
GLM-Z1-Air
推理模型，性能媲美
DeepSeek-R1
1000万上下文+2880亿参数的Llama4，却让DeepSeek们松了一口气
Meta发布的Llama4系列模型包括多模态MoE架构、超长上下文支持和优化的注意力机制。通过原生多模态预训练融合方法、轻量级后训练策略等创新技术提升了模型能力。
Llama 4 发布：我看到了 DeepSeek 的影子
Llama 4 发布三款模型：Scout、Maverick 和 Behemoth。参数量分别为109B、400B和2T；Maverick 在多项任务上超越GPT-4，并且推理成本仅为其十分之一。
