编程得分仅40%！Meta Llama 4代码千万别直接用！

在全球科技浪潮的推动下，人工智能技术正以前所未有的速度发展，成为引领时代变革的关键力量。特别是生成式AI，更是吸引了全球的目光。在这场激烈的竞争中，一家来自美国的科技巨头推出了其旗舰级生成式AI模型——Llama。与业内其他主要模型不同的是，Llama以其独特的“开放”姿态，为开发者社区带来了新的选择和可能。

新媒网跨境了解到，与Anthropic（美国）的Claude、谷歌（美国）的Gemini、xAI（美国）的Grok以及大多数OpenAI（美国）的ChatGPT模型主要通过API接口访问不同，Llama的“开放”意味着开发者可以在一定限制下自由下载和使用它，这无疑为全球的AI创新者提供了广阔的舞台。

为了进一步拓展开发者的选择空间，Meta（美国）还积极与亚马逊网络服务（AWS）、谷歌云、微软Azure等领先的云服务提供商合作，推出了Llama的云托管版本。此外，该公司还发布了一系列工具、库和“Llama食谱”，旨在帮助开发者更高效地对模型进行微调、评估，并使其适应不同的应用场景。随着Llama 3和Llama 4等新一代模型的迭代升级，这些能力得到了显著增强，包括了原生多模态支持和更广泛的云端部署。

接下来，我们将为您详细解读Meta Llama模型家族的方方面面，包括其卓越的能力、不同版本以及您可以如何应用和体验它。我们也将持续关注并及时更新Meta发布的Llama升级信息及新的开发工具，确保您能掌握最前沿的动态。

Llama模型家族：探寻智能的边界

Llama并非单一模型，而是一个持续进化的模型家族。在2025年4月，其最新版本Llama 4系列正式发布，该系列包含了三款性能各异的模型，它们分别是：

• Scout：拥有170亿活跃参数，总参数量高达1090亿，并具备惊人的1000万个token（文本片段）的上下文窗口。
• Maverick：同样具备170亿活跃参数，但总参数量达到了4000亿，上下文窗口为100万个token。
• Behemoth：这款模型尚未正式发布，但预计将拥有2880亿活跃参数，总参数量更是高达2万亿。

在数据科学领域，"token"通常指原始数据中经过细分的最小单元，例如在“精彩绝伦”这个词中，“精”、“彩”、“绝”、“伦”可以被视为构成其语义的独立token。模型的“上下文窗口”则指的是在生成输出内容之前，模型能够考虑的输入数据量。一个更长的上下文窗口能够有效避免模型“遗忘”近期文档或数据中的关键信息，防止其偏离主题或产生错误的推断。然而，值得注意的是，过长的上下文窗口有时也可能导致模型在某种程度上“忽略”部分安全防护机制，并更容易产生与对话情境高度契合但可能引发用户“妄想症”的内容。

举例来说，Llama 4 Scout所承诺的1000万个token上下文窗口，大致相当于80本普通小说的文本量；而Llama 4 Maverick的100万个token上下文窗口，则约等于8本小说的内容。这意味着Llama模型在处理超长文本或复杂对话时，能够保持更强的连贯性和对全局信息的把握。

新媒网跨境获悉，Llama 4的所有模型都经过了海量的未标记文本、图像和视频数据训练，赋予它们广泛的视觉理解能力，并支持200种不同的语言。Llama 4 Scout和Maverick是Meta首次推出的原生多模态、开放权重模型。它们采用了“专家混合”（MoE）架构，这种设计能够显著降低计算负荷，提升训练和推理的效率。例如，Scout模型内置了16个专家模块，而Maverick则拥有128个。Llama 4 Behemoth也将包含16个专家模块，Meta将其定位为较小模型的“导师”角色。Llama 4系列是在Llama 3系列（包括3.1和3.2版本）的基础上发展而来，后者因其在指令微调应用和云部署方面的广泛应用而备受赞誉。

Llama模型：能为您做些什么？

作为一款先进的生成式AI模型，Llama能够执行一系列多样化的辅助任务，其应用范围十分广泛。它不仅精于编程和基础数学问题的解答，还能以至少12种语言（包括阿拉伯语、英语、德语、法语、印地语、印尼语、意大利语、葡萄牙语、西班牙语、他加禄语、泰语和越南语）进行文档摘要。这意味着，绝大多数基于文本的工作负载，例如分析大型PDF文件和电子表格，都可以在Llama的帮助下高效完成。值得一提的是，所有的Llama 4模型都支持文本、图像和视频的混合输入，极大地拓展了其应用场景。

具体来看，Llama 4 Scout模型专为处理冗长的工作流程和大规模数据分析而设计，它能够驾驭复杂的数据洪流，为用户提供深入洞察。Maverick则是一款全能型模型，它在推理能力和响应速度之间取得了良好平衡，非常适合用于编写代码、构建智能聊天机器人以及开发技术助手等场景。而Behemoth模型，其强大的能力则瞄准了高级研究、模型蒸馏以及科学、技术、工程和数学（STEM）领域的复杂任务。

Llama模型，包括Llama 3.1，还可以通过配置来利用第三方应用程序、工具和API以执行更广泛的任务。例如，它们被训练用于通过Brave Search（一家美国科技公司）回答有关最新事件的问题；利用Wolfram Alpha API（一家美国科技公司）处理数学和科学相关的查询；并配备Python解释器以验证代码。然而，需要注意的是，这些工具并非开箱即用，它们需要进行适当的配置才能发挥作用。这种灵活性使得Llama能够深度融入现有工作流，成为用户高效完成各项任务的得力助手。

Llama模型：触手可及的智能体验

如果您仅仅是想体验与Llama的智能对话，它已经为Meta AI聊天机器人提供了强大支持，并已在Facebook Messenger、WhatsApp、Instagram、Oculus等Meta旗下的社交媒体平台上线，服务范围覆盖全球40个国家和地区。经过精细化调优的Llama模型，更是在全球超过200个国家和地区的Meta AI体验中发挥着核心作用，让更多用户能够享受到前沿AI带来的便利。

新媒网跨境获悉，Llama 4系列的Scout和Maverick模型目前已在Meta的合作伙伴平台以及AI开发者平台Hugging Face（一家美国科技公司）上提供。而更强大的Behemoth模型仍在紧张的训练之中，未来将与大家见面。对于希望深度开发和应用Llama的开发者而言，他们可以在大多数主流云平台上下载、使用或对模型进行微调。Meta方面透露，目前已有超过25家合作伙伴托管Llama模型，其中包括英伟达（美国）、Databricks（美国）、Groq（美国）、戴尔（美国）和Snowflake（美国）等行业巨头。值得注意的是，虽然销售Llama的访问权限并非Meta主要的商业模式，但该公司通过与模型托管方签订收益分成协议，也实现了可观的商业价值。

这些合作伙伴在Llama模型的基础上，进一步开发了许多实用的工具和服务。例如，有些工具能够让Llama模型引用专有数据，从而提供更加个性化和精准的响应；另一些则致力于优化模型运行效率，显著降低延迟，提升用户体验。

然而，Llama的许可协议对开发者的部署方式也施加了某些限制。如果一个应用程序的月活跃用户超过7亿，开发者需要向Meta申请特殊的许可，而Meta将根据自身判断来决定是否授予。这种机制旨在平衡开放性与平台的生态管理，确保Llama的健康可持续发展。

2025年5月，Meta还启动了一项名为“Llama for Startups”的全新计划，旨在鼓励初创企业采用其Llama模型。该计划将为参与企业提供来自Meta Llama团队的专业支持，并有机会获得潜在的资金注入，这无疑将为AI领域的创新注入新的活力。

Llama安全工具：筑牢智能防线

伴随Llama模型的发展，Meta也致力于构建一个负责任且安全的AI生态系统，为此推出了一系列旨在提升模型安全性的工具：

• Llama Guard：一个用于内容审核的框架。
• Prompt Guard：一个旨在防范“提示注入”攻击的工具。
• CyberSecEval：一套全面的网络安全风险评估套件。
• Llama Firewall：一个安全防护机制，旨在帮助构建安全的AI系统。
• Code Shield：为大语言模型生成的非安全代码提供推理时过滤支持。

Llama Guard的核心功能是识别并阻止潜在的有害内容，无论是作为输入提供给Llama模型，还是由模型生成。这些有害内容包括与犯罪活动、儿童剥削、版权侵犯、仇恨言论、自残行为和性虐待等相关的内容。即便如此，科技公司在AI安全保障方面仍需不断努力和完善，因为此前Meta自身的部分指导方针曾允许聊天机器人在与未成年人的对话中表现出感性或浪漫倾向，甚至有报道指出，这些对话最终演变成了性相关内容。Llama Guard允许开发者自定义要阻止的内容类别，并且这些阻止机制可以应用于Llama支持的所有语言。

与Llama Guard类似，Prompt Guard也能拦截发送给Llama的文本，但其重点在于阻止那些意图“攻击”模型，使其做出不当行为的文本。Meta表示，Prompt Guard能够有效防御恶意提示（即试图绕过Llama内置安全过滤器的“越狱”行为），以及包含“注入输入”的提示。Llama Firewall则致力于检测和预防诸如提示注入、不安全代码以及风险工具交互等潜在风险。而Code Shield则能帮助减轻不安全代码的建议，并为七种编程语言提供安全命令行执行支持。

至于CyberSecEval，它更像是一套衡量模型安全性的基准集合，而非一个具体的工具。CyberSecEval能够评估Llama模型在自动化社会工程、扩展进攻性网络操作等领域可能对应用程序开发者和最终用户造成的风险（至少是根据Meta的标准）。这些工具的推出，体现了Meta在推动AI技术发展的同时，对用户安全和社会责任的重视，旨在为Llama的用户和开发者提供一个更安全、更可信赖的AI环境。

Llama模型：依然面临的挑战与限制

如同所有生成式AI模型一样，Llama也伴随着其固有的风险与局限性。例如，尽管其最新模型已经具备了多模态功能，但目前这些功能主要集中在英语领域，尚无法完全支持所有Llama所覆盖的语言，这在一定程度上限制了其全球化应用的深度。

从更广阔的视角来看，Meta在训练其Llama模型时，曾使用了包含盗版电子书和文章的数据集。近期，在针对该公司提起的版权诉讼中，一名美国联邦法官裁定，使用受版权保护的作品进行模型训练属于“合理使用”范畴，这无疑为Meta赢得了一场法律胜利。然而，需要注意的是，如果Llama模型在生成内容时“复述”了受版权保护的片段，而有人将其用于产品中，那么使用者仍可能面临版权侵权的风险，并需承担相应的法律责任。

此外，Meta在利用Instagram和Facebook（美国）的用户帖子、照片和标题训练AI模型时，也引发了不小的争议，尤其是在用户选择退出机制的便捷性上，尚有提升空间。

在编程领域，使用Llama模型时也需要保持谨慎。因为Llama模型在生成代码方面，可能比其某些生成式AI同行更容易产生带有漏洞或不安全的代码。在一项名为LiveCodeBench的基准测试中，该测试旨在评估AI模型解决竞争性编程问题的能力，Meta的Llama 4 Maverick模型获得了40%的分数。相比之下，OpenAI（美国）的GPT-5取得了85%的高分，而xAI（美国）的Grok 4 Fast则达到了83%。这表明在代码生成质量和安全性方面，Llama仍有进一步提升的空间。因此，我们强烈建议，在将任何AI生成的代码整合到服务或软件中之前，务必由人类专家进行专业的审查。

最后，与许多其他AI模型一样，Llama模型也未能完全摆脱生成听起来合理但实则虚假或误导信息的困扰，无论是在代码编写、法律咨询，还是在与AI角色的情感交流中，都可能出现这种情况。因此，用户在使用Llama生成的信息时，始终保持批判性思维，并进行人工验证，是至关重要的。这有助于我们更负责任、更高效地利用AI技术，使其真正服务于人类社会的发展。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/llama-4-code-score-40-dont-use-it.html