Llama 4 架构深度解析：MoE革命、千万级上下文与开源

本文全面剖析Meta于2025年推出的Llama 4系列大模型架构设计，揭示其如何通过混合专家系统、原生多模态融合与超长上下文支持，重塑开源大模型的技术边界与生态格局。

引言：开源世界的“三体战舰”

2025年4月5日，Meta突然在周末发布Llama 4系列，包含三大定位分明的模型：

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17B活跃参数/单H100部署

170B活跃参数/多卡集群

2880B活跃参数/32K GPU

Llama 4 Scout

轻量多模态

Llama 4 Maverick

专业增强

Llama 4 Behemoth

万亿级教师模型

这场发布被业界称为“开源核弹”——首次全系采用混合专家架构（MoE），支持千万级上下文窗口，推理成本低至GPT-4o的1/20。然而技术光环背后，中文支持缺失、评测争议等问题，也让DeepSeek等竞争者看到了反超机遇。

一、整体架构：三层模型体系的战略布局

1.1 模型定位矩阵

1.2 系统级创新亮点

• 动态稀疏计算：MoE架构使推理时仅激活17-170B参数，计算效率提升60%
• 原生多模态融合：早期融合技术统一处理文本/图像/视频，告别“拼接式多模态”
• 超长上下文突破：iRoPE架构实现1000万token上下文（约1.5万页文本），可完整分析《三体》三部曲

二、核心架构创新

2.1 混合专家系统（MoE）的工程实现

动态路由机制

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