自开创性的 Llama 1 发布以来，封闭的专有 API 已不可逆转地走向大众化。Meta 的开源 Llama（大型语言模型 Meta AI）系列重塑了 AI 格局。功能强大的 Llama 3 及其最新发布的 Llama 4 使该模型系列成为开源 AI 创新的基础。
如果你正被数不清的 AI 模型搞得眼花缭乱，可以先读一读这篇全面的Llama 评测。你将了解 Llama 是什么、Llama AI 有何独特之处、它对企业的吸引力、与 ChatGPT 等巨头的竞争态势、企业落地实践指南等内容。
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Llama 指的是由 Meta 开发的一系列基础大型语言模型。与此前只能通过 API 访问的模型不同，Llama 系列以公开形式发布，可用于科研和商业用途。当然，它采用了定制许可协议来防止滥用，并在特定规模条件下生效。最新版本是 Llama 4。
Llama 4 是这一系列的最新版本。Meta 声称它是目前最智能、最具扩展性且最便捷的版本。凭借更先进的推理与规划能力、多模态能力，以及多语言写作功能，Llama 4 有望在上下文窗口方面达到行业领先水平。它允许你通过 Llama API 和 Llama Stack 轻松部署最具创意的想法。目前的 Llama 4 还能提供更个性化的体验。
Llama 3 于 2024 年 4 月发布。与 Llama 2 相比，Llama 3 在多个方面有所提升，包括更强的推理与编码能力、更优的训练数据、更大的上下文窗口以及更高效的分词器。
Llama 1 与 2： 初代 Llama 于 2023 年初发布，Llama 2 于 2023 年 7 月发布，它们标志着 Meta 正式进军聊天机器人领域。自 Llama 2 起，通过在此基础上的微调变体，该系列能够提供有用且安全的对话能力。Llama 1/2 主要是为了正面挑战 OpenAI 的 ChatGPT 和 Google 的 Bard 而开发。
Llama 由 Meta 打造，旨在重塑 AI 格局，因此高性能并不是你的顾虑。Llama 可以在你公司特定数据上进行微调，从而在特定任务上胜过更大的通用模型。其可微调的特性，使其非常适合大多数开发者和研究人员。
Llama 的独特之处不仅在于性能。它所催生的Llama 生态系统或许是更大的优势。基于 Hugging Face 的生态，已经激发出一轮创新爆发。数以千计的微调衍生模型针对各种可想象的任务被推出。
此外，Llama 让顶级 LLM 真正走进了大众手中。AI 的民主化是 Llama 的另一大特色。所有研究人员、开发者和初创公司都可以免费使用、创新和构建 Llama AI 模型，无需支付 API 费用，也不必事先申请许可。
企业的战略优势。 Llama 让你可以真正拥有自己的 AI 构建成果。你不再需要被某家供应商的定价、政策变更或 API 下线所绑架，从而有效避免供应商锁定。
Llama 的商业案例不仅仅是使用不同的 AI 模型。事实上，它可以彻底改变一家公司对待 AI 的方式。
在早期，许多企业采用基于 API 的服务，比如 OpenAI 的 GPT-4。这往往是最方便的选择，便于低门槛试验和快速原型开发。然而，这种 AI 策略正在被更具战略性、面向长期的方案所取代，即像 Meta Llama 这样的开源基础模型。Llama 的价值主张主要基于三个关键因素：成本节约、可控性与可定制性，以及数据安全。
许多公司（每天处理数百万条查询）的 API 成本每年可能高达数百万美元。部署 Llama 意味着从运营支出 (OpEx) 转向资本支出 (CapEx)。这使得高流量情况下的投资回报率 (ROI) 更加清晰。
Llama 让您能够创建最适合您的业务或产品的独特 AI。您还可以完全控制模型的输入和输出。它将成为您的核心资产，而非一项租赁服务。
政府和金融机构对数据治理有着严格的要求。Llama 可以完全部署在本地，也可以部署在合规的 VPC（虚拟私有云）中。这通常是利用 LLM 技术的唯一合法途径。此外，在安全的 VPC 中部署 Llama 意味着您的所有数据都受到保护，并且永远不会离开防火墙。这有效地消除了第三方数据泄露的风险。
简而言之，Llama 的商业价值核心在于所有权。它把你的竞争优势、数据安全以及成本控制的所有权重新交回给你。
Meta 的 Llama 为企业使用 AI 提供了一种新方式。这个强大的 AI 模型适用于广泛的应用场景，包括对话式 AI、图像与文本生成、语言训练、摘要生成以及其它相关任务。通过利用先进的 AI 能力，Llama 能助力企业取得成功。
• 客户服务与支持
由 Llama 提供支持的高级聊天机器人或虚拟助手可以更好地理解客户的问题，尤其是复杂的查询，并提供正确的、符合情境的答案。这对于提供全天候客户支持大有裨益。
• 数据分析与商业智能
Llama 可以从各种来源提取数据，并做出最初需要技术技能才能做出的决策。它允许业务经理和分析师通过提问获取 SQL 查询。该模型可以分析文本、图像、图表和其他内容，并给出叙述性摘要。这有助于快速识别新兴趋势、竞争洞察和常见投诉。
• 市场营销与内容自动化
制作高质量且经过 SEO 优化的内容非常耗时。Llama 可以快速生成包含简单主题和多个关键词的草稿或完整文章。之后，人工编辑可以对这些结果进行优化。该模型还可以自动创建社交媒体帖子。此外，它还可以帮助撰写引人入胜的电子邮件和广告主题。
• 软件开发
特定于代码的 Llama 模型可以充当高级自动完成功能，以维护代码质量、管理遗留系统并加快开发周期。它可以帮助审查代码中的潜在错误。此外，它还可以根据源代码注释自动生成和更新代码文档和 API 参考。
本节以表格形式并列比较了 Meta 的 Llama 系列与其他领先替代产品。您可以比较这些关键因素，找到最符合您特定需求的产品。
需要明确的是，这些AI模型各有优缺点。选择并非在于找到单一的选项。
| 人工智能模型 | Meta 的 LLaMA 4/3/2 | OpenAI 的 GPT-4 | Anthropic 的《克劳德 3》 | 谷歌的PaLM 2 |
| 执照 | 开源、自定义许可证 | 所有权 | 所有权 | 所有权 |
| 使用权 | 下载并自行托管 | 仅限 API 通过订阅访问 | 仅限 API 通过基于使用情况的定价访问 | 仅限 API 通过 Google 的 Vertex AI 访问 |
| 人工智能模型 | Meta 的 LLaMA 4/3/2 | OpenAI 的 GPT-4 | Anthropic 的《克劳德 3》 | 谷歌的PaLM 2 |
| 表现 | 顶级 与顶级 AI 模型竞争 需要进行微调才能匹配 GPT-4 在特定任务上的表现 无法提供引人入胜的高质量创意内容 | 行业领导者 处理复杂的推理、细微差别和创造性解决问题 | 顶级 擅长数据分析、复杂对话和长上下文推理 | 顶级 擅长推理和多语言任务 |
| 成本结构 | 高资本支出，低运营支出 成本随模型大小和使用量而变化 | 无资本支出，高运营支出 初始成本，但使用时按代币付费 | 无资本支出，高运营支出 与 OpenAI 类似，按代币付费 | 无资本支出，高运营支出 Vertex AI 按代币付费，并提供批量折扣 |
| 数据隐私和安全 | 最大控制 数据永远不会离开您的基础设施，非常适合严格监管的行业 | 输入/输出数据在 OpenAI 的服务器上处理 | 强大的隐私政策，但数据由 Anthropic 处理 | 企业级安全性 在 Google Cloud 上处理的数据 提供 VPC 控制和数据驻留承诺 |
| 定制与控制 | 完全控制 可以根据专有数据进行完全微调 | 有限的 微调仅适用于较旧的型号（不适用于 GPT-4） | 有限的 通过快速工程和上下文进行定制 | 强的 对微调和强化学习有良好的支持 |
| 可扩展性 | 您需要配置和管理自己的基础设施 | OpenAI 管理所有基础设施 | Anthropic 管理所有基础设施 | Google Cloud 管理基础架构 |
总体而言，Llama 非常适合那些希望拥有完全控制权、数据隐私和可定制性的公司。GPT-4 最适合那些需要最高原始性能和推理能力的企业。它能够更好地处理复杂任务，尤其是创造性和高级分析。Claude 3 非常适合那些安全性和减少偏见至关重要的应用。它很少产生有害的输出。PaLM 2 最适合那些深度融入 Google Cloud 生态系统的企业。它确保与其他 Google 工具无缝集成。
在部署 Llama 之前，您应该首先根据具体用例明确您的需求。您是需要 70B 参数模型来实现最高质量的效果，还是只需要 8B 模型来完成基本任务？
您应该选择部署方式，例如本地机器、云虚拟机或托管服务。高效运行 Llama 模型通常需要强大的 GPU，尤其是对于较大的模型。之后，您可以从 Meta 网站下载正确的模型。
点击Download Models（下载模型）按钮，进入Request Access（申请访问）页面。填写所需信息，并选择你想要的 Llama 模型。
点击Next（下一步）按钮阅读Terms and Conditions（条款与条件）。请仔细查看社区许可协议（Community License Agreement），然后点击Accept and Continue（接受并继续）按钮。接着根据屏幕提示下载你选择的模型。
你可以使用 Text Generation Inference 等框架来搭建高性能 API 服务器。如果需要聊天界面，可以部署类似 Chatbot UI 或 NextChat 的前端。之后再结合你的私有数据与相关框架，就能创建你自己的专用模型。
您应该知道如何克服挑战以有效地使用 AI 模型。
• 初始部署复杂度
您可以使用其预构建的工具和容器。只需一个命令即可在本地运行模型。您也可以无需任何本地设置即可使用基于云的平台。Hugging Face 允许您使用预配置的环境运行和创建演示。此外，您还可以从 llama.cpp 开始运行量化版本的 Llama。
• 资源管理与成本优化
大型模型需要高内存 GPU，而这些 GPU 通常稀缺且昂贵。
量化是最有效的技术。您可以在推理或微调期间使用 4 位量化库。在性能较弱的硬件上，可以使用 llama.cpp 运行模型。这两种方法都可以有效减少内存使用量。此外，请确保为您的任务选择正确的模型。较小的、经过微调的模型可能更具成本效益。
• 跟进最新版本发布
每周都会发布许多新的模型、技术和库。保持最新状态可能很难。
你应该订阅 Meta AI、Hugging Face 和 vLLM 等官方博客。此外，GitHub 和 Hugging Face 等平台上分享了新的微调技术、应用、效率提升、经验、解决方案等。这有助于你的团队整合改进。
你可能还需要了解：
问题 1：是否允许使用 Llama 模型的输出去训练其他大型语言模型（LLM）？
是的，Meta 允许使用 Llama 的较新版本（Llama 3.1 及更高版本）的输出来训练其他模型。当然，您不得使用它来创建与 Meta 竞争的产品。此外，您必须清楚地了解 Meta 许可证所设定的法律界限。
问题 2：Llama 模型是否有使用限制？相关条款有哪些？
是的，Llama 模型受到其许可结构所定义的严格限制。这些模型并非真正开源。相反，它们是根据 Meta 的专有许可发布的。这是为了保护 Meta 的利益并防止出现竞争性用例。
问题 3：Llama 的常见应用场景有哪些？
Llama 的日常用例包括图像和文档理解、问答、图像和文本生成、语言生成和摘要、语言训练、对话 AI 等等。Llama 可以根据您提供的图像或文档内容回答您的问题。此外，它还可以用来创建聊天机器人或视觉助手。
问题 4：使用 Llama 模型需要什么样的硬件配置？
运行 Llama 模型的硬件要求由三个关键因素决定：模型大小、量化和用例。对于大多数开发者来说，RTX 4070/4080/4090 或配备 16-36GB 统一内存的 Mac 是运行高达 70B 的 Llama 模型的灵活选择。对于基于 GPU 的操作，最关键的因素是显卡的 VRAM。如上所述，请根据您的需求选择正确的模型大小，然后选择能够在您的硬件上运行的量化级别。
问题 5：Llama 是否和 ChatGPT 一样好用？
你可以参考上文中的对比表格，了解 Llama 与 ChatGPT 在关键维度上的差异。Llama 支持本地和离线运行，可提供更安全的数据保护。此外，Llama 模型本身可免费使用。ChatGPT 有免费版本，但其高级模型和功能需要付费订阅。
结论
Llama 绝不仅仅是又一个模型，它常被视为迈向更开放、更易获取且高度可定制 AI 未来的一次战略转向。通过这篇直截了当的评测，你可以系统了解 Llama AI 家族的方方面面，从而判断它是否名副其实，值得投入关注。
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