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近日，Meta 公司发布的开源大模型 Llama-4-Maverick 在 LMArena 的排行榜上从第二名直降至第32名，这一剧烈波动引发了开发者们的广泛质疑，认为 Meta 可能通过提交特供版本以刷榜。事情的起因要追溯到4月6日，Meta 发布了其最新的大模型 Llama4，包括 Scout、Maverick 和 Behemoth 三个版本。其中，Llama-4-Maverick 在初期的评估中表现亮眼，位列 LMArena 排行榜的第二名，仅次于 Gemini2.5Pro。然而，随着开发者对 Llama4开源版的实际使用反馈逐渐披露，这款模型的声誉迅速下滑。一些开发者发现 Meta 提交给 LMAre
近日，AI代码生成领域掀起了一波开源热潮，多款重量级模型接连亮相，其中Deep Cogito推出的Cogito v1Preview系列尤为引人注目。据AIbase了解，这一全新开源模型家族涵盖3B、8B、14B、32B和70B等多种规格，不仅在性能上全面超越同级别竞争者，其70B版本更是力压Meta最新发布的Llama4109B MoE模型，成为业界热议的焦点。这一系列模型的发布，不仅为开发者提供了强大的编程利器，也预示着AI技术在编码领域的全新突破。多规格覆盖，性能领跑行业Cogito v1Preview系列提供了从3亿到70亿参数的多种选择，满
近日，谷歌云平台宣布，其Vertex AI Model Garden正式引入Meta最新一代开源大模型Llama4，这一消息迅速在全球科技圈掀起热潮。据悉，Llama4系列中的Scout和Maverick两款模型现已集成至Vertex AI，并通过完全托管的“模型即服务”（Model-as-a-Service，MaaS）API端点向开发者开放预览。这一功能的推出，不仅标志着谷歌与Meta在AI生态合作上的进一步深化，也为开发者提供了一键部署尖端模型的便捷途径，开启了AI应用开发的新篇章。Llama4作为Meta最新发布的旗舰模型系列，以其高效的多模态能力和创新的混合
2025年4月8日，英伟达（NVIDIA）宣布推出其最新大型语言模型(LLM)——Llama3.1Nemotron Ultra253B。这一模型基于Meta的Llama-3.1-405B-Instruct开发，通过创新的神经架构搜索(NAS)技术进行了深度优化，不仅在性能上超过了近期发布的Llama4系列中的Behemoth和Maverick，还以开源形式在Hugging Face平台上发布，引发了AI社区的广泛关注。性能突破:碾压Llama4Behemoth和Maverick根据英伟达官方披露的信息以及社交媒体上的最新讨论，Llama3.1Nemotron Ultra253B在多个关键基准测试中表现出色。这一模型拥有2530亿个参数，相较于Lla
近日，全球芯片与AI技术巨头英伟达（NVIDIA）推出了一款全新开源大语言模型——Llama3.1Nemotron Ultra253B，引发了人工智能领域的强烈反响。这一模型基于Meta的Llama-3.1-405B打造，通过创新技术优化，不仅在性能上超越了Llama4Behemoth和Maverick等强劲对手，还以高效的资源利用率和卓越的多任务能力，为AI应用的广泛落地提供了新的可能。Llama3.1Nemotron Ultra253B拥有2530亿个参数，支持高达128K token的超长上下文长度，使其能够轻松处理复杂文本输入并保持逻辑连贯性。与前代模型相比，该版本在推理、
2025年4月8日，英伟达推出Llama3.1Nemotron Ultra253B，这一基于Llama-3.1-405B优化的开源模型以253亿参数超越Meta的Llama4Behemoth和Maverick，成为AI领域焦点。该模型在GPQA-Diamond、AIME2024/25及LiveCodeBench等测试中表现卓越，推理吞吐量达DeepSeek R1的四倍。通过优化训练和算法，英伟达证明高效设计可让小模型媲美巨型对手。Llama3.1Nemotron Ultra253B通过HuggingFace开放权重，并采用商业友好许可。英伟达此举不仅便利开发者，也推动了AI技术的广泛应用和生态发展。以较小参数挑战万亿级模型，该模型展现“少即是多
在近日的社交媒体上，Meta 公司的高层对关于其新 AI 模型 Llama4的 “不当训练” 指控进行了澄清，称这些说法完全不属实。指控声称 Meta 在其新推出的 Llama4Maverick 和 Llama4Scout 模型上，通过在特定基准测试的 “测试集” 上进行训练，以此来人为提高模型的性能表现。Meta 的生成式人工智能副总裁艾哈迈德・阿尔・达赫勒（Ahmad Al-Dahle）在社交平台 X 上作出回应，明确表示这类说法毫无根据。他指出，测试集是用于评估模型性能的数据集，若在此数据集上进行训练，确实会导致模型的表现看
一项新的独立评估显示，Meta 最新推出的 Llama4模型——Maverick 和 Scout 在标准测试中表现出色，但在复杂长上下文任务中表现欠佳。根据人工智能分析的“智能指数”，Maverick 得分49分，领先 Claude3.7Sonnet（得分未具体列出），但落后于 Deepseek V30324(53分);Scout 得分36分，与 GPT-4o-mini 相当，优于 Claude3.5Sonnet 和 Mistral Small3.1。两款模型在推理、编码和数学任务中表现稳定，未显示明显短板。Maverick 的架构效率令人瞩目，其活动参数仅为 Deepseek V3的170亿（对比370亿），总参数占60%(4020亿对比6710亿)，
Meta 公司推出了其最新的开源人工智能模型 Llama4，标志着其在人工智能领域的又一重大进展。Llama4分为两个版本，分别命名为 Scout 和 Maverick，旨在提升 AI 模型的功能与表现。Meta 表示，Llama4是一个多模态大模型，能够处理文本、图像、视频和音频等多种数据类型，并能在这些格式之间自由转换。值得一提的是，Llama4系列首次采用了 “混合专家”（MoE）架构，这一新颖设计极大地提高了模型的训练和响应效率。通过将模型划分为多个专注于特定任务的 “专家” 子模型，Llama4在处理复杂查询
Meta周六发布了其新旗舰AI模型Maverick，该模型在LM Arena评测中排名第二。LM Arena是一项依靠人类评分者比较不同模型输出并选择偏好的测试平台。然而，多位AI研究人员很快发现，Meta部署到LM Arena的Maverick版本似乎与开发人员广泛使用的版本存在显著差异。Meta在公告中承认，LM Arena上的Maverick是一个"实验性聊天版本"。与此同时，Llama官方网站上的图表显示，Meta的LM Arena测试使用的是"针对对话性进行了优化的Llama4Maverick"。这种差异引发了研究社区的质疑。AI研究人员在社交平台X上指出，公开可