Meta 80亿/700亿参数大模型免费只是开胃菜：4000亿才是真杀手

不知道李彦宏现在心情如何。

就在他公开表示 “ 开源模型会越来越落后 ” 的 3 天后，活菩萨小扎慢悠悠地登场了。

丝毫不给面子，以一己之力掀翻了桌子。

现在， Meta 正式发布了全新的 Llama 3 模型，还一次上新了 8B 和 70B 两个参数版本。

它的训练数据集比 Llama 2 整整大了 7 倍，达到了 15T ，容量也是上一代的两倍，支持 8K 上下文长度。

目前，它们已经接入了 Meta 最新发布的智能助手 Meta AI 中，所有人都可以免费使用。

这两个模型同样全面开源，开发者可以免费下载，并且用于商用。（ 不过要注意的是，如果 MAU 超过 7 亿，你得申请特殊商业许可 ）

小扎这是誓死要在开源这条路上，一条道走到黑了。

当然更炸裂的是， Llama 3 的实力除了稳居开源大模型榜首外，甚至还能在一定程度上，薄纱 Gemini Pro 1.5 、 Claude 3 Sonnet 等处于第一梯队的闭源大模型。

有网友更新了一份现有大模型的能力和参数对应表，能看到 Llama 3 的两个模型的表现都相当亮眼。

这，可以说是给大模型的开源派大涨了一波士气。

反正消息一出炉，开源社区立马就沸腾了，各种梗图满天飞，感谢着小扎又带兄弟们冲了一次。

不过，既然模型已经上线了，看再多的技术细节和跑分数据，都不如咱们亲自上手试试。

稍微有些可惜的是，目前发出的这两个版本，还没有办法支持中文输出。

也暂时只有文字对话和画图这两个简单的功能。在各家多模态打磨得出神入化的现在，多少有点 OUT 了。

不过好在这次 Meta 的图片输出，有一个挺新奇的功能。

我们在聊天框里输入文字，不需要发送， Llama 3 就会实时根据内容生成图像。

比如我分几次在对话框输入了【 一只猫在睡觉、跳舞和跳跃 】，就能看到屏幕上生成的图片内容在跟着实时变化。

到了文字输出这边，惊喜度就不高了。

既然它在测试中，说自己在编程、多选题等等方面，都赶超 Claude 3 的中型版本，咱也着重测了测这方面的虚实。

我测了很多题，这里就只放出两边有差别的地方。比如简单的逻辑推理：我今天有 3 个苹果，昨天吃了一个，今天还剩几个？Llama 3 完全没有压力，轻松驾驭。

但同样的题抛给 Claude 3 ，却被完全绕进去了。

不过，后面我后面简单测了几道代码能力，反而 Claude 3 的表现更让人惊艳。

我要求 Llama 3 给我做两个简单的 html 小游戏。

结果，做出的贪吃蛇和打砖块游戏，都没有办法正常运行。

游戏还没有开始，就显示 Game Over 了。

但 Claude 3 这边做的，虽说有点小瑕疵，游戏重新开始之后，分数不会刷新。

但除此之外都很完美，游戏能有正常运行。而且生成速度巨快，几秒钟就做出来。

上一次见到这个速度的，还是 GPT-4 。

而在后面的开放题， Llama 3 则又马上扳回了一城。

我给了一个开放性的问题：类人机器人的未来会是什么样子？

几个字的小问题， Llama 3 按照短期、中期和远期，三个阶段来分点构思了一下可能性。

Claude 3 这边就有些中规中矩了，跟上面分时间、分点罗列的优等生比，逊色不少。

整体测试下来，Llama 3 和闭源的 Claude 3 基本打得有来有回，甚至一些方面小胜。但如果只能做到这个程度， Meta 这次更新根本没法在圈子里掀起这么大风浪。

这俩模型并不是重头戏，真正牛叉的地方，是官网里提到的一个信息：400B+ 参数级的 Llama 3 正在训练准备中了。

从纸面的各项数据上看，它各方面都强得可怕。

Llama 的产品副总裁 Ragavan Srinivasan 在一次采访中说，这个版本可以媲美同类的一流专业模型，不仅做到媲美，很多功能表现，还要强过 Claude 3 的超大杯版本和 GPT-4 。

虽说 Meta 认为还要评估一下安全性，再决定开不开源，但消息一出，业内早已经开始狂欢了。

因为开源社区的人，或许不用等着 OpenAI 重拾初心，就能到调教、魔改上GPT-4 级别的模型了。

英伟达科学家直接就发文说，小扎这个 400B+ 的模型，将会是行业的一个分水岭，会改变很多公司和研究的未来。

刚好今天过生日的前百度首席科学家、谷歌大脑之父吴恩达，也说 Meta 这次更新，是他有史以来收到过最好的生日礼物。

可想而知， Llama 3 给行业带来的震撼。

目前，这个 400B+ 的终极版本预计将会在夏天发布。

OpenAI 再不发力，Llama 3 为代表的开源大模型，彻底超车闭源大模型的历史时刻，可能真的就要来临了。

而早在 Llama 3 发布之前，大模型是开源牛，还是闭源好的问题，其实早就吵得不可开交了。

两边阵营都不缺大佬，李彦宏所说的， “ 开源模型会越来越落后 ” ，我觉得逻辑上是很自洽的。因为闭源公司有成熟的商业模式，有更多的资金和人力砸进去搞研究，自己辛苦研发的成果，也可以得到保护。简而言之就是能赚钱，能赚钱才能聚集算力、聚集人才。

反观很多开源模型，不仅商业模式还在探索中，有的也都是零零散散的小规模产品。月之暗面的杨植麟就曾发表过类似的观点，说是大部分基于开源大模型的应用，没有经过大算力的验证，它们在性能的稳定性、未来的可扩展性都不好说。

而支持开源的这一派，我同样也觉得不无道理。

朱啸虎曾经表达过一个看法，闭源现在确实领先于开源，但开源模型最终会追上。

 “OpenAI 就一两百个工程师，开源的全世界几百万、几千万工程师在用，怎么可能一直比非开源的落后？ ” 

开源社区用了一年时间，就超过了 GPT-3.5 ，现在已经来到 GPT-4 水平。而现在 Llama 3 等模型的大力赶超，正在不断验证这句话。

比尔盖茨早年间，曾经公开吐槽过 Linux 系统，觉得它从商业上来看根本不可行，既不能保护自己的知识产权，又没法赚取收入来搞研发，最多就是个半吊子。

《 乔布斯传 》中也提到过，乔布斯也怒喷过隔壁安卓就是 shit ，认为它的开源给它带来各种麻烦。

最后这俩超级大佬都被打脸了，甚至比尔盖茨后来公开承认微软在偷学 Linux ，安卓也丝毫不比 iOS 差。

我觉得，很可能大模型的开源闭源之间，根本就不是你死我活、不是谁强谁就一定弱。

就比如谷歌，基本就是两手抓，既有闭源的 Gemini ，也有开源的 Gemma 。

曾靠开源出圈的 Mistral 在拿了微软投资之后，它的 Mistral Large 也不再对外开源。所以开源和闭源很可能只是路线之别，哪有啥对错，只是有合适与否。

唯一能确定就是，甭管你是开源还是闭源，烧钱都是逃不开的，无论是 OpenAI 背后的微软，还是 Llama 背后的 Meta ，亦或是国内的 BAT ，大模型的战场还是这帮顶级资本之间的斗争。

咱们就搬好小板凳，磕着瓜子继续吃瓜吧。