根据 Business Insider 的报道，Meta 正紧锣密鼓地推动其 AI 模型新进展，力求在今年年底前正式发布 Llama 4.X（内部可能称为 Llama 4.5）。
据介绍，Meta超级智能实验室（MSL）内部一个名为“TBD”的团队正在全力开发Llama 4.X，目标是确保该模型能在年底前达到可投入生产的状态。
此前 2025 年 4 月发布的 Llama 4 系列（包括 Scout 和 Maverick 版本）遭遇了一些开发者的批评，他们认为这些模型在编码、推理和指令响应等实际任务表现不够理想。Meta 同时在推进 Llama 4 家族中更庞大的 Behemoth 模型的开发，但其发布已被推迟，目前仍处于训练中。
Meta CEO 马克·扎克伯格在财报电话会议中表示，公司已经在推进 Llama 4.1 和 4.2 的开发，同时也在并行研发下一代将“推动前沿突破”的模型，预计这些新模型将在“未来一年左右”推出。
今年3月下旬，OpenAI宣布将在年内推出自GPT-2以来的首个"开源"语言模型。随着该公司与AI开发者社区的交流持续推进，关于这款模型的更多细节也逐步浮出水面。 据 TechCrunch 报道，知情人士透露，OpenAI研究副总裁艾丹·克拉克（A
确，不过较小的模型可能在处理速度上更有优势。Llama 3正在由Meta旗下的独立基础人工智能研究团队（FAIR）以外的生成人工智能团队开发。 理论上，Llama 3将拥有更强大的语义理解能力，能够准确辨别一个单词在不同上下文中的
模型成本高昂的当下，其价值尤为凸显。小型模型还便于开发者在移动设备上开发人工智能软件。 Meta 此前发布了三种 Llama 2 模型，其中最大的模型有 700 亿个参数，这些参数设置编码了模型在训练过程中的学习内容。另外两个
大会精彩演讲回顾 根据 Siliconangle 的报道，Meta 正在寻求在生成式 AI 领域与 OpenAI 展开竞争，将发布新的开源大模型，其性能或将与GPT-4 不相上下。 报道称，这款新模型比 Llama 2 强大数倍，将提供文本、图像生成以
着Llama 4，这开始变为现实。" 扎克伯格的宣言表明Meta正全力押注开源AI战略，试图在与OpenAI、Google等闭源模型巨头的竞争中，通过开源路线赢得主导地位。Meta在官方发布中反复强调Llama 4的"开源"性质，将其视为企业AI战略的核
资总额低于 1,000 万美元、至少拥有一名开发人员，并且正在构建生成式 AI 应用的初创公司，均可在 5 月 30 日之前申请加入该计划。 入选的公司有机会获得长达六个月、每月最高 6000 美元美元的云服务费用报销，以及相关技术
级，并将相关人员转向从事AI工作。 上月曾报道过，Meta 正在构建新开源大模型，据称性能超越 Llama 2、比肩 GPT-4，最终目标是加速开发下一代生成式人工智能模型，使其能够生成更多类似人类的表达。 长期以来，Meta 一直在
诈、隐私侵犯和网络犯罪的真正风险。参议员 Hawley 和我正在写信给 Meta，讨论为评估和防止滥用 LLaMA 和其他 AI 模型而采取的步骤。” Meta 于 2 月份发布 LLaMA 供批准的研究人员下载，而没有选择集中和限制对底层数据、软件
Meta 还面临多重压力。内部方面，其最大 AI 模型 Behemoth 开发进度滞后，而最新发布的 Llama 4 模型在开发者社区反响平淡；外部方面，公司深陷法律纠纷，一场关于 Meta AI 版权的诉讼指控其 Llama 模型使用了盗版书籍数据集进行训
据知情人士透露，TBD实验室(to be determined，意为“待定”)正在牵头开发最新版本的大语言模型Llama。上周，负责监督Meta超级智能实验室的首席人工智能官亚历山大·王在给员工的一份备忘录中写道，TBD实验室将与Meta的其他人工智
。 此举将使 Meta 与微软支持的 OpenAI 和谷歌展开竞争。今年早些时候，Meta 面向研究人员和学者发布了自有大语言模型 LLaMA。其参数规模从 70 亿到 650 亿参数不等（包括 7B、13B、33B 和 65B 参数），该模型的一大优势是能运行在
该实验室主要负责 Meta 旗舰大语言模型 Llama 最新版本的开发工作。 此外还将设立专门负责 Meta AI 助手等产品的团队、基础设施团队，以及继续从事长期研究的基础 AI 研究实验室。其中，TBD 实验室预计将配备六位负责人，这些
型中，有三款来自 Meta，另外两款分别由微软和 EleutherAI 开发。 研究团队采用了 Books3这一流行的书籍数据库，作为训练这些大模型的素材，值得一提的是，这些书籍中许多依然受到版权保护。研究者们将36本书划分为多个重叠
报电话会议上确认，Llama4将在2025年初发布。他对 Llama4的开发表示了更大的热情，并透露，Llama4的训练规模超过了100，000个 H100芯片，远远超出了其他公司目前已知的规模。