
Llama 3是Meta于2024年发布的新一代开源大语言模型平台,具备多语言、多模态、高效AI训练模型及强扩展性,在全球AI技术领域保持领先。模型免费开放,支持本地和云端部署,适合开发者、科研机构、企业等多种用户,并配套安全合规工具和丰富生态支持。其代码能力、推理性能在多项国际评测中表现卓越,被视为开源AI训练模型领域的标杆。
2024年7月,Meta正式发布了新一代开源大语言模型平台——Llama 3。该平台以其卓越的AI训练模型、开放性和多模态、多语言能力,赋能全球研究者、开发者和商业机构,在大模型技术竞争中占据领先位置。本报道将从功能、价格、应用、适用人群到常见问题,为广大用户详细解析Llama 3这一业界前沿AI平台的全貌。
> 访问Meta Llama 3官网了解官方动态与下载入口:https://llama.meta.com/llama3/

Llama 3的主要功能
1. 多层级大模型架构,适配不同需求
Llama 3由Meta主导开发,同步开放了8B、70B和405B参数的模型版本,覆盖从轻量到行业级的各类AI应用场景。
|模型版本|参数量|支持语言|窗口长度|知识截止|GQA|备注|
|Llama 3.1 8B|80亿|8种主流语言|128K|2023年12月|是|轻量级应用|
|Llama 3.1 70B|700亿|8种主流语言|128K|2023年12月|是|通用场景|
|Llama 3.1 405B|4050亿|8种主流语言|128K|2023年12月|是|科研/企业|
主要亮点:
– 多语言、多模态**:原生支持8大语言,文本输入输出均适用;多模态(文本/代码/语音/视频)逐步开放。
– 业界领先推理与代码能力**:编码、人类偏好对齐、复杂推理全面提升,追赶GPT-4等闭源旗舰。
– 超强扩展性与开放性**:权重、API、代码开放,支持二开和微调,激发开源生态活力。
– 安全与合规**:Llama Guard 3、Prompt Guard等安全工具配套内容审查和风控。
> 相关链接:[Llama 3官方模型卡片(GitHub)](https://github.com/meta-llama/llama3/blob/main/MODEL_CARD.md)

2. 优化的AI训练模型,提升推理效率
Llama 3使用**优化型Transformer结构**,引入Grouped Query Attention(GQA)等机制,模型推理和训练效率大幅提升。新分词器提升Token利用率,较Llama 2可减少15%的Token数。
– 训练数据**:预训练数据超15万亿Token,囊括多领域公开数据。
– 微调含2500万合成样本+大量人工打标,保证对话和多领域任务一致安全。
– 全面支持自定义迁移精调,推动垂直行业AI方案。

3. 均衡的业界表现与基准评分
Llama 3全系模型在国际公开基准榜单均为开源阵营第一梯队,核心任务性能直追顶级闭源模型。
|任务/模型|8B|70B|405B|MTB(百万)|
|MMLU准确率|69.4%|83.6%|87.3%|通用基础知识|
|HumanEval代码通过率|72.6%|80.5%|89.0%|代码生成|
|GSM-8K(小学数学)|84.5%|95.1%|96.8%|复杂推理|
|API工具调用|82.6%|90.0%|92.0%|外部系统集成|
|多语言MGSM|68.9%|86.9%|91.6%|非英语能力|
Llama 3的价格 & 方案
Llama 3坚持开放创新路线,模型本体、权重与训练代码免费开放,均以“社区许可协议(Community License)”公开。一般开发者、个人、学术机构均可免费注册、下载并部署,企业级大规模商用请遵守许可限制。

|个人/小型开发者|免费|商业、研究、教学|月活<7亿,可直接用| |大型企业/平台|需授权|月活>7亿|需联系Meta|
|API平台调用|平台定价|如Azure, AWS等|依云平台为准|
– 官网可注册申请下载,需同意条款。
– 开放托管API服务(如Hugging Face)已上线Llama 3模型。
– 企业用前务必核查许可范围,防止违规商用。
—
如何使用Llama 3
1. 官方平台与代码仓库
– 官网下载部署**:注册获取模型权重、Tokenizer等,通过PyTorch等框架本地调用。
– Hugging Face:[官方库](https://huggingface.co/meta-llama)开放权重与API,适合开发者快速测试。

2. 基本调用流程举例
“`python
import transformers
pipeline = transformers.pipeline(
“text-generation”,
model=”meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct”,
model_kwargs={“torch_dtype”: “bfloat16”},
device_map=”auto”,
)
prompt = [ { “role”: “user”, “content”: “请用中文介绍Llama 3的亮点”} ]
outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256)
print(outputs[0][“generated_text”][-1])
“`
进阶玩法:原生工具调用、多轮对话模板、自定义推理参数、支持LoRA/QLoRA等主流微调,自动融合LangChain等框架。
> 详细文档和范例请见 [官方指南](https://llama.meta.com/get-started/)

Llama 3的适用人群
– 科研工作者与AI工程师:** 用于自然语言处理、代码生成、知识问答、学术研究等场景。
– 各类企业/初创公司:** 智能客服、知识库、自动办公等,私有化部署高安全。
– 高校/教育**:教学、实验、竞赛与创业。推动AI教育普及。
– 个人开发者与极客:** 本地部署AI模型,探索开源与定制。
-云平台/SaaS厂商:**云端集成Llama 3为终端客户提供AI服务。
典型应用有:智能代码助手、文档/摘要生成、自动翻译、客服与问答、内容审核与脱敏、数据多模态应用等。

> 更多应用案例,访问 [官方社区](https://llama.meta.com/community-stories/)
Llama 3最新进展与生态特性
Llama 3 VS主流竞品(对比表)
|功能维度|Llama 3|GPT-4|Mistral|Claude Sonnet|
|开源性|全部权重开放|闭源|部分|闭源|
|多语言能力|强(8大语言+扩展)|强|一般|一般|
|工具集成|原生工具用例|支持|支持|一般|
|代码推理|业界领先|领先|一般|一般|
|部署灵活性|本地/云端可私有化|只云API|只云API|只云API|
– 生态扶持工具:Llama Guard 3(内容过滤)、Prompt Guard、Code Shield等安全补丁。
– 开源实践代码如 [llama-recipes](https://github.com/meta-llama/llama-recipes),涵盖推理、微调等。
– 联合AI联盟、MLCommons、Impact Grants等,助力产业与学术场景落地。
常见问题
1. Llama 3怎么下载,对硬件有何要求?
可在[官网](https://llama.meta.com/llama3/)或Hugging Face平台注册、下载模型权重。支持NVIDIA主流GPU(建议A100/H100/3090以上),8B单卡可跑,70B/405B需多卡或云平台。

2. Llama 3有API接口吗?如何调用?
本地API和云端SDK皆可。Meta未直接托管API,但Hugging Face/AWS等已上线。开发者推荐用transformers等框架。[详细指导](https://llama.meta.com/get-started/)
3. LLama 3可私有化部署吗?商用限制?
强烈支持本地私有化部署。个人、学术、<7亿MAU企业免费,用量超7亿需联系Meta获取授权。请遵守开源许可与合规要求,禁止用于违法违规场合。 — **Llama 3的发布推动开源AI模型进入高成熟高拓展时代。**Meta以开放、合作、安全为核心理念,为下一代AI创新赋能。**Llama 3有望成为全球开发者、企业和科研新的重要基石**,相关生态、评测与实战持续更新,敬请关注Meta官方社区。
数据统计
数据评估
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