Llama 3 is a new generation of open-source large language model platform launched by Meta. It features multilingual, multimodal, and highly extensible characteristics, making it suitable for AI applications in scientific research, development, and enterprises across multiple scenarios.
Llama 3Llama 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。
Frequently Asked Questions
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。
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