本报告导读：

Llama 4 系列模型拥有MoE 架构、大规模、多模态、长文本等多种特点，为其带来了强大的性能和突出的性价比，有望推动开源AI 持续发展。

投资要点：

投资建议：Llama 4开启了开源AI新纪元，有望进一步推动整个开源AI 生态的发展，推荐标的，华大九天、达梦数据、中国软件、金山办公、海光信息、寒武纪、中科曙光、纳思达、软通动力、新大陆、赛意信息、通行宝、润泽科技。

MoE 架构Llama 4 模型发布，参数巨大性能强大。4 月6 日，Meta发布Llama 4 系列首批模型，包括两款高效模型Llama 4 Scout、Llama 4 Maverick。此外，Meta 还预览了其迄今最强大最智能的模型——Llama 4 Behemoth。Llama 4 模型还是Llama 系列模型中首批采用混合专家（MoE）架构的模型。Llama 4 Scout 包含170 亿活跃参数、16 个专家模型及1090 亿总参数，在各基准测试中性能优于Gemma 3、Gemini 2.0 Flash-Lite 和Mistral 3.1。Llama 4 Maverick 拥有170 亿活跃参数，128 个专家模型及4000 亿总参数。其拥有顶尖的图像定位能力，可将用户指令与相关视觉概念精准对齐，并将响应锚定到图像中的特定区域。主流基准测试中，Maverick 全面超越GPT-4o 与Gemini 2.0 Flash；在活跃参数仅为DeepSeek V3 一半的情况下，其在推理与代码能力方面实现了同等性能，性价比突出。

最强的Llama 4 Behemoth 尚在训练中，其包含2880 亿活跃参数、16 个专家模型以及2 万亿总参数，目前在STEM 领域的基准测试中表现优于GPT-4.5、Claude Sonnet 3.7 和Gemini 2.0 Pro。

Llama 4 长文本能力和多模态能力突出。Llama 4 采用了早期融合（Early Fusion）技术，可以用海量的无标签文本、图片和视频数据一起来预训练模型，实现文本和视觉token 无缝整合到统一的模型框架里。Llama 用各种图像和视频帧静止图像训练两个模型，以赋予它们广泛的视觉理解能力，包括时间活动和相关图像。这支持多图像输入与文本提示的无缝交互，用于视觉推理和理解任务。Llama4 Scout 模型支持高达1000 万token 的上下文窗口，刷新了开源模型的纪录，其他领先模型如GPT-4o 也未达到此规模。我们认为这将为AI 模型的功能打开新的可能，如多文档摘要，解析大规模用户活动以进行个性化任务，以及在庞大的代码库中进行推理。

Llama 4 系列模型有望推动开源AI 持续发展。作为开源模型社区的“领头羊”，Llama 系列模型由Meta 在2022 年推出。2023 年，Meta率先宣布开源Llama 2，并且可免费商用，此举激活了开发者社区的创新潜力，此后基于Llama 2 构建的应用项目数量大大增加。2024年4 月，Llama 3 正式发布，在技术层面实现了诸多突破，不仅在单语言任务上表现卓越，还实现了多模态处理能力，从而开启了多模态的新纪元。我们认为，目前大模型技术正不断突破，大模型竞争趋于白热化，Llama 4 此次在多个技术领域取得了进展，其开源背景使得后来者能够更好地学习借鉴，可以说，Llama 4 开启了开源AI新纪元，有望进一步推动整个开源AI 生态的发展。

风险提示：AI技术发展不及预期；AI商业落地不及预期。