最新大模型被质疑训练“刷分”，Meta承认有漏洞但否认作弊
科技巨头Meta回应了对公司最新开源AI（人工智能）模型Llama 4的质疑，否认该模型在训练集中作弊“刷分”。
当地时间4月7日，Meta的生成式AI负责人Ahmad Al-Dahle在社交平台上发布了一篇长文，回应了对于Llama 4的质疑。Ahmad表示，由于Llama 4刚开发完就迅速发布，所以模型“在不同服务中表现出了参差不齐的质量”，公司会尽快修复漏洞。同时，Ahmad否认了Llama 4在训练集中作弊“刷分”的说法。
两天前，4月5日，Meta推出了旗下最受欢迎的模型系列Llama的最新一代模型，包括较小模型Scout和标准模型Maverick这两个版本。此外，Meta还展示了被称为“迄今最强大、最智能”的模型Llama 4 Behemoth的预览。
据介绍，Llama 4模型是Llama系列模型中首批采用混合专家（MoE）架构的模型，在多模态性能上表现出众。其中，最先进的Llama 4 Behemoth的总参数高达2万亿，担当了其他模型的“老师”；Scout和Maverick的活跃参数量为170亿，Scout主要面向文档摘要与大型代码库推理任务，Maverick则专注于多模态能力。
Meta一次性介绍三款Llama 4模型。来源：Meta
作为原生多模态模型，Llama 4采用了早期融合（Early Fusion）的技术，通过使用大量无标签文本、图片和视频数据一起来预训练模型，将文本和视觉token无缝整合到统一的模型框架中。此外，Llama 4在长文本能力上也取得了突破，Scout模型支持高达1000万token的上下文窗口，Maverick模型则支持100万token的上下文窗口。
不过，Llama 4一经发布就遭到了质疑。Meta的发布界面显示，在评估代码能力的LiveCodeBench测试集和大模型竞技场（Chatbot Arena）中，Scout和Maverick都表现得很不错。但许多开发者发现，这些模型在小型基准测试中的表现令人失望。
例如，有网友指出，在一项让模型完成225项编程任务的名为aider polyglot的基准测试中，Llama 4 Maverick只取得了16%的成绩，远低于Gemini 2.5 Pro、Claude 3.7 Sonnet和DeepSeek -V3等规模相近的旧模型。
Llama 4 Maverick在小型测试集上成绩不如人意。来源：X平台
AI工程师和技术作家Andriy Burkov则在社交平台X上指出，Meta称Llama 4 Scout拥有1000万token的上下文窗口，而这其实是一个“伪命题”：“实际上，不会有任何模型针对超过256000个token的提示词进行训练。如果你向它发送这么多token，在大多数时候只会得到低质量的输出。”
对于Llama 4令人失望的表现，一些开发者开始怀疑，为了在测试集中取得更好的成绩，Meta为这些测试集制作了“特供版”Llama 4。例如，前Meta研究员、现任AI2（艾伦人工智能研究所）的高级研究员Nathan Lambert在经过比较测试后指出，在大模型竞技场中取得成绩的Llama 4 Maverick与该公司公开发布的版本不同，前者是“在对话性上进行了优化”的版本。
此外，就在Llama 4发布的前几天，在Meta工作了8年的AI研究主管Joelle Pineau宣布离职。联系到Llama 4的表现，更加深了网友对于Llama 4“暗箱操作”的质疑。而在国内社交平台上，也有自称为Meta内部员工的网友称“Llama 4的训练存在严重问题”，自己已经向公司提交了离职申请，AI研究主管的离任也是出于同种原因。
这位网友表示：“经过反复训练，其实内部模型的表现依然未能达到开源SOTA（指在研究任务中表现最好的模型），甚至与之相差甚远。公司领导层建议将各个benchmark（基准）的测试集混合在post-training（后训练）过程中，目的是希望能够在各项指标上交差，拿出一个‘看起来可以’的结果。”
可以肯定的是，Llama 4的初始发布并没有给AI社区带来巨大的积极反响。目前，面对进步迅速的中国AI模型，Meta急于稳住Llama系列在开源领域的领先地位。今年2月，阿里通义千问（Qwen）系列模型的下载量已经达到了1.8亿，累计衍生模型总数达到9万个，衍生模型数超越Meta的Llama系列，成为了全球第一大开源模型系列。
7日当天，Meta（Nasdaq：META）股价涨2.28%，收于每股516.25美元，总市值1.31万亿美元。
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