Meta发布三款机型：新款 3.1-405B 以及较小型号的升级版：3.1-70B 和 3.1-8B。如果 405B 真如基准测试所示，那么这将是开源机型首次与最好的封闭机型相媲美——这是一个深刻的转变。

网友评价Llama 3.1-405B：

• 是与 GPT-4o / Claude-3.5 竞争的开源模型

• Llama-405b 在 CPU 上运行。获得 1.67 个 token/s 的输出，无需 GPU，每秒输入 10 个标记/单词。速度慢但可用，用它总结了长达 2 小时的医疗技术讨论。

• 在与 4o 进行的每个测试类别中，它的失败都比胜利的多。

• 感觉与 GPT-4 不相上下。但 llama3 70b 也相当不错（即使是小的也还好）

• 对于我日常的任务来说，Llama 远远落后于 gpt4。如果你不了解主题，它就会编造看似正确的东西。

• 从主观上来说，这个东西似乎比 GPT-4o 更聪明。

• 从技术角度来看，有趣的是，这是一个密集模型。有趣的是，密集模型和稀疏模型在相似的总体能力水平上存在一致的定性差异 - 例如，这种密集模型似乎更适合创意写作。

• 在我看来明显比 70B 好。到目前为止看起来非常令人印象深刻。

在他们自己的论文中，根据人工评估，它在编码方面输给了 GPT-4o 和 3.5 Sonnet，而在多轮编码方面则输得更惨：

开源人工智能是前进的道路？
今天，几家科技公司正在开发领先的封闭模型。但开源正在迅速缩小差距。去年，Llama 2 仅与落后的上一代模型相当。今年，Llama 3 与最先进的模型相媲美，并在某些领域处于领先地位。从明年开始，我们预计未来的 Llama 模型将成为业内最先进的。但即使在此之前，Llama 已经在开放性、可修改性和成本效益方面处于领先地位。

今天，我们正朝着开源 AI 成为行业标准的目标迈进。我们发布了第一个前沿级开源 AI 模型 Llama 3.1 405B，以及全新改进的 Llama 3.1 70B 和 8B 模型。除了相对于封闭模型具有显著更好的成本/性能之外，405B 模型是开放的这一事实将使其成为微调和提炼较小模型的最佳选择。

除了发布这些模型之外，我们还与一系列公司合作，以发展更广泛的生态系统。亚马逊、Databricks 和 NVIDIA 正在推出全套服务，以支持开发人员微调和提炼自己的模型。Groq 等创新者为所有新模型构建了低延迟、低成本的推理服务。这些模型将在所有主要云平台上提供，包括 AWS、Azure、Google、Oracle 等。Scale.AI、戴尔、德勤等公司已准备好帮助企业采用 Llama 并使用自己的数据训练自定义模型。随着社区的发展和更多公司开发新服务，我们可以共同使 Llama 成为行业标准，并将 AI 的好处带给每个人。

Meta 致力于开源 AI。我将概述为什么我相信开源是最适合您的开发堆栈、为什么开源 Llama 对 Meta 有利、为什么开源 AI 对世界有利，因此是一个将长期存在的平台。

为什么开源 AI 对开发人员有利
当我与世界各地的开发商、首席执行官和政府官员交谈时，我通常会听到几个主题：

• 我们需要训练、微调和提炼我们自己的模型。

• 我们需要掌控自己的命运，而不是被一家封闭的供应商所束缚。

• 我们需要保护我们的数据。

• 我们需要一个高效且运行成本低廉的模型。

• 我们希望投资于将成为长期标准的生态系统。

马克扎克伯格说：

• 他对人工智能未来的愿景不是超级智能的上帝，而是数十亿个AI版本

网友：
1、开源AI与unix和linux真是不能类比：操作系统是偏重硬件的，面向个人和中小企业，与数据、算法关系不大，而AI则是与数据量、算力有关的，只开放源代码基本无用，只能起到人设高尚的宣传作用。

2、大模型本质：

• 1%是Transformer算法

• 4%是工程技术

• 5%靠大规模集群、算力的涌现

开源AI作用不会超过5%。

3、OpenAI这样闭源公司，目标是打造AGI通用人工智能，依靠大规模算力和精细调教，这些都是依靠资本和专利，可以想象，未来人工智能是依靠规模取胜，而这种规模是收集榨取了全世界的算力资源，对环境和未来有透支，这样的超级榨取能全球开花吗？正如比特币炼矿一样。

4、我发现有关“开源 AI”的语言令人困惑。“开源”通常意味着要开放“源代码”，对吗？
也就是说，有人类可读的代码，用户可以阅读和修改？
如果是这样，那么当前的 ML 模型如何开源？
它们是非常大的矩阵，在大多数情况下，用户无法理解。
它们看起来类似于二进制文件，是的，用户可以修改，但对用户来说非常模糊，需要付出巨大的努力才能理解和有效修改。

5、扎克伯格的这封题为《开源人工智能是前进的道路》的公开信非常引人入胜，我认为它会产生很大的影响。然而，看起来我们在让他们停止滥用“开源”一词的斗争中已经失败了！