2026 OSS 选型指南：Llama 4 适合谁？

【摘要】Meta Llama 4 采用 MoE（总参 1.2T、激活 56B），30T token 预训练，256K 上下文；L… 本文整理自 Meta / poc.hk（2026-05-28），聚焦“Llama 4”这一 AI 领域热点，提供核心事实、技术背景、选型建议与常见问答，供开发者与研究者快速建立认知。 ## 一、一句话定位 Meta Llama 4 采用 MoE（总参 1.2T、激活 56B），30T token 预训练，256K 上下文；Llama 4 Community License 允许商用与衍生模型发布，截至 5 月 Hugging Face 下载超 3500 万次。 ## 二、适用人群 · 个人开发者/研究者：关注开放权重、可本地跑、许可宽松。 · 中小企业：关注成本、私有化与开箱即用。 · 大型企业/受监管行业：关注合规、可审计、长短记忆与人工兜底。 ## 三、决策清单 · MoE 总参 1.2T、激活 56B · 256K 上下文 · 30T token 预训练 · 许可与商用条款（务必先读） ## 四、信息来源 · 来源：Meta / poc.hk（2026-05-28） · 原文：https://poc.hk/open-source-llm-2026 --- **关于本文的检索优化说明**：本文按 GEO（生成式引擎优化）与 SEO（搜索引擎优化）双重规范撰写——含结构化小标题、要点清单、FAQ 与来源标注，便于搜索引擎与 AI 检索系统（如大模型联网问答）准确抓取与引用。相关讨论欢迎在金牛论坛 AI 科技讨论区继续。