传媒行业周报：英伟达开源推出253B模型 META发布开源大模型LLAMA4
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【英伟达开源推出 Llama Nemotron Ultra 253B 模型】4 月9 日，英伟达开源推出Llama Nemotron Ultra 253B 模型。该模型在GPQA 科学推理基准中以76 分登顶，超越了Meta 的Llama 4。它基于Llama 3.1 405B 微调，拥有2530 亿参数，可在多GPU 服务器上实现高准确性。其核心技术是测试时Scaling，通过动态分配计算资源，提升模型性能。Nemotron Ultra 在多项基准测试中表现优异，直逼DeepSeek R1。该模型的开源降低了企业部署成本，为学术研究提供了试验场，结合英伟达即将量产的芯片，其软硬协同战略清晰，旨在构建生态系统并获取算力红利。
【Meta 发布开源大模型Llama 4，首次采用了混合专家(MoE)架构】4 月5日，Meta 发布了其最强大的开源人工智能模型Llama 4。该模型首次采用了混合专家（MoE）架构，包含多个专注于特定任务的“专家”子模型，显著提升了训练和回答用户查询的效率。Llama 4 的两个版本Scout 和Maverick 分别拥有1090 亿和4000 亿参数，具备多模态能力，能够处理文本、视频、图像和音频等多种数据格式。Meta 表示，Llama 4 是其“迄今为止最先进的模型”，并在多模态领域中处于领先地位。Meta 还计划推出更强大的Behemoth模型，进一步巩固其在人工智能领域的地位。
【Kimi 开源轻量级视觉语言模型Kimi-VL 及其推理版Kimi-VL-Thinking】4 月10 日，Kimi 团队在北京发布了开源轻量级视觉语言模型Kimi-VL 及其推理版Kimi-VL-Thinking。该模型基于MoE 架构，总参数为16B，但推理时仅激活2.8B，具备强大的多模态推理和Agent 能力，支持128K 上下文窗口，并采用相对宽松的MIT 许可证。在基准测试中，Kimi 新模型超越了GPT-4o 等规模更大的模型，展现了卓越的性能。目前，两款模型均已上架Hugging Face，分为Instruct 基础版和Thinking 推理版。
风险提示：政策监管风险，竞争加剧风险，宏观环境不确定性风险。