Meta與8家頭部媒體達成數據授權協議，將在Meta AI聊天機器人中提供實時新聞問答和文章鏈接，覆蓋全球突發、娛樂及本地新聞。用戶提問可獲得可點擊信源，合作伙伴將獲得新增流量和分成。這是Meta自2022年停止新聞付費、2024年取消Facebook新聞標籤後，首次大規模爲新聞內容支付版權費，覆蓋200個國家，全平臺即時接入。
Meta AI實驗室推出基於Llama3.18B的CoT-Verifier模型，通過TopK轉碼器機制實現白盒驗證，幫助開發者精準定位和修正AI鏈式思維推理中的錯誤環節，突破傳統驗證方法的侷限。
新加坡AISG發佈新一代大語言模型Qwen-Sea-Lion-v4，底層架構從Meta Llama切換爲阿里Qwen3-32B，在東南亞語言評估基準Sea-Helm的<2000億參數開源榜單奪冠。切換主因：Qwen3預訓練覆蓋119種語言/方言，對印尼語等低資源語言適配更優；分詞優化放棄西方常用方案，原生多語架構降低後續訓練門檻。
Meta超級智能實驗室推出REFRAG技術，使大型語言模型在檢索增強生成任務中的推理速度提升超過30倍。這項突破性成果發表於相關論文，深刻變革AI模型運作方式。該實驗室今年6月在加州成立，源於扎克伯格對Llama4模型的重視。
Anthropic
$105
輸入tokens/百萬
$525
輸出tokens/百萬
200
上下文長度
Chatglm
-
128
Iflytek
$2
8
Google
Baidu
32
Huawei
$0.7
$1.4
131
Tencent
$4
$12
28
Deepseek
$1
Openai
$420
01-ai
$0.99
16
amd
Llama-3.1-8B-onnx-ryzenai-npu是由AMD基於Meta的Llama-3.1-8B模型開發的優化版本，專門針對AMD Ryzen AI NPU進行優化部署。該模型通過Quark量化、OGA模型構建器和NPU專用後處理技術，在保持高質量文本生成能力的同時，顯著提升了在AMD硬件上的推理效率。
Mungert
基於Meta Llama-3.3-70B-Instruct的大語言模型，經過多階段訓練優化，在推理、聊天等任務上表現出色，支持多種語言，適用於多種AI應用場景。採用神經架構搜索技術優化，能夠在單個H100-80GB GPU上高效運行。
FastFlowLM
這是基於Meta AI的LLaMA 3.1基礎模型的衍生模型，專門針對AMD Ryzen™ AI NPU上的FastFlowLM進行了優化，僅適用於XDNA2架構。模型保留了Meta發佈的核心架構和權重，可能針對特定應用進行了微調、量化或適配。
這是Meta AI發佈的LLaMA 3.2 1B Instruct模型的優化變體，專門針對AMD Ryzen™ AI NPU（XDNA2架構）上的FastFlowLM進行優化。模型保留了原始架構和權重，通過量化、底層調優等技術提升在NPU上的運行效率。
RedHatAI
Llama-4-Scout是Meta推出的Llama 4系列模型之一，採用混合專家（MoE）架構，是原生多模態AI模型，支持文本和圖像輸入，在多語言文本理解和視覺任務方面表現出色。該模型具有17B參數，16個專家，專為商業和研究用途設計。
fahadh4ilyas
Llama 4系列是Meta推出的原生多模態AI模型，採用混合專家架構，支持文本和圖像交互，在多種語言和視覺任務中表現卓越。
Llama 4系列是Meta推出的原生多模態AI模型，支持文本和圖像交互，採用混合專家架構，在文本和圖像理解方面表現卓越。
hirundo-io
Llama 4 Scout是Meta推出的原生多模態AI模型，支持多語言文本和圖像理解，採用混合專家架構，在文本和圖像理解方面具有行業領先性能。
bnb-community
Llama 4系列是Meta開發的多模態AI模型，支持文本與圖像交互，採用混合專家架構(MoE)，在文本和圖像理解領域具有領先性能。
unsloth
Llama 4 Scout是Meta推出的170億參數多模態AI模型，採用混合專家架構，支持12種語言和圖像理解。
chutesai
Llama 4 Maverick是Meta推出的原生多模態AI模型，採用混合專家架構，支持文本和圖像輸入，輸出多語言文本和代碼。
Undi95
Llama 4 Maverick 是 Meta 發佈的多模態 AI 模型，支持文本與圖像理解，採用混合專家架構（MoE），在多語言文本和代碼生成任務中表現優異。
Llama 4 Scout是Meta推出的17B參數/16專家混合的多模態AI模型，支持12種語言和圖像理解，具有行業領先性能。
meta-llama
Llama 4 Maverick是Meta開發的多模態AI模型，採用混合專家架構，支持文本和圖像理解，具有170億激活參數和4000億總參數。
Llama 4系列是Meta開發的多模態AI模型，支持文本和圖像理解，採用混合專家架構。
Llama 4 Scout是Meta開發的多模態AI模型，採用混合專家架構，支持12種語言的文本和圖像交互，具有17B激活參數和109B總參數。
Llama 4 Maverick是Meta推出的170億參數多模態AI模型，採用混合專家架構(MoE)，支持多語言文本和圖像理解，具備128個專家模塊。
Llama 4系列是Meta開發的多模態AI模型，支持文本與圖像交互，採用混合專家架構(MoE)，在文本和圖像理解方面具有行業領先性能。
yueliu1999
GuardReasoner 1B是基於meta-llama/Llama-3.2-1B通過R-SFT和HS-DPO微調的版本，專注於分析人類與AI交互的分類任務。
kosbu
Llama-3.3-70B-Instruct的AWQ 4位量化版本，由Meta AI開發，支持多種語言，適用於文本生成任務。
%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
