Meta 公司昨日（9 月 25 日）发布博文，正式推出了 Llama 3.2 AI 模型，其特点是开放和可定制，开发者可以根据其需求定制实现边缘人工智能和视觉革命。
Llama 3.2 提供了多模态视觉和轻量级模型，代表了 Meta 在大型语言模型（LLMs）方面的最新进展，在各种使用案例中提供了更强大的功能和更广泛的适用性。
其中包括适合边缘和移动设备的中小型视觉 LLMs （11B 和 90B），以及轻量级纯文本模型（1B 和 3B），此外提供预训练和指令微调（instruction-tuned）版本。
附上 4 个版本 AI 模型简介如下：
Llama 3.2 90B Vision（文本 + 图像输入）：Meta 最先进的模型，是企业级应用的理想选择。该模型擅长常识、长文本生成、多语言翻译、编码、数学和高级推理。它还引入了图像推理功能，可以完成图像理解和视觉推理任务。该模型非常适合以下用例：图像标题、图像文本检索、视觉基础、视觉问题解答和视觉推理，以及文档视觉问题解答。
Llama 3.2 11B Vision（文本 + 图像输入）：非常适合内容创建、对话式人工智能、语言理解和需要视觉推理的企业应用。该模型在文本摘要、情感分析、代码生成和执行指令方面表现出色，并增加了图像推理能力。该模型的用例与 90B 版本类似：图像标题、图像文本检索、视觉基础、视觉问题解答和视觉推理，以及文档视觉问题解答。
Llama 3.2 3B（文本输入）：专为需要低延迟推理和有限计算资源的应用而设计。它擅长文本摘要、分类和语言翻译任务。该模型非常适合以下用例：移动人工智能写作助手和客户服务应用。
Llama 3.2 1B（文本输入）：Llama 3.2 模型系列中最轻量级的模型，非常适合边缘设备和移动应用程序的检索和摘要。该模型非常适合以下用例：个人信息管理和多语言知识检索。
其中 Llama 3.2 1B 和 3B 模型支持 128K 标记的上下文长度，在边缘本地运行的设备用例（如摘要、指令跟踪和重写任务）中处于领先地位。这些模型在第一天就支持高通和联发科硬件，并针对 Arm 处理器进行了优化。
Llama 3.2 11B 和 90B 视觉模型可直接替代相应的文本模型，同时在图像理解任务方面优于 Claude 3 Haiku 等闭源模型。
与其他开源多模态模型不同的是，预训练模型和对齐模型都可以使用 torchtune 针对自定义应用进行微调，并使用 torchchat 进行本地部署。开发者还可以使用智能助手 Meta AI 试用这些模型。
Meta 将分享首批 Llama Stack 官方发行版，这将大大简化开发人员在不同环境（包括单节点、内部部署、云和设备）中使用 Llama 模型的方式，实现检索增强生成（RAG）和工具支持型应用的交钥匙部署，并集成安全性。
Meta 一直在与 AWS、Databricks、Dell Technologies、Fireworks、Infosys 和 Together AI 等合作伙伴密切合作，为他们的下游企业客户构建 Llama Stack 发行版。设备分发通过 PyTorch ExecuTorch，单节点分发通过 Ollama。
