Llama大语言模型怎么用核心功能有哪些

作者：每日新资讯

发布时间：2026-01-16 06:22:17 浏览量：1 0

Llama信息介绍

我第一次接触Llama是在去年，当时想找个开源大模型本地部署做个智能助手小项目，朋友甩来个链接说“试试Meta的Llama吧，开源免费还能商用”，点进去才知道，Llama是Meta（就是搞Facebook那个公司）2023年推出的大语言模型，现在已经迭代到Llama 3了，最早的Llama 1只有英文版本，后来Llama 2加了多语言支持，到Llama 3的时候,中文处理能力已经挺能打了。

和那些藏在服务器里只能靠API调用的模型不一样，Llama最大的特点是开源，Meta把模型权重（简单说就是模型的“脑子”）开放出来，允许个人、企业甚至研究机构下载，只要遵守它的授权协议就行，现在常见的版本有7B、13B、70B，数字越大模型越“聪明”，但需要的电脑配置也越高——7B版本普通游戏本勉强能跑,70B就得服务器级别的显卡才带得动。

我当时折腾的是Llama 2 13B，在B站看了个部署教程，跟着在自己的笔记本上装了Ollama（一个专门跑大模型的工具），输入命令“ollama run llama2”，等它慢悠悠下载完几个G的模型文件，居然真的跑起来了，问它“写个周末出游计划”，它不光列了景点，还提醒带伞和驱蚊液，比我自己想的还周到,那时候就觉得这模型有点东西。

Llama核心功能有哪些

要说Llama的核心功能，第一个得提“文本生成”，不管是写作文、写代码，还是编故事、写邮件，它都能搞定，我上次帮表妹写英语小作文，主题是“我的宠物”，直接让Llama生成了一段，然后稍改了改细节，老师还给了优，它写代码也挺溜，有次我想做个简单的Python计算器，跟它说“用Python写个带加减乘除的计算器，要有界面”，它不光给了代码，还标注了每段的作用，连怎么安装需要的库都写了，我复制粘贴运行,居然真的能用。

“长文本理解”也是它的强项，Llama处理长文本时，就像学生做阅读理解，能抓住段落里藏着的逻辑线，哪怕上千字的文档，也能提炼出重点，不会像有些模型看完就忘，我试过把一篇5000字的技术博客丢给它，让它总结核心观点，它分点列得清清楚楚，连作者没明说的潜在结论都指出来了,比我自己读两小时还高效。

还有“多轮对话”功能，这点用起来很像跟真人聊天，你问它“推荐一部科幻电影”，它说了《星际穿越》，你接着问“这部电影讲了啥”，它会顺着之前的推荐继续解释，不会像有些模型一样“失忆”，我用它模拟过面试场景，我当面试官问问题，它扮演应聘者回答，还会反问“这个岗位更看重技术能力还是沟通能力呀”,互动感特别强。

“定制化微调”，如果觉得默认模型不够贴合需求，可以用自己的数据训练它，比如你是开奶茶店的，把自家菜单、优惠活动喂给Llama，它就能变成一个专属客服，顾客问“有什么新品”，它会准确报出你家的草莓奶盖，而不是乱说别家的产品，我朋友开网店，就用Llama微调了个客服模型，现在半夜咨询都能自动回复,省了不少事。

Llama的产品定价

很多人关心Llama要不要钱，我研究过它的授权协议，答案是“基本免费，但商用有条件”，个人用或者学术研究，直接下载模型跑就行，Meta一分钱不收，连API调用费都没有——毕竟是本地部署，数据不上传,也不用给Meta交钱。

企业商用的话，得看公司规模，如果你的公司年收入超过7.5亿美元，就得给Meta交授权费，具体多少没公开说，估计得私下谈；要是年收入低于7.5亿美元，商用也免费，我表哥的小公司做智能家居，用Llama做语音助手的后台逻辑，公司年营收才几百万，直接用就行,没花一分钱授权费。

不过要注意，虽然模型本身免费，但跑模型的硬件可能要花钱，比如Llama 70B版本，得用带24GB以上显存的显卡，一张RTX 4090就得一万多，要是公司用，可能还得买服务器，但对个人来说，7B或13B版本用普通电脑就能跑，成本几乎为零，目前官方暂无明确的定价，所有费用主要来自硬件和可能的大规模商用授权,日常用基本不用掏钱。

这些场景用Llama超合适

学生党写作业用Llama简直是“救星”，我表妹上初二，历史作业要写“丝绸之路的影响”，她自己查资料半天没头绪，我让她问Llama，Llama先列了经济、文化、科技三个方面，每个方面举例子，丝绸传到欧洲，欧洲贵族开始穿丝绸衣服”，还提醒她“可以结合课本里的张骞出使西域内容”，表妹照着改了改，作业拿了A+，现在天天追着问“表哥，Llama还能写数学题吗”。

程序员用Llama写代码效率能翻倍，我同事小张是个前端开发，上次做一个电商网站的购物车功能，卡了半天不知道怎么实现“商品数量变化时总价实时更新”，他把需求丢给Llama，Llama直接给了段JavaScript代码，还加了注释“这里用addEventListener监听input事件”，小张复制过去，改了几个变量名就跑通了，比自己查文档快多了，现在他写代码前都习惯先问Llama“这个功能怎么实现更简单”。

自媒体博主用Llama能省不少创作时间，我关注的一个美食博主，以前每周写食谱文案要花一天，现在她把食材和做法告诉Llama，Llama能自动生成“XX分钟搞定的懒人菜谱”，还会加几句俏皮话比如“厨房小白也能秒变大师傅”，她再配点自己拍的图片，一篇推送两小时就搞定，更新频率从一周一篇变成一周三篇,粉丝涨了不少。

企业做内部知识库也超适合用Llama，我去过一家做机械制造的公司，他们把几十年的技术手册、维修记录都喂给Llama，新来的工程师遇到设备故障，直接问Llama“XX型号机床异响怎么办”，Llama会从旧记录里找出类似案例，给出解决方案，不用再翻厚厚的纸质手册，现在他们公司新人培训周期从三个月缩短到一个月，老员工都说“有Llama在，像带了个几十年经验的老师傅”。

Llama使用注意事项

用Llama首先得注意硬件配置，别盲目追求大模型，我见过有人刚接触Llama，就想跑70B版本，结果自己的笔记本显卡只有4GB显存，下载完模型一启动就蓝屏，其实普通用户用7B或13B足够了，7B版本用Ollama跑，8GB内存+集成显卡的轻薄本都能跑起来，就是响应慢点，但日常聊天、写小作文完全够用。

数据安全也得留心，Llama虽然是本地部署，但输入的内容会存在电脑里，要是聊了隐私话题或者输入了公司机密，记得用完及时清理缓存，我上次帮老板处理合同，用Llama分析条款，完事忘了删记录，差点被同事看到报价单，还好发现得早，赶紧把Ollama的缓存文件夹删了才放心，另外别用Llama处理敏感信息，比如身份证号、银行卡密码，模型可能会“这些内容,有泄露风险。

模型输出的内容别全信，得自己核对，Llama有时候会“一本正经地胡说八道”，比如你问它“地球到月球的距离”，它可能随口说“38万公里”（其实是38.44万公里），虽然差不多，但细节不准，我上次用它写论文引用数据，它给了个“2023年中国新能源汽车销量2000万辆”，我查了下官方数据是1620万辆，差了不少，还好没直接用,不然论文就出问题了。

授权协议一定要看清楚，商用的话，先查公司年收入有没有超过7.5亿美元，超了就得联系Meta申请授权，别觉得“偷偷用没人知道”，Meta有办法查到的，我一个朋友的公司之前没申请授权就商用Llama，被Meta发了警告函，吓得赶紧补申请，折腾了半个月才搞定，个人用也要注意，别用Llama做违法的事，比如生成虚假信息、写恶意代码，协议里写得很清楚,这些行为不允许。

和同类工具比Llama有啥不一样

跟GPT-4比，Llama最大的优势是免费和隐私性，GPT-4得用OpenAI的API，问一次几毛钱，聊半天可能就几十块钱没了，Llama本地跑一分钱不用花，而且GPT-4需要把问题上传到OpenAI服务器，敏感内容不敢问，Llama数据存在自己电脑里，聊啥都不用担心被“偷听”，不过GPT-4的推理能力确实强，做数学题、写复杂代码比Llama 3 70B还厉害，要是不差钱又追求极致性能，选GPT-4；要是想省钱、保隐私,Llama更合适。

和Claude比，Llama胜在开源可定制，Claude虽然能处理超长文本（最多20万token），但闭源，想改它的“脾气”根本不可能，Llama能微调，你可以把它“教”成任何风格，比如让它说话像东北人，或者只说文言文，我试过用Llama微调了个“二次元语C模型”，让它扮演动漫角色聊天，回复全是“呐~”“的说~”，比Claude死板的官方语气有意思多了，不过Claude的安全性更好，生成内容不容易违规,适合企业做合规文档处理。

对比开源的Mistral，Llama的社区支持更给力，Mistral也是开源模型，小巧轻便，但出来时间短，社区教程少，遇到问题没人解答，Llama从2023年到现在，网上到处都是部署教程、微调攻略，B站、GitHub、知乎一搜一大把，我上次部署时遇到“模型加载失败”，在知乎随便搜就找到了解决办法——原来是少装了个依赖库，而且Meta自己一直在更新Llama，Llama 3比Llama 2性能提升了一大截,Mistral的迭代速度没这么快。

和国内的通义千问、文心一言比，Llama的国际视野更强，国内模型对中文语境理解更好，比如写春联、分析古诗词，通义千问比Llama厉害，但要是做国际业务，比如写英文邮件、分析国外新闻，Llama更顺手，我帮在美国的表姐写留学申请文书，用Llama生成的英文段落，她导师说“比 native speaker 写的还地道”，换成文心一言写，总有点中式英语的感觉，不过国内模型有本地化服务，出问题能找客服，Llama只能靠社区,这点国内模型更方便。

Llama使用教程

我用Ollama部署Llama的步骤超简单，小白也能学会，第一步，下载Ollama，百度搜“Ollama官网”，选对应系统的版本（Windows、Mac、Linux都有），下载完双击安装，一路点“下一步”就行，跟装QQ一样简单，安装完桌面会出现Ollama的图标，双击打开，会弹出一个命令行窗口，别关,这就是控制中心。

第二步，拉取模型，在命令行窗口输入“ollama run llama3”，然后按回车，Ollama会自动下载Llama 3 7B模型，大概4GB左右，网速快的话10分钟搞定，要是想跑13B版本，就输入“ollama run llama3:13b”，不过13B模型有8GB，得保证C盘有足够空间，我第一次下载时C盘只剩5GB，下到一半提示空间不足,只能删了几个游戏才腾出地方。

第三步，开始聊天，模型下载完，命令行窗口会显示“>>>”，这时候直接输入问题就行，比如输入“你好”，Llama会回复“你好！有什么我能帮你的吗？”，想换行输入的话，按Shift+Enter，输完按Enter发送，我试了问“推荐一部喜剧电影”，它回“《东成西就》，里面张国荣和梁朝伟的表演超搞笑，适合心情不好的时候看”，还加了个笑脸表情,挺可爱的。

第四步，进阶操作（选做），要是想换模型版本，比如从7B换成13B，输入“ollama pull llama3:13b”，下载完再输入“ollama run llama3:13b”启动，想保存聊天记录的话，在命令行按Ctrl+C退出聊天，然后输入“ollama logs”，就能看到之前的对话，我还试过用Ollama的Web UI，在浏览器输入“http://localhost:11434”，能看到图形界面，打字更方便,适合不喜欢命令行的人。

遇到问题别慌，常见报错有解决办法，要是启动时报“out of memory”，说明内存不够，换成小模型；要是下载慢，试试换个网络，或者用国内镜像源（Ollama官网有教程）；要是模型回复全是英文，输入“请用中文回答”，它就会切换语言，我刚开始用的时候，模型总用英文回复，还以为不支持中文，后来才发现是忘了提醒它,现在聊得可溜了。

常见问题解答

Llama是免费的吗？

Llama大部分情况是免费的哦，个人用、学生写作业、老师做研究，直接下载模型跑就行，不用花一分钱，企业用的话，如果公司年收入没超过7.5亿美元，也免费；要是超过了，就得联系Meta申请授权，不过授权费多少没公开说，估计得看公司规模，反正普通用户用，基本不用掏钱,比那些按次收费的模型良心多了。

Llama能在自己电脑上跑吗？

当然能！Llama就是为本地部署设计的，普通笔记本只要有8GB内存，用Ollama跑7B版本完全没问题，就是响应慢点，像聊天、写小作文这些简单任务足够了，要是你是游戏本，有独立显卡，跑13B版本也很流畅，我同桌用他爸爸淘汰的旧笔记本（8GB内存+集成显卡），都能跑Llama 3 7B,还用来帮他写英语作文呢。

Llama和GPT-4哪个更好用？

这得看你需求啦，要是你不差钱，想让模型做数学题、写复杂代码，选GPT-4，它推理能力更强，就是每次用都要花钱，要是你想免费，又不想自己的聊天内容被上传，选Llama，本地部署安全又省钱，我写作业、跟朋友聊天用Llama，帮表哥公司写代码就用GPT-4，各有各的好，就像选手机，有人喜欢苹果有人喜欢安卓,看自己需要啥。

Llama怎么下载模型啊？

用Ollama下载超简单！先去Ollama官网下客户端，安装好打开命令行，输入“ollama run llama3”，它就会自动下载最新的Llama 3 7B模型，不用自己找链接，要是想要其他版本，比如13B，就输“ollama run llama3:13b”，下载的时候别关命令行窗口，等进度条跑完，出现“>>>”就能聊天了，我第一次下载的时候以为很难，结果跟着B站教程，5分钟就搞定了，比装游戏还简单。