
Llama 4 Scout — 基准测试、能力与用例
Llama 4 Scout 是 Meta 推出的开放权重 AI 模型(17B/109B MoE(16个专家)),归类为成熟层级,拥有 1000 万 token 的上下文窗口。可直接在 FlowHunt 中使用。了解其基准测试分数、优势及推荐用例。...
Llama 4 Maverick 是一款经过验证的 AI 模型,仍广泛部署于生产系统,由 Meta 开发并于2025年4月发布。作为开源权重模型,其训练权重可公开获取——您可以自托管、使用专有数据微调,或在本地运行而无需依赖 API。100万 Token 的上下文窗口足以容纳整个代码库、长篇技术文档或扩展的智能体会话而无需截断。
在 FlowHunt AI 排行榜上,它是24个跟踪模型之一,在3项基准测试上接受了评估。突出得分:MMLU-Pro 80.5%(8个模型中排名第4);LiveCodeBench 43.4%(5个模型中排名第4);GPQA Diamond 69.8%(14个模型中排名第11)。
Llama 4 Maverick 于2025年4月5日发布,是 Meta 的旗舰 Llama 4 模型。Maverick 引入了原生多模态混合专家架构——这是首个能够在推理层面处理图像的 Llama 模型——使用来自400B参数池中17B活跃参数,包含128个专家。发布时,它在视觉理解任务上是能力最强的开源权重模型,催生了第一代具备视觉能力的开源权重智能体。其100万 Token 上下文窗口和多模态能力使其在2025年上半年成为开源权重智能体应用开发的参考模型,直至 Frontier 层级的闭源模型拉大了领先优势。
注:发布时同类别中最佳的多模态开源权重模型。可在单台 H100 主机上运行。
Rank among all 24 models tracked on this leaderboard. SR = self-reported · 3P / AA / C = independently verified.
| Benchmark | Score | Rank | Source | What it measures |
|---|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | 69.8% | 11 of 14 | SR | Graduate-level Google-proof science Q&A |
| MMLU-Pro | 80.5% | 4 of 8 | SR | Hard knowledge reasoning, 12K questions |
| LiveCodeBench | 43.4% | 4 of 5 | SR | Competitive programming, continuously updated |
Head-to-head benchmark comparison with other Established-tier models. Higher is better for all metrics.
| Benchmark | Llama 4 Maverick | GPT-4o | Llama 4 Scout |
|---|---|---|---|
| GPQA ◇ | 69.8% | 53.6% | — |
| MMLU-P | 80.5% | 72.6% | 52.2% |
| LiveCode | 43.4% | — | 32.8% |
Meta Platforms(前身为Facebook)是全球最大的科技公司之一,总部位于加利福尼亚州门洛帕克,以Facebook、Instagram、WhatsApp和Threads最为著名。通过Meta AI(前身为FAIR),该公司凭借Llama系列成为开放权重大语言模型最多产的发布者。Llama 4系列——Maverick、Scout和Behemoth——在宽松的社区许可下发布,至今仍是Hugging Face等平台上下载量最多的开放权重模型。Meta的AI战略在各大实验室中独树一帜:它不运营商业API,而是开放发布模型供研究和商业使用,将生成式AI功能整合到自身应用中,并公开倡导开放权重发布是AI发展最民主的方式。
使用场景
Llama 4 Maverick 在 GPQA Diamond 上得分69%(14个模型中排名第11),接近或高于人类博士专家基线。它可处理要求严苛的科学推理、研究文献摘要以及 STEM 各学科中的知识密集型任务。
Llama 4 Maverick 是开源权重模型(17B/400B MoE(128专家)参数量)——其训练权重可公开下载和自行部署。您可以在自有 GPU 硬件或私有云上运行,确保数据永不离开您的环境,规模化使用时消除按 Token 计费的 API 成本,或对专有数据集进行模型微调。
凭借100万 Token 的上下文窗口,Llama 4 Maverick 可以在单次提示中处理整个软件仓库、长篇幅法律合同、书籍长度的研究报告或大量对话历史记录——实现深入文档问答、跨文件代码库推理以及全面的摘要,而无需分块策略或 RAG 管道。
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