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。了解其基准测试分数、优势及推荐用例。...
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Llama 4 Maverick
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。
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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。
基准测试
每项分数只显示一次，并标明其在已跟踪模型中的排名及测评方。
与同属Established档的模型在同一尺度下对比
- Llama 4 Maverick本模型
- GPT-4o本模型在3项中领先3项
- Llama 4 Scout本模型在5项中领先3项
已验证 独立评测机构，计入排名
综合
智能体
推理
Llama 4 Maverick 适合做什么
科学与技术推理
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。
自托管与私有部署
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。
长文档与代码库分析
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。
优势与局限
优势
- 高级科学问答
- 自托管且数据私有的部署（开源权重）
- 超长文档和大型代码库（100万上下文）
局限
- 在智能体编码和复杂推理方面明显落后于2026年前沿模型
在FlowHunt中使用替代模型
FlowHunt中没有Llama 4 Maverick。以下模型可胜任类似工作，可直接使用：
相关 AI 模型
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。
ai.meta.com ↗常见问题
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