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AI人工智能,個(gè)人隨筆
體驗(yàn)Meta的Llama 4，就也還行？

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從支持1000萬(wàn)token上下文的Scout，到4000億參數(shù)的Maverick，再到2萬(wàn)億參數(shù)的Behemoth，Llama 4憑借MoE架構(gòu)、多模態(tài)能力和超低成本推理，展現(xiàn)了強(qiáng)大的技術(shù)潛力。然而，實(shí)際體驗(yàn)中，它在文本處理和創(chuàng)造性任務(wù)中表現(xiàn)出色，但在專業(yè)知識(shí)和交互細(xì)節(jié)上仍有不足。
AI人工智能,個(gè)人隨筆
“參數(shù)王者、開(kāi)源期貨”，Meta這波Llama 4贏了嗎？

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從支持1000萬(wàn)token上下文的Scout，到4000億參數(shù)的Maverick，再到2萬(wàn)億參數(shù)的Behemoth，Llama 4以MoE架構(gòu)、多模態(tài)能力和超低成本推理重新定義開(kāi)源模型的性能邊界。然而，面對(duì)DeepSeek和GPT-4.5的圍剿，Llama 4能否真正逆襲？當(dāng)參數(shù)規(guī)模不再是勝負(fù)手，開(kāi)源模型的未來(lái)究竟在何方？