如今，即使是人工智能公司最微小的更新，也会被当作重大突破来宣传。Meta 是否也是如此？我可不这么认为。他们跳过了戏剧化的过程，一口气推出了不是一个，而是三个新模型的 “Llama 4 集群”。Llama 4 模型-Scout、Maverick 和 Behemoth -从轻量级部署到企业级推理，每个模型版本都有明确的用途。最棒的是什么？其中两个模型现在已经向公众开放！在本文中，我们将了解如何访问 Meta 的 Llama 4 模型，并探索它们的功能、特性、基准测试结果以及与其他顶级模型相比的实际性能。

Meta 的 Llama 4 模型群：Scout、Maverick 和 Behemoth 是一组高效的开源多模式模型。当 OpenAI、谷歌和 X.com 等公司正在建立越来越庞大但封闭的模型时，Meta 选择了一条不同的道路：让强大的人工智能变得开放、易用。事实上，Llama 4 Maverick 已经突破了 LMarena 1400 基准，击败了 GPT 4o、DeepSeek V3、Gemini 2.0 Flash 等模型！同样值得注意的是，这些模型支持 1000 万个令牌上下文长度，这是迄今为止所有开放式重量级 LLM 中最长的。让我们来详细了解一下这些模型。

Llama 4模型：Meta AI开源的最佳模型 第1张

这些基准测试凸显了每个模型在其角色中的卓越表现： Scout 可提供速度和效率，Maverick 可处理功率和通用任务，而 Behemoth 则是用于提炼和评估的研究级教师模型。

虽然这三种模型都有各自的特点，但下面的简要总结可以帮助您找到适合自己任务的 Llama 4 模型：

随着 Llama 4 的发布，Meta 所做的不仅仅是与时俱进，而是树立了一个新的标准。这些模型强大、高效、开放。开发人员不再需要巨额预算就能使用顶级人工智能。从小型企业到大型企业，从教室到研究实验室，Llama 4 让每个人都能掌握最先进的人工智能。在不断发展的人工智能世界中，开放性不再是题外话，而是未来的趋势。而 Meta 刚刚为它发出了强有力的声音。