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AI人工智能,個人隨筆
體驗Meta的Llama 4，就也還行？

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從支持1000萬token上下文的Scout，到4000億參數(shù)的Maverick，再到2萬億參數(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)了強大的技術(shù)潛力。然而，實際體驗中，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)知識和交互細節(jié)上仍有不足。
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“參數(shù)王者、開源期貨”，Meta這波Llama 4贏了嗎？

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從支持1000萬token上下文的Scout，到4000億參數(shù)的Maverick，再到2萬億參數(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源模型的性能邊界。然而，面對DeepSeek和GPT-4.5的圍剿，Llama 4能否真正逆襲？當(dāng)參數(shù)規(guī)模不再是勝負手，開源模型的未來究竟在何方？