Meta Llama4强势登场，却在长上下文任务中翻车
一项新的独立评估显示，Meta 最新推出的 Llama4模型——Maverick 和 Scout 在标准测试中表现出色，但在复杂长上下文任务中表现欠佳。根据人工智能分析的“智能指数”，Maverick 得分49分，领先 Claude3.7Sonnet（得分未具体列出），但落后于 Deepseek V30324(53分);Scout 得分36分，与 GPT-4o-mini 相当，优于 Claude3.5Sonnet 和 Mistral Small3.1。两款模型在推理、编码和数学任务中表现稳定，未显示明显短板。
架构效率与定价分析
Maverick 的架构效率令人瞩目，其活动参数仅为 Deepseek V3的170亿（对比370亿），总参数占60%(4020亿对比6710亿)，且能处理图像而非仅限于文本。价格方面，Maverick 每百万输入/输出代币均价为0.24美元/0.77美元，Scout 为0.15美元/0.4美元，低于 Deepseek V3，甚至比 GPT-4o 便宜10倍，成为最实惠的 AI 模型之一。
基准测试争议
然而，Llama4的发布引发争议。LMArena 基准测试显示，Maverick 在 Meta 推荐的“实验性聊天版本”下排名第二，但启用“风格控制”后跌至第五，凸显其依赖格式优化而非纯粹内容质量。测试人员质疑 Meta 的基准可靠性，指出其与其他平台表现差异明显。Meta 承认优化了人类评估体验，但否认训练数据作弊。
长上下文任务的挑战
长上下文任务是 Llama4的明显弱点。Fiction.live 测试表明，Maverick 在128,000个令牌下准确率仅为28.1%，Scout 更低至15.6%，远逊于 Gemini2.5Pro 的90.6%。尽管 Meta 宣称 Maverick 支持100万令牌、Scout 支持1000万令牌上下文窗口，但实际性能远未达标。研究显示，超大上下文窗口收益有限，128K 以下更实用。
Meta 的回应
Meta 生成 AI 负责人 Ahmad Al-Dahle 回应称，早期不一致源于实施问题，而非模型缺陷。他否认测试作弊指控，并表示部署优化正在进行，预计数日内稳定。
