这周AI圈被Meta的“深夜突袭”炸开了锅。
Llama 4家族带着三个新成员，直接杀回开源模型战场，连扎克伯格都亲自站台喊话：“我们要让全世界用上最好的AI！”
但别急着喊“王炸”，先看看它到底强在哪。
这次Meta玩了个狠招：混合专家架构（MoE），把模型拆成一群“专业小分队”，各司其职。比如Maverick模型，总参数4000亿，但每次只激活170亿——相当于用1/20的算力，干出接近GPT-4o的活儿。
说明Meta已经在liama中融入了deep seek的思想。
更绝的是多模态能力。
Llama 4终于“长眼睛”了！上传一张工具图问“哪个适合修水管”，它能圈出扳手；识别动漫角色也不在话下——虽然写代码还会翻车。
Llama 4系列支持多模态数据处理，可以处理文本、图像、视频等多种格式的内容。这在实际应用中非常有用，比如在内容创作、智能客服等领域，Llama 4都能发挥巨大的作用。
说到代码，网友实测结果有点分裂。
Llama 4 Maverick在竞技场榜单冲到1417分，碾压DeepSeek-V3，但面对经典“Python六边形测试”，直接败下阵来。
Meta自己都承认：这货擅长聊天和推理，但代码还得再练练。
另一个杀手锏是千万级上下文窗口。
Scout模型能塞下1000万token，相当于20小时视频或1.5万页书。
医学病历分析、超长代码库梳理，这些过去要切块处理的苦差事，现在能一口气搞定了。
但参数党先别嗨。
那个2万亿参数的“巨兽”Behemoth还在训练，Meta说它数学能力超GPT-4.5，可实测网友吐槽：“跑起来要3台512GB内存的Mac，成本比H100低，但速度慢24倍！”
价格倒是真香。
Maverick推理成本每百万token只要0.19美元，比GPT-4o便宜95%。
难怪谷歌CEO劈柴哥都发来贺电：“AI世界，从不平淡！”
所以回到最初的问题：Llama 4强不强？
答案很Meta：技术亮点炸裂，实战表现参差，生态野心拉满。
至于能不能坐稳“开源一哥”？等DeepSeek R2和GPT-5出招再说。
