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“Llama 4 是开源模子的全面倒退。”——在Meta发布新一代大模子不到24小时内，这么的质疑声息还是出咫尺多个本领社区。Llama 4 确切不如前代？照旧它仅仅“看起来拉胯、实则有料”？

本文将基于 Artificial Analysis 的独处评估数据和外交媒体舆情，潜入理会 Llama 4 的本领亮点、践诺推崇与竞品差距，并研究这款“争议中亮相”的新模子究竟是开源异日，照旧开源瓶颈的缩影。

Artificial Analysis是一家专注于AI本领改进的公司，发奋于于提供高效的数据分析和智能责罚有狡计，旨在加快东谈主类责罚问题。其前瞻性本领备受热心。吴恩达批驳：“这是一个很棒的网站，测试LLM API速率，帮竖立者选模子，补充了其他质地评估，对智能代理至关紧迫！”

性能对比：差距不是少量，是一整条街

Artificial Analysis通过其Intelligence Index（涵盖MMLU-Pro、GPQA Diamond、HumanEval等非推理模子评估）对Llama 4进行了独处测试，具体截止如下：

1.总体性能（Intelligence Index）

从最新的 Artificial Analysis Intelligence Index 空洞榜单来看，Llama 4 的推崇让东谈主大跌眼镜。

在这份集通用推理、科学推理、编码、数学等七项任务为一体的硬核评测中，Google 的 Gemini 2.5 Pro、xAI 的 Grok 3、以及 DeepSeek R1 紧紧占据前三，空洞得分诀别为 68、66 和 66，实力号称天花板级别，属于开局即封神的选手。

而反不雅刚刚发布的 Llama 4 系列：

-Maverick 得分 49，不仅被前述三强甩出十几分的距离，连 OpenAI 的 GPT-4o和阿里的 QwQ-32B王人没打过，未能插足第一梯队，只可拼集置身中游。

-Scout 得分仅为 36，径直与 GPT-4o mini 打成平手，致使被 Google 的 Gemma 3 27B按在地上摩擦，推崇目不忍睹。

这意味着，无论是旗舰定位的 Maverick 照旧轻量版的 Scout，王人未能在关节狡计上与主流竞品拉开差距。荒谬是 Scout，不仅没展现出“小而强”的性价比，还在多项任务中过期于前代家具与同量级模子。

一句话追想：“看起来很强，打起来很虚”，是现时市集对 Llama 4 第一版推崇最确切的反馈。

在非推理任务的对比中，Llama 4 的推崇可谓休戚各半。Maverick在开源模子中算得上证实走漏，到手卓绝部分闭源竞品，展示出一定的专科处理身手。可是与顶级模子如 DeepSeek V3 和 GPT-4o比较，依然存在明显差距，证实其空洞实力尚未达到第一梯队的水平。

Scout则更为克制，莫得惊喜也莫得翻车，举座推崇与GPT-4o mini荒谬，虽不具备打破性上风，但在资源受限场景下仍具备一定实用价值。

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总体来看，Llama 4系列虽在非推理身手上具备一定基础，但距离“强通用、强专科”的开源标杆，还有一段路要走。它们更像是一次架构和标的的试水，而不是一举超车的结尾之作。

2.具体任务推崇

Artificial Analysis的评估数据（详见附图）涵盖了通用推理、科学推理、编码和数学等多个规模，我将有关任务统一分析，聚焦Llama 4（Scout和Maverick）的推崇趋势，并与主要竞品DeepSeek V3、Claude 3.7 Sonnet、和GPT-4o mini对比，揭示其上风与不及。以下简要补充各狡计的含义和紧迫性，匡助交融评估维度。

1）通用推理：稳中有位，但穷乏打破

通用推理评估模子在庸碌常识和空洞推理身手上的推崇，MMLU-Pro秘密57个学科的常识广度，Humanity’s Last Exam则测试复杂推理身手。这类狡计对猜度模子在教诲、问答等通用场景的适用性至关紧迫。

Maverick在通用推理任务中推崇庄重，在MMLU-Pro中排行靠前，与GPT-4o、Claude 3.7 Sonnet等模子同等，但略逊于DeepSeek V3 V3（Mar 25）。Scout的推崇则比较过期，低于Mistral Small 3和GPT-4o mini。

在Humanity’s Last Exam中，Maverick一样位列前茅，接近DeepSeek V3（Mar 25），优于GPT-4o 和Claude 3.7 Sonnet，Scout则排行中游，略高于Mistral Small 和GPT-4o mini。

论断：在通用推理有关任务中，Maverick 的推崇举座可圈可点，尤其在常识广度和复杂推理方面接近一线闭源模子，天然略逊于 DeepSeek V3，但基本站稳中上游位置。Scout 则明显贫窭，举座排行不高，致使过期于部分轻量模子，反馈出其在处理广义常识类任务时的相宜身手仍待加强。

2）科学推理：开源艰苦，Llama 4未解

科学推理通过GPQA Diamond测试模子在生物、物理、化学等规模的专科推理身手，强调多步推理和深度交融，对评估模子在学术筹谋、本领文档处理等专考场景的推崇尤为紧迫。

Maverick在科学推理任务中的推崇显贵低于DeepSeek V3和Claude 3.7 Sonnet的水平，排行靠后，未能展现出与顶级模子竞争的身手。Scout的推崇则稍显失态，不仅远低于GPT-4o mini，致使低于Meta我方的Llama 3.3 70B，自满其在专科规模推理上的明显不及。

论断：濒临生物、物理、化学等专科规模的深度推理任务，Llama 4 推崇疲软，尤其是 Maverick，虽为高配模子，却未能在多步逻辑和专科交融上展现出预期身手，明显过期于 Claude 和 DeepSeek。Scout 的推崇则愈加堪忧，不仅输给 GPT-4o mini，致使被 Llama 3.3 70B 反超，自满其在学术和本领类场景中的适用性相当有限。

3）编码身手：基础乏力，高难拼集中格

Maverick在编码任务中的推崇未达预期。在基础编码身手（HumanEval）上，Maverick远低于GPT-4o、Claude 3.7 Sonnet以及DeepSeek V3，仅达到GPT-4o mini的水平，自满其在基础代码生成上的竞争力不及。

在更具挑战性的竞赛级编码（LiveCodeBench）和科学编码（SciCode）任务中，Maverick的推崇进一步回落，与DeepSeek V3和Claude 3.7 Sonnet的差距不太明显。

Scout在基础编码和科学编程任务中推崇垫底，排行靠后，远低于大广博竞品。可是，在高难度编码任务（LiveCodeBench）中，Scout的推崇有时接近中位值，与Claude 3.5 Haiku水平荒谬，展现了一定的后劲。

论断：Maverick 在代码生成任务中并未脱颖而出，基础编程任务的完成度不高，与起初模子存在明显差距。濒临竞赛级和科学编程挑战时，其推崇更为拉胯，难以守旧复杂竖立需求。Scout 则在大部分编码任务中垫底，虽在高难度挑战中偶有亮点，但举座竞争力仍偏弱，不具备“竖立者友好”的实用价值。

4）数学：基础尚可，高阶失守

数学任务评估模子的定量推理身手，MATH-500测试成例数学问题责罚身手，AIME 2024则聚焦高难度竞赛级数学推理。这类狡计对教诲、科学筹谋和金融建模等需要浩荡数学身手的场景尤为关节。

Maverick在定量推理任务（MATH-500）中推崇较为庄重，排行靠前，卓绝Claude 3.7 Sonnet，但与DeepSeek V3仍存在一定差距，自满其在成例数学问题责罚上的竞争力。Scout的推崇一样可圈可点，优于GPT-4o mini，并接近Claude 3.7 Sonnet的水平，展现了可以的基础数学身手。

可是，在高难度的竞赛级数学推理任务（AIME 2024）中，Maverick推崇欠安，远过期于DeepSeek V3，仅略高于GPT-4o。

论断：在数学推理方面，Llama 4 两个版块推崇出较为明显的分化。Maverick 在基础数学任务中庄重证实，部分场景致使可与主流闭源模子比好意思，Scout 也展现出一定的定量推理身手，优于部分轻量模子。可是，插足竞赛级高难度数学任务后，两者均显过劲不从心，与 DeepSeek V3 等强模子的差距明显拉大，暴自满复杂推理身手上的短板。

追想：差距不是少量，是一整条街

空洞来看，Llama 4（Maverick 和 Scout）在非话语生成的关节身手维度上，与 DeepSeek V3 之间存在系统性差距。Maverick虽有部分亮点，但遥远处于“差少量”的气象，在科学推理、编码和高阶数学上险些全面过期。Scout的推崇则更为惨烈，不仅被 DeepSeek V3 和 Claude 系列全面碾压，致使在多个维度不敌小模子选手，令东谈主质疑其在专考场景中的践诺价值。

Llama 4 所展示的更多是架构层面的后劲，而非实打实的身手跃迁。除非在异日版块中针对专科推理、复杂任务场景进行重心优化，不然很难在确切需要“硬实力”的场面，成为开源替代品的第一剿袭。

模子后果

与DeepSeek V3比较，Llama 4 Maverick的活跃参数爽朗唯有其一半（17B对37B），总参数也仅为其60%控制（402B对671B），这标明Maverick以更高的后果罢了了其性能推崇。此外，Maverick还支合手图像输入，而DeepSeek V3则不具备这一功能。

价钱

Artificial Analysis跟踪6家行状提供商，并对比评估了Maverick的中位价钱为每百万输入/输出token 0.24好意思元/0.77好意思元，而Scout的订价为每百万输入/输出token 0.15好意思元/0.4好意思元，其价钱不仅低于DeepSeek v3，比较OpenAI起初的GPT-4o接口更是便宜造就10倍。

终末

那么，Llama 4到底是不是“开源模子的全面倒退”？从咫尺的测试截止来看，这种说法虽显顶点，却并非毫无凭证。

在多个关节任务中，Maverick 拼集追平主流闭源模子的尾巴，而 Scout 则在小模子规模推崇平平，致使被自家的 Llama 3.3 70B 反超。比较之下，DeepSeek V3 的统治力更像是给通盘开源模子泼了一盆冷水。

但退一步看，开源的价值不啻于性能狡计，更在于持久可控性、社区生态与绽开改进的积蓄后劲。Llama 4 的多模态架构、超长高下文和便宜订价，依然在为异日铺路——也许不是咫尺碾压闭源的“终极谜底”，但可能是通往谜底的那一步。

最终，它是倒退照旧转动，要看 Meta 和通盘开源社区，能否在质疑声中持续优化、快速迭代国产精品 自拍偷拍，把短板形成支点。确切的竞争，还远远莫得收尾。

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