4 月 6 日，MetaAl 正式发布了 Llama 4 系列的两款全新开源模型——Llama 4 Scout和Llama 4 Maverick，标志着 Llama 生态系统迈入了一个全新的阶段。

作为首批支持超长上下文长度的开源原生多模态模型，这两款模型也是其首次采用混合专家（ MoE ）架构打造。其中，Llama 4 Scout 专为长文本处理和代码推理优化，具备强大的上下文窗口支持；

而 Llama 4 Maverick 则在通用 AI 助手和聊天场景中表现出色，尤其在图像和文本理解能力上表现卓越，这一发布无疑为 AI 领域带来更多可能性。

模型简介

Llama 4 Scout 作为 109B 模型参数和 17B 激活参数，16 个 expert ，是最小号 Llama 4 模型，多模态上下文窗口（相当于 20+ 小时的视频处理量)，测评效果在多方面超过 Gemma 3、Gemini 2.0 Flash-Lite、Mistral 3.1 24B。

Llama 4 Maverick 作为 400B 模型参数，有 17B 激活参数，128 个 expert，在多个主流基准测试中成绩亮眼，击败了 GPT-4o 和 Gemini 2.0 Flash，推理和编码能力与新发布的 DeepSeek v3.1 相当，但其激活参数更小。

模型价格

PPIO派欧云作为国内最早上线 DeepSeek 全模型的全模态的 AI 云厂商之一，为 AI 开发者和企业提供低成本、稳定可靠、接入简单的大模型 API 和 GPU 算力服务。此次上新 Llama4 Scout、Llama4 Maverick 模型，为广大用户提供更高效、更智能的 AI 解决方案。模型具体价格如下：

在线体验：

• Llama 4 Scout：
  
  https://ppinfra.com/llm/meta-llama-llama-4-scout-17b-16e-instruct
  
• Llama 4 Maverick：
  
  https://ppinfra.com/llm/meta-llama-llama-4-maverick-17b-128e-instruct-fp8

API 文档：

https://ppinfra.com/docs/model-

https://ppinfra.com/docs/model-api/reference/llm

模型应用

Llama 4 Scout

问题一：

输出结果：

问题二：

输出结果：

Llama 4 Maverick

问题一：

输出效果：

问题二：

输出效果：

✍️ Tips：Meta 团队也预告了正在训练中的 Llama 4 Behemoth 多模态模型，总参数量接近2万亿，将在训练完成后通过知识蒸馏进一步提升其他模型的性能。