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FastbuildAILlama 4 Scout和Maverick有什么區別？
2025 年 4 月 5 日，Meta 發布了最新一代開源ai模型Llama 4，其中包括 Llama 4 Scout 和 Llama 4 Maverick。這兩款AI模型都是首批采用混合專家（MoE）架構的多模態模型，他們有什么區別呢？
Llama 4 Scout 和 Llama 4 Maverick 的主要區別：
Llama 4 Scout
參數規模：170 億個活躍參數，16 個“專家”模型，總參數量為 1090 億。
上下文窗口：支持高達 1000 萬個 token 的上下文窗口，這使得它在處理冗長文檔時表現尤為優異。
應用場景：擅長文檔摘要和基于大型代碼庫的推理，適合需要高效推理和長文本處理的場景。
硬件需求：可以在單個 NVIDIA H100 GPU 上運行，通過 Int4 量化后，資源需求較低。
Llama 4 Maverick
參數規模：170 億個活躍參數，128 個“專家”模型，總參數量高達 4000 億。
上下文窗口：支持 100 萬個 token 的上下文窗口。
應用場景：在創意寫作、代碼生成、翻譯、推理、長文本上下文總結和圖像基準測試中表現超過了 OpenAI 的 GPT-4o 和谷歌的 Gemini 2.0 等模型。
硬件需求：需要在 NVIDIA H100 DGX 主機或同等性能的設備上運行。
兩者比較
性能：Maverick 在多模態任務和推理能力上表現更強，而 Scout 在長文本處理和文檔摘要方面更具優勢。
資源需求：Scout 更適合資源受限的場景，因為它可以在單個 GPU 上運行；Maverick 則需要更高的硬件配置。
應用場景：Scout 適用于需要處理大量文本的場景，如文檔處理和代碼推理；Maverick 更適合需要多模態交互和復雜推理的任務，如創意寫作和圖像處理。
推理成本
Llama 4 Scout：由于其較小的模型規模和高效的量化技術，推理成本相對較低，適合需要快速響應和低資源消耗的應用。
Llama 4 Maverick：雖然其總參數量更大，但由于采用了混合專家架構，其推理成本也得到了優化。Meta 估計，Llama 4 Maverick 的推理成本為每 100 萬個 tokens 0.19 美元至 0.49 美元（輸入和輸出比例為 3:1），這使得它比像 GPT-4o 這樣的專有模型便宜得多。
Llama 4 Scout 更適合需要處理長文本和資源受限的場景，而 Llama 4 Maverick 則在推理和代碼生成能力上表現出色，適合需要高性能和多模態處理的應用。兩者都通過混合專家架構實現了高效的資源利用，但具體的資源需求和成本取決于你自身的應用場景和硬件。
