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为支持开发者社区，Qwen2.5-7B、Qwen 3 0.6B、Qwen 3 1.7B、Qwen 3 4B 目前在 Novita AI 上可免费使用。
AI 领域由 Llama 4 Maverick 和 Gemma 3 27B 等尖端的语言模型主导，它们各自针对不同的使用场景进行了优化。Llama 4 Maverick 无与伦比的能力……为什么 Meta 会在同一天发布 两款旗舰模型——Llama 4 Maverick 和 Llama 4 Scout？
因为“一刀切”并不适用。
虽然两款模型都基于先进的混合专家（MoE）架构，并支持多模态输入，但它们服务的是 截然不同的需求。Maverick 是一款快速、多功能的主力模型，适用于实时多模态任务。而 Scout 则专注于长上下文，擅长处理整本书籍或技术文档中的深度推理。
在本文中，我们将分析 核心差异、** 实际应用场景 和 性能基准**，帮助你根据自己的使用场景选择合适的模型。
Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout：基本介绍
| 类别 | Llama 4 Maverick | Llama 4 Scout |
|---|---|---|
| 发布日期 | 2025 年 4 月 5 日 | 2025 年 4 月 5 日 |
| 模型大小 | 400B（128 个专家，17B 激活/令牌） | 109B（16 个专家，17B 激活/令牌） |
| 开源 | ✅ 是 | ✅ 是 |
| 架构 | MoE（128 个专家） | MoE + iRoPE（16 个专家 + 交错式 RoPE） |
| 上下文长度 | 100 万 token | 1000 万 token |
| 语言支持 | 200+ 种语言 | 200+ 种语言 |
| 多模态输入 | 文本 + 图像 | 文本 + 图像 |
| 输出类型 | 多语言文本 + 代码 | 多语言文本 + 代码 |
Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout：训练与应用
Maverick 擅长 ** 多模态理解**，非常适合广告推荐、助手系统以及需要高效处理 ** 图文组合**的场景。
Scout 基于更大、更多样化的 ** 文本密集型语料库进行训练，专为 ** 长上下文任务设计，例如 ** 技术文档**、** 法律文本分析 和 复杂推理**。
| 类别 | Llama 4 Maverick | Llama 4 Scout |
|---|---|---|
| 训练数据 | ~22T token（多模态，包括 Meta 内容） | ~40T token（语言丰富，覆盖更广） |
| 预训练 | MetaP：自适应专家 + 中期训练 | 相同 |
| 后训练 | SFT → RL → DPO | 相同 |
Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout：基准测试
总体而言，在各种基准测试中，Llama 4 Maverick 在大多数情况下得分高于 Llama 4 Scout，在推理、编码和长上下文处理等方面表现出更优异的性能。
Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout：速度对比
如果你想亲自测试，可以在 Novita AI 网站上开始免费试用。
输出速度
延迟
价格
Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout：硬件要求
Maverick vs Scout： 在相同的 token 长度下，Maverick 由于模型更大，消耗 ** 更多内存**；而 Scout 针对超长上下文进行了优化，但代价是极端的内存需求。
Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout：应用场景
| 方面 | Llama 4 Maverick | Llama 4 Scout |
|---|---|---|
| 模型定位 | 通用型，针对多模态和高效率推理进行了优化 | 长上下文专家，专为扩展推理和内存密集型任务设计 |
| 理想用例 | AI 助手 广告推荐 图文问答 聊天机器人 |
法律文档分析 技术手册解析 全书摘要 |
| 部署目标 | 需要 实时、成本均衡推理 的企业 | 处理 超长文档 的实验室、研究机构 |
如何通过 Novita API 访问 Llama 4？
第一步：登录并进入模型库
登录你的账户，点击 模型库 按钮。
第二步：选择模型
浏览可用选项，选择适合你需求的模型。
第三步：开始免费试用
开始免费试用，探索所选模型的功能。
第四步：获取 API 密钥
为了认证 API，我们会为你提供一个新的 API 密钥。进入“设置”页面，你可以按照图中的说明复制 API 密钥。
第五步：安装 API
使用与你的编程语言对应的包管理器安装 API。
安装完成后，将所需的库导入你的开发环境。使用你的 API 密钥初始化客户端，开始与 Novita AI LLM 交互。以下是一个使用 Python 实现的 chat completions API 示例。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="<你的 Novita AI API 密钥>",
)
model = "meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct"
stream = True # 或 False
max_tokens = 2048
system_content = """Be a helpful assistant"""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
Llama 4 Maverick 和 Llama 4 Scout 各有明确的用途。如果你正在构建高速、多模态的 AI 产品，Maverick 是首选。如果你处理超长文档或需要对成千上万 token 进行持续推理，Scout 更合适。开发者可以通过 Novita AI 的平台 免费试用两者，并轻松接入 API。
常见问题
Maverick 和 Scout 在实际使用中有何不同？
Maverick 适用于动态、多模态和实时的应用。Scout 则专为长序列上的深度推理而设计。
哪款 Llama 4 模型在基准测试中表现更好？
Llama 4 Maverick 在编码、推理和标准 NLP 任务中通常得分更高。
如何访问 Llama 4 Maverick？
Novita AI 为你提供经济实惠且可靠的 API。
Novita AI 是一个 AI 云平台，为开发者提供通过简单 API 部署 AI 模型的便捷方式，同时也提供经济实惠且可靠的 GPU 云服务用于构建和扩展。
