Llama 4 Scout 对比 Llama 3.3 70B：多模态优势还是编码效率？

核心要点

Llama 4 Scout：一款先进的多模态模型，支持文本和图像输入，拥有 1000 万 token 的上下文长度，非常适合高级推理、长时记忆任务以及高性价比的大规模输出。

Llama 3.3 70B：仅支持文本输入，上下文长度为 131K，但在编码任务中表现出色，实现简洁，硬件要求较低。

性能：Llama 4 Scout 在推理、知识和成本效率方面领先，而 Llama 3.3 70B 在编码任务上略胜一筹。

硬件要求：Llama 4 Scout 需要显著更高的计算资源，而 Llama 3.3 70B 对通用应用更为易用。

Llama 4 Scout 和 Llama 3.3 70B 代表了两种面向不同用例的强大大型语言模型。Llama 4 Scout 的多模态能力和 1000 万 token 上下文使其适用于高级推理和长时记忆任务。相比之下，Llama 3.3 70B 在效率、编码性能和更低的硬件要求方面表现出色，非常适合通用应用。本指南将探讨它们的差异，并根据您的需求帮助您选择合适的模型。

基本信息

Llama 4 Scout 支持 **多模态处理 **，能够处理文本和图像等多种数据类型，适用于视觉推理和数据合成等复杂任务。其 1000 万 token 上下文长度 使其能够处理大规模序列数据，非常适合需要扩展记忆和上下文感知的应用。

Llama 4 Scout

**类别 **	** 项目 **	** 详情**
**基本信息 **	** 模型大小**	109B 参数（每次激活 17B）
	开源	开源
	架构	16 专家混合（MoE）
	上下文	支持多达 1000 万 token
**语言支持 **	** 支持语言**	预训练于 200 种语言。支持阿拉伯语、英语、法语、德语、印地语、印尼语、意大利语、葡萄牙语、西班牙语、他加禄语、泰语和越南语。
**多模态 **	** 能力**	输入：多语言文本和图像；输出：多语言文本和代码
**训练 **	** 训练数据**	约 40 万亿 token
	预训练	MetaP：自适应专家配置 + 中期训练
	后训练	SFT（简单数据）→ RL（困难数据）→ DPO
**精度下模型大小 **	** 张量类型**	BF16

Llama 3.3 70B

**类别 **	** 项目 **	** 详情**
**基本信息 **	** 模型大小**	70B 参数
	开源	开源
	架构	优化 Transformer 架构、GQA
	上下文	131K
**语言支持 **	** 支持语言**	支持八种语言
**多模态 **	** 能力**	文本到文本
**训练 **	** 训练数据**	15 万亿 token
	训练方法	监督微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）
**精度下模型大小 **	** 张量类型**	BF16

基准测试对比

现在我们已经了解了每个模型的基本特性，接下来深入比较它们在不同基准测试中的表现。该对比将有助于说明它们在不同领域的优势。

**类别 **	** 基准测试 **	Llama 4 Scout	Llama 3.3 70B
编码	LiveCodeBench	32.8	33.3
推理	MMLU Pro	74.3	68.9
知识	GPQA Diamond	57.2	50.5
定价（Novita AI）	100 万输入 token	$0.10	$0.10
	100 万输出 token	$0.13	$0.39

如果您的任务多样化，优先考虑推理、知识和成本效率，请选择 Llama 4 Scout。如果编码性能是主要需求，请选择 Llama 3.3 70B。

如果您想查看更多对比，可以阅读以下文章：

• 单张 H100 的显存能否运行 Llama 4 Scout？
• DeepSeek R1 vs OpenAI o1：GRPO 与 PPO 的独特架构
• 指南：本地、通过 API 或在云端 GPU 上访问 Llama 4 Scout

速度对比

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速度对比

Llama 4 Scout 在 token 生成速度和首 token 生成速度上都更快。这些特性使其更适合需要低延迟和高响应性的应用。

硬件需求

**模型 **	** 上下文长度 **	**Int4 显存 **	** 所需 GPU（Int4）**	**FP16 显存 **	** 所需 GPU（FP16）**
Llama 3.3 70B	131K token			194.14GB	4×H100
Llama 4 Scout	4K token	~99.5 GB	1× H100	~345 GB	8× H100
	128K token	~334 GB	8× H100	~579 GB	8× H100
	1000 万 token	~18.8 TB	240× H100	与 INT4 相同（KV 缓存主导）	240× H100

硬件要求：即便在扩展上下文长度（131K token，4× H100）下，Llama 3.3 70B 的硬件要求仍然较低。相比之下，Llama 4 Scout 对硬件要求很高，尤其是在涉及 128K 或 1000 万 token 的任务中。

可扩展性：Llama 4 Scout 支持超长上下文（最多 1000 万 token），但代价是极高的计算资源，适合小众、高预算的应用。

实用性：Llama 3.3 70B 更适合通用场景，效率高且资源易获取。Llama 4 Scout 适用于需要大规模 token 上下文的专门场景，但其高要求使其在典型环境中不太实用。

应用与使用场景

Llama 4 Scout 应用：

1. 多模态任务：适用于涉及文本和图像的任务，如视觉问答、图像描述或多模态推理。
2. 扩展上下文处理：凭借其 1000 万 token 上下文，擅长分析长文档、历史数据或大规模对话。
3. 高性能推理：适用于高级推理任务，如科学分析、复杂问题解决和决策制定。
4. 高性价比输出：针对需要大规模文本生成且输出 token 成本最低的任务进行了优化。

Llama 3.3 70B 应用：

1. 编码与编程：在编码任务上表现略优，是软件开发、调试和代码生成的可靠选择。
2. 中等上下文需求：支持最多 131K token，适用于文档分析、摘要或中等长度对话等应用。
3. 通用用途：适用于内容创作、问答和日常推理等广泛任务，无需极端上下文长度或多模态能力。
4. 输入成本友好：考虑到其平衡的成本结构，对于输入处理量大的任务来说，是一个实用的选择。

Llama 4 Scout 对比 Llama 3.3 70B：任务

任务一：逻辑推理

提示： “你走进一个房间，看到一张床。床上有两只狗、四只猫、一只长颈鹿、五头牛和一只鸭子。房间里还有三把椅子和一张桌子。地板上有多少条腿？”

Llama 4 Scout

Llama 3.3 70B

点评：

• 准确性：Llama 3.3 70B 的回答更完整（22 条腿），因为它同时包含了床腿和人的腿，而 Llama 4 Scout 遗漏了人的腿。
• 清晰度：Llama 4 Scout 提供了结构更清晰、更详细的解释，便于理解推理过程。
• 解读：Llama 3.3 70B 是否包含人的腿，取决于问题的意图。如果问题明确排除人的腿，答案应为 $20$ 条腿。

任务二：问题解决能力

提示： “编写一个可以解数独谜题的程序”

Llama 4 Scout

Llama 3.3 70B

点评：

• Llama 4 Scout 的实现更适合初学者或优先考虑清晰度和详细解释的用户，更易于理解，并包含精美的输出格式。Llama 3.3 70B 的实现更简洁高效，适合熟悉数独求解算法并偏好紧凑代码的用户。

如何通过 Novita API 访问 Llama 4 Scout 和 Llama 3.3 70B？

步骤一：登录并访问模型库

登录您的账户，点击 模型库 按钮。

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步骤二：选择模型

浏览可用选项，选择适合您需求的模型。

步骤三：开始免费试用

开始免费试用，探索所选模型的能力。

步骤四：获取 API 密钥

为了通过 API 进行身份验证，我们将为您提供一个新的 API 密钥。进入“设置”页面，您可以按照图片所示复制 API 密钥。

步骤五：安装 API

使用您编程语言的包管理器安装 API。

安装后，将必要的库导入到您的开发环境中。使用您的 API 密钥初始化 API，以开始与 Novita AI LLM 交互。以下是 Python 用户使用聊天补全 API 的示例。

from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)

model = "meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct"
stream = True # or False
max_tokens = 2048
system_content = """成为一个有用的助手"""
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": "你好！",
        }
    ],
    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)
  
  
  

在 Llama 4 Scout 和 Llama 3.3 70B 之间做出选择，取决于您的需求。对于需要多模态输入、扩展记忆和高级推理的任务，Llama 4 Scout 是更优的选择。如果您的重点是编码、中等上下文长度和硬件效率，Llama 3.3 70B 提供了更实用的解决方案。通过 Novita AI 探索这些模型，为您的应用找到最合适的选项。

常见问题解答

Llama 4 Scout 的独特之处是什么？

4B、12B 和 27B 模型具有 128K 上下文窗口，而 1B 模型具有 32K 上下文窗口。Llama 4 Scout 支持多模态输入（文本和图像），并提供无与伦比的 1000 万 token 上下文长度，非常适合大规模推理、长文档处理和高级决策任务。

哪些用户应该选择 Llama 3.3 70B 而不是 Llama 4 Scout？

Llama 3.3 70B 非常适合专注于编码、中等内存需求（131K token）以及硬件资源有限的用户。

如何访问 Llama 4 Scout 和 Llama 3.3 70B

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