重點摘要
Llama 4 Maverick:採用 128 個專家混合 (MoE) 架構,每個提示最多支援 100 萬個 token。
靈活部署:可透過 API、本機安裝、Web UI 或 SDK 存取。
頂級 API 提供商:Novita AI、Deepinfra 和 Lambda,各有獨特的成本和部署優勢。
Llama 4 Maverick 是 Meta 最新推出的開源大型多模態模型,在規模、上下文長度和多語言能力方面樹立了業界新標竿。該模型擁有 400B 參數和尖端的專家混合架構,可為實際應用提供強大的文字和影像處理能力。
什麼是 Llama 4 Maverick?
| **類別 ** | ** 詳細資訊** |
|---|---|
| 發布日期 | 2025 年 4 月 5 日 |
| 模型大小 | 400B 參數(每個 token 啟動 17B) |
| 開源 | 是 |
| 架構 | 128 個專家混合 (MoE) |
| 上下文長度 | 最多 1M tokens(1,000,000 tokens) |
| 語言支援 | 預先訓練支援 200 種語言,包括阿拉伯語、英語、法語、德語、印地語、印尼語、義大利語、葡萄牙語、西班牙語、他加祿語、泰語和越南語。 |
| 多模態能力 | 結合文字和影像輸入,支援文字與視覺內容處理。 |
| 訓練資料 | 約 22 兆個多模態 tokens(部分來源自 Instagram 和 Facebook)。 |
| 預訓練 | MetaP(自適應專家配置,包含中期訓練最佳化)。 |
| 後訓練步驟 | 1. SFT(監督式微調,使用簡單資料)。 |
| 2. RL(強化學習,使用困難資料)。 | |
| 3. DPO(直接偏好最佳化)。 |
Llama 4 Maverick 基準測試

API 與其他方法比較
| 部署方法 | 優點 | 缺點 |
|---|---|---|
| API 提供商 | - 無需設定即可立即使用;彈性擴展以應對不同負載;標準化介面易於整合;持續更新與改進 | - 需要穩定的網路連線;流量大時使用成本可能增加 |
| 本機部署 | - 資料保留在本地,確保隱私與安全;對環境和配置有完全控制權 | - 需要高效能硬體;維護成本高且需專業技術知識 |
| Web UI | - 無需程式碼,適合初學者或快速測試;無需安裝或設定 | - 互動與自訂選項有限;難以整合至大型系統 |
| SDK / 第三方函式庫 | - 本地呼叫可離線使用;可根據程式語言/環境高度自訂 | - 僅限特定語言或環境;可能需要額外開發才能整合 |
如何選擇 API 提供商(5 項指標)

您可以在 OpenRouter 上查閱這些指標的詳細資訊。例如,關於 Llama 4 Maverick,Novita AI 排名第一。

Llama 4 Maverick 的三大頂級 API 提供商
1. Novita AI
Novita AI 是一個先進的 AI 雲端平台,讓開發者能透過簡單的 API 輕鬆部署 AI 模型。它也提供經濟實惠且可靠的 GPU 雲端服務,用於建置和擴展 AI 解決方案。

為什麼選擇 Novita AI?
1. 開發效率
- 輕鬆部署: 數分鐘內即可啟動 AI 功能,無需專門的 AI 團隊或複雜的設定步驟。
2. 成本優勢
- 獨家最佳化: 專有技術可將推理成本降低 30%–50%(與主要競爭者相比),讓先進的 AI 解決方案更具成本效益。

如何透過 Novita API 存取 Deepseek V3 0324?
步驟 1:開始免費試用
開始免費試用,探索所選模型的功能。

步驟 2:取得 API 金鑰
為了進行 API 驗證,我們會提供您一組新的 API 金鑰。進入「設定」頁面,您即可按照圖片指示複製 API 金鑰。

步驟 3:安裝 API
使用您所使用的程式語言的套件管理器安裝 API。

安裝完成後,將必要的程式庫匯入您的開發環境。使用您的 API 金鑰初始化 API,開始與 Novita AI LLM 互動。以下是使用 Python 的聊天補全 API 範例。
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-maverick-17b-128e-instruct-fp8"
stream = True # or 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)
2. Deepinfra
Deepinfra 提供透過簡單 API 無縫存取領先 AI 模型的服務。享受經濟實惠、按量計費的定價、可擴展的解決方案,以及可靠、生產就緒的基礎架構。

為什麼選擇 Deepinfra?

如何透過 Deepinfra 存取 Llama 4 Maverick?
# Assume openai>=1.0.0
from openai import OpenAI
# Create an OpenAI client with your deepinfra token and endpoint
openai = OpenAI(
api_key="$DEEPINFRA_TOKEN",
base_url="https://api.deepinfra.com/v1/openai",
)
chat_completion = openai.chat.completions.create(
model="meta-llama/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(chat_completion.choices[0].message.content)
print(chat_completion.usage.prompt_tokens, chat_completion.usage.completion_tokens)
3. Lambda
Lambda 是 ML 和 AI 團隊在訓練、微調和執行 AI 模型推理時排名第一的 GPU 雲端平台。工程師可以在專為高效能和可靠性設計的穩健基礎架構上,輕鬆、安全且經濟高效地建置、測試和規模化部署 AI 產品。

為什麼選擇 Lambda?

Llama 4 Maverick 是迄今為止最先進的開源多模態 AI。無論您需要超長上下文、強大的多語言支援,或是透過頂級雲端提供商(如 Novita AI 和 Deepinfra)進行可擴展部署,Llama 4 Maverick 都已準備好用於各種場景的生產環境。
常見問題
什麼是 Llama 4 Maverick?
Llama 4 Maverick 是 Meta 的旗艦開源 AI 模型,擁有 400B 參數、支援多模態處理(文字+影像),並支援 200 種語言。
如何存取 Llama 4 Maverick?
您可以透過 API 提供商(如 Novita AI(在 openrouter 上排名第一)、Deepinfra 和 Lambda)存取 Llama 4 Maverick,也可以在本機部署以獲得最大的隱私和控制力。
在哪裡可以比較 Llama 4 Maverick 的 API 提供商?
您可以在 OpenRouter 上找到 Llama 4 Maverick API 提供商的詳細指標和排名,其中 Novita AI 目前位居榜首。
Novita AI 是一個 AI 雲端平台,為開發者提供透過簡單 API 輕鬆部署 AI 模型的方式,同時提供經濟實惠且可靠的 GPU 雲端服務,用於建置和擴展規模。
