重點摘要
Llama 4 Maverick 穩健、模組化，特別擅長需要清晰邏輯與長上下文處理的任務。
DeepSeek V3 0324 在程式碼與通用問答方面效率極高，並以輕巧與節省資源見長。
Novita AI 不僅提供穩定的 API 服務，定價也極具競爭力。例如，llama-4-maverick 每 100 萬輸入 token 僅需 0.17 美元，每 100 萬輸出 token 為 0.85 美元；deepseek-v3-0324 則為每 100 萬輸入 token 0.33 美元，每 100 萬輸出 token 1.3 美元。
Llama 4 Maverick 與 Deepseek V3 0324：基本介紹
Llama 4 Maverick
Deepseek V3 0324
Llama 4 Maverick 與 Deepseek V3 0324：評測基準
| 類別 | Llama 4 Maverick | DeepSeek V3 | DeepSeek V3 0324 | Qwen-Max | GPT-4.5 | Claude-Sonnet-3.7 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| MMLU-Pro | 80.5% | 75.9% | 81.2% | 76.1% | 86.1% | 80.7% |
| GPQA Diamond | 69.8% | 59.1% | 68.4% | 60.1% | 71.4% | 68.0% |
| LiveCodeBench | 43.4% | 39.2% | 49.2% | 38.7% | 44.4% | 42.2% |
- Llama 4 Maverick 在高品質問答方面略勝一籌。
- DeepSeek V3 0324 在通用知識及程式碼任務上表現更佳。
- 兩者在通用知識（MMLU-Pro）上差異極小，表現幾乎持平。
Llama 4 Maverick 與 Deepseek V3 0324：速度比較
如果你想親自測試，可以到 Novita AI 網站免費試用。
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Llama 4 Maverick 在輸出速度與首次 token 延遲上都遠優於 DeepSeek V3 0324。對於注重速度或互動性的場景，Llama 4 Maverick 是明顯的贏家。
Llama 4 Maverick 與 Deepseek V3 0324：硬體需求
| 模型 | 估計所需記憶體 | GPU 配置 | 總 GPU 記憶體 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V3 0324 | ~1532 GB | 24 × H100 (80 GB) | 1920 GB |
| Llama 4 Maverick | ~18.8 TB | 240 × H100 (80 GB) | 19200 GB |
標準的 DeepSeek V3 0324 所需的 GPU 資源遠少於以 1000 萬 token 上下文視窗執行的 Llama 4 Maverick。超長上下文模型（如 Llama 4 Maverick 的 1000 萬 token）需要巨大的 GPU 記憶體——高出 10 倍以上——主要歸因於 KV 快取。
Llama 4 Maverick 與 Deepseek V3 0324：應用場景
Llama 4 Maverick
法律、合規與科學文件的檢索與分析
- 可在單一上下文中處理極長文件（最多 1000 萬 token），完整保留所有資訊與關聯。
知識庫問答
- 整合並引用大型知識庫的資訊，支援多文件及複雜查詢。
財報處理
- 高效分析長篇財務或分析師報告，從大量文本中提取洞察，無須截斷。
Deepseek V3 0324
智慧程式設計助手
- 擅長程式碼生成、程式碼補全及程式碼理解任務，非常適合開發者工具與 IDE 整合。
自動化程式碼審查
- 擅長分析程式碼邏輯與風格，偵測錯誤並提供建議，可簡化程式碼審查流程。
通用問答
- 在標準上下文場景中表現穩健，適合客服機器人、企業知識助手等應用。
Llama 4 Maverick 與 Deepseek V3 0324：任務實測
提示詞：
如果滿足以下所有條件，則該密碼被視為強密碼：
- 長度至少 6 個字元，至多 20 個字元。
- 包含至少一個小寫字母、至少一個大寫字母、至少一個數字。
- 不包含連續三個重複的字元（例如，"Baaabb0" 是弱密碼，但 "Baaba0" 是強密碼）。
給定一個字串 password，回傳使密碼變強所需的最小步驟數。如果密碼已經夠強，則回傳 0。
在一個步驟中，你可以：
- 在 password 中插入一個字元，
- 從 password 中刪除一個字元，或
- 將 password 中的一個字元替換為另一個字元。
範例 1：
輸入：password = "a"
輸出：5
範例 2：
輸入：password = "aA1"
輸出：3
範例 3：
輸入：password = "1337C0d3"
輸出：0
限制條件：
1 <= password.length <= 50
password 由字母、數字、句點 '.' 或驚嘆號 '!' 組成。
Llama 4 Maverick
Deepseek V3 0324
Llama 4 Maverick 與 Deepseek v3 0324 任務比較
llama 4 maverick：
- 更穩健且模組化，邏輯清晰，明確處理邊界情況。
- 對於長密碼與重複序列的處理更具透明度與最佳化。
- 適合需要清晰度、可維護性與穩健性的場景。
deepseek v3 0324：
- 對於簡單案例更精簡、更高效。
- 能有效處理複雜場景，但清晰度稍低。
- 適合優先考量精簡度與效能，而非可讀性的場景。
如何透過 Novita API 存取 Llama 4 Maverick 與 Deepseek V3 0324？
步驟 1：登入並進入模型庫
登入你的帳戶，然後點擊 模型庫 按鈕。
立即試用 Llama 4 Maverick 與 Deepseek V3 0324 示範
步驟 2：選擇你的模型
瀏覽可用的選項，選擇符合你需求的模型。
步驟 3：開始免費試用
開始免費試用，探索所選模型的能力。
步驟 4：取得你的 API 金鑰
為了透過 API 進行身分驗證，我們會提供一個新的 API 金鑰。進入「設定」頁面，你可以依照圖片指示複製 API 金鑰。
步驟 5：安裝 API
根據你的程式語言，使用相應的套件管理器安裝 API。
安裝完成後，在開發環境中匯入必要的函式庫。使用你的 API 金鑰初始化 API，即可開始與 Novita AI LLM 互動。以下是 Python 使用者使用聊天補全 API 的範例。
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)
選擇 Llama 4 Maverick 還是 DeepSeek V3 0324，取決於你的需求。若需要超長上下文與清晰度，Llama 4 Maverick 脫穎而出；若需要高效的程式碼處理與經濟實惠的部署，DeepSeek V3 0324 則是明顯的贏家。兩款模型在各自領域皆提供頂尖效能。
常見問題
Llama 4 Maverick 與 DeepSeek V3 0324 的主要差異是什麼？
Llama 4 Maverick 更適合長上下文、高透明度以及對速度敏感的任務。DeepSeek V3 0324 則在程式碼相關與資源節省的場景中表現出色。
Llama 4 Maverick 與 DeepSeek V3 0324 的硬體需求有何不同？
DeepSeek V3 0324 所需的 GPU 記憶體遠少於 Llama 4 Maverick，後者在長上下文時資源消耗極高。
對於法律或研究文件分析，我應該選擇哪個模型？
建議選擇 Llama 4 Maverick，因為它能夠處理極長的輸入上下文。
Novita AI 是一個 AI 雲端平台，為開發者提供簡單 API 來輕鬆部署 AI 模型，同時也提供經濟實惠且可靠的 GPU 雲端服務，用於建置與擴展。
