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為了支援開發者社群，Qwen2.5-7B、Qwen 3 0.6B、Qwen 3 1.7B、Qwen 3 4B 目前可在 Novita AI 上免費使用。
AI 領域目前由像 Llama 4 Maverick 和 Gemma 3 27B 這類尖端語言模型主導，各自適用於不同的使用場景。Llama 4 Maverick 擁有無與倫比的效能，但為什麼 Meta 會在同一天推出不只一款，而是 ** 兩款旗艦模型 **——Llama 4 Maverick 與 Llama 4 Scout？
因為沒有一種尺寸能適合所有需求。
雖然兩款模型都採用尖端的混合專家架構並支援多模態輸入，但它們服務的是 **非常不同的需求 **。Maverick 是一款快速、多功能的強大模型，適合即時的多模態任務。而 Scout 則是一款長上下文專家，專為處理橫跨整本書籍或技術文件的深度推理而設計。
在這篇文章中，我們將分析 核心差異 、 實際應用場景 ** 與 ** 效能基準測試，協助你選擇適合自己使用情境的模型。
Llama 4 Maverick 與 Llama 4 Scout：基本介紹
| 類別 | Llama 4 Maverick | Llama 4 Scout |
|---|---|---|
| 發布日期 | 2025 年 4 月 5 日 | 2025 年 4 月 5 日 |
| 模型大小 | 400B（128 位專家，每 token 啟動 17B） | 109B（16 位專家，每 token 啟動 17B） |
| 開源 | ✅ 是 | ✅ 是 |
| 架構 | MoE（128 位專家） | MoE + iRoPE（16 位專家 + 交錯 RoPE） |
| 上下文長度 | 100 萬 tokens | 1000 萬 tokens |
| 語言支援 | 200+ 語言 | 200+ 語言 |
| 多模態輸入 | 文字 + 圖片 | 文字 + 圖片 |
| 輸出類型 | 多語言文字 + 程式碼 | 多語言文字 + 程式碼 |
Llama 4 Maverick 與 Llama 4 Scout：訓練與應用
Maverick 擅長 ** 多模態理解 ，非常適合廣告推薦、輔助系統，以及需要高效處理 ** 文字與圖片組合 的場景。
Scout 使用更大且更多樣化的 ** 文字導向語料庫 ** 進行訓練，專為 ** 長上下文任務 ** 設計，例如 ** 技術文件 、 法律文字分析 ** 與 ** 複雜推理**。
| 類別 | Llama 4 Maverick | Llama 4 Scout |
|---|---|---|
| 訓練資料 | 約 22T tokens（多模態，包含 Meta 內容） | 約 40T tokens（語言豐富，涵蓋更廣） |
| 預訓練 | MetaP：自適應專家 + 中間訓練 | 相同 |
| 後訓練 | SFT → RL → DPO | 相同 |
Llama 4 Maverick 與 Llama 4 Scout：基準測試
整體而言，在各種基準測試中，Llama 4 Maverick 在大多數項目上得分高於 Llama 4 Scout，在推理、程式設計與長上下文處理等方面表現更為出色。
Llama 4 Maverick 與 Llama 4 Scout：速度比較
如果你想親自測試，可以在 Novita AI 網站上開始免費試用。
輸出速度
延遲
價格
Llama 4 Maverick 與 Llama 4 Scout：硬體需求
Maverick vs Scout： 即使在相同的 token 長度下，Maverick 因模型較大而消耗 ** 更多記憶體 **，而 Scout 則對超長上下文進行了最佳化，但代價是極端的記憶體需求。
Llama 4 Maverick 與 Llama 4 Scout：應用場景
| 面向 | Llama 4 Maverick | Llama 4 Scout |
|---|---|---|
| 模型定位 | 通用型，針對多模態與高效推理最佳化 | 長上下文專家，專為擴展推理與記憶密集型任務設計 |
| 理想使用情境 | AI 助手 廣告推薦 圖片+文字問答 聊天機器人 |
法律文件分析 技術手冊解析 整本書摘要 |
| 部署目標 | 需要 **即時、成本平衡推理 ** 的企業 | 處理 ** 超長文件** 的實驗室、研究機構或組織 |
如何透過 Novita API 存取 Llama 4？
步驟 1：登入並進入模型庫
登入你的帳戶，然後點選 模型庫 按鈕。
步驟 2：選擇你的模型
瀏覽可用的選項，然後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，探索所選模型的功能。
步驟 4：取得你的 API 金鑰
為了進行 API 驗證，我們將提供你一個新的 API 金鑰。進入「設定」頁面，你可以按照圖片指示複製 API 金鑰。
步驟 5：安裝 API
使用你程式語言專用的套件管理器安裝 API。
安裝完成後，將必要的函式庫匯入你的開發環境。使用你的 API 金鑰初始化 API，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-scout-17b-16e-instruct"
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)
Llama 4 Maverick 和 Llama 4 Scout 各有不同的用途。如果你正在打造高速、多模態的 AI 產品，Maverick 是你的首選。如果你處理的是超長文件，或需要對數萬個 token 進行持續推理，Scout 則更合適。開發者可以透過 Novita AI 的平台 試用兩款模型，並享有免費試用與簡便的 API 存取。
常見問題
Maverick 與 Scout 在實際使用上有何不同？
Maverick 適合動態、多模態且即時的應用。Scout 則專為長序列的深度推理而設計。
Llama 4 哪個模型在基準測試中表現較好？
Llama 4 Maverick 在程式設計、推理與標準 NLP 任務上通常得分較高。
如何存取 Llama 4 Maverick？
Novita AI 為你提供經濟實惠且可靠的 API。
Novita AI 是一個 AI 雲端平台，讓開發者能透過簡單的 API 輕鬆部署 AI 模型，同時也提供可負擔且可靠的 GPU 雲端服務，用於建構和擴展模型。
