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小扎回应Llama4对比DeepSeek：榜单有缺陷，等推理模型出来再比

开源基准测试存在缺陷，常偏向特定不常见用例，与产品实际使用场景脱节，不能真实反映模型的优劣。试图为这类东西进行过多优化会误入歧途。对于我们团队来说，搞一个冲到榜单顶部的Llama 4 Maverick版本相对容易，但是我们发布的版本根本没有对此进行调优，排名靠

当地时间 4 月 8 日，英伟达宣布推出其最新大语言模型 Llama3.1 Nemotron Ultra 253B。该模型基于 Meta 的 Llama-3.1-405B-Instruct 构建，并利用创新的神经架构搜索（NAS）技术进行了深度优化。其性能超越

这下Meta的高管们坐不住了，今天Meta 的生成式 AI 副总裁 Ahmad Al-Dahle在X平台上表示该传言“完全不属实”，他先是象征性地夸了一句Llama 4，然后话锋一转开始辟谣：

meta公司近期震撼发布了其全新的Llama 4系列人工智能模型，该系列包括Llama 4 Scout、Llama 4 Maverick及尚未完全公开的Llama 4 Behemoth，标志着AI技术的新里程碑。

Meta近日推出了其最新的Llama 4系列人工智能模型，包括Llama 4 Scout、Llama 4 Maverick和Llama 4 Behemoth。这一系列模型首次采用了混合专家(MoE)架构，通过将任务分配给多个专注于特定任务的“专家”子模型，显著

一亩三分地的爆料贴称，经过反复训练后，Llama 4未能取得SOTA，甚至与顶尖大模型实力悬殊。

Llama 4本该是AI圈的焦点，却成了大型翻车现场。开源首日，全网实测代码能力崩盘。更让人震惊的是，内部员工直接请辞，爆料Meta高层提议测试集作弊。

据说这次Llama4系列的发布颇费周折。Meta已经训练了很久了，但是DeepSeek的V3和R1打的Meta措手不及。

4月5日，Meta发布了外界期待许久的Llama4系列开源模型，目前它包括Llama 4 Scout、Llama 4 Maverick和Llama 4 Behemoth。三种模型对应不同的使用需求，简单来说：