Deepseek 遭到突袭！Llama 4 碾压 DeepSeek V3，国内外都惊呆了

Deepseek 遭到突袭！Llama 4 碾压 DeepSeek V3，国内外都惊呆了

大家好，这里是人工智能最前沿。又是新的周一啦，祝您工作顺利。

您有所不知，Deepseek V3 被 Meta公司清明节开源的一个模型超了

AI 圈确实刺激，Meta 偷偷扔出的重磅炸弹 Llama 4，直接把 DeepSeek V3 按在地上摩擦，国内网友看傻眼：“这波突袭太狠了吧！”

国内程序员凌晨刷 X，看到 Llama 4 的逆天参数，直呼：DeepSeek V3，顶得住吗？

国外键盘侠说：Llama 4 上下文1000万token，够不够猛？快叫 DeepSeek 喊 “R2 救我”！👀︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊︊

Llama 4 Scout：1000 万上下文，文档收割机

先聊 Llama 4 的 小弟 — Scout。

这家伙专为文档摘要和大代码库推理设计，上下文长度直接拉到 1000 万 tokens。

怎么具象化理解？

一本完整的《红楼梦》大概160万token左右，一次性可以读6.25本，而deepseek v3只能读0.8本。

它参数 1090 亿，激活 170 亿，一台 H100 GPU 能跑。

真事：Hugging Face 社区爆料，有开发者用 Scout 处理 500 万字代码库，10 分钟出结果，比 DeepSeek V3 快了 30%，这分明是文档杀手！

Llama 4 Maverick：编程神器，聊天也无敌

再看“老大哥” Maverick，4000 亿参数，128 个专家模块，堪称开源圈的“全能王”。

在大模型竞技场（Arena）刷出 1417 分，稳坐开源第一，把 DeepSeek V3（1398 分）甩在身后，多语言、编程、视频处理样样行，身为程序猿都服气啊。

Llama 4 Behemoth：2 万亿参数巨兽

“终极 boss” — Behemoth，激活参数 2880 亿，总参数 2 万亿，听着就吓人。

目标是多模态推理的天花板，但现在还是“半成品”，Meta 团队还在加班调优。

但是据 TechCrunch（2025-04-05）报道，Behemoth 在数学推理上暂时落后 GPT-4o，

但 Meta 放话：“别慌，优化后更猛！”

但是...，好吧那... 这怪兽普通电脑跑不动，怕不是得租个核电站

DeepSeek V3：有点懵

再说 DeepSeek V3，上个礼拜可是开源圈的“性价比之王”,训练成本才不到 600 万美元，性能却能硬刚 OpenAI GPT-4o。

结果 Llama 4 一出，直接被打懵。

这里有个小内幕

X 上有人爆料（2025-04-05），Meta 高管听说 DeepSeek R2 要来，吓得连夜催 Llama 4 上线，赶鸭子上架味儿太浓啦！

更有意思的是，DeepSeek 前天发了新论文，R2 估计已经在路上，国内外网友都说：DeepSeek 这是要憋大招反杀？

开源大战白热化，谁笑到最后？

这场 Llama 4 和 DeepSeek 的较量，背后是开源模型的全面崛起。

VentureBeat（2025-04-05）统计，开源模型下载量去年涨了 87%，Llama 4 首日下载量超 Llama 3 同期的 2 倍，热度爆表。

用户关心啥？或者说你关心啥？

不就是超长上下文、多模态、实际效果。

Llama 4 把这些点拉满，DeepSeek V3 不是多模态，有点跟不上节奏了。

对了，Qwen 和 马斯克 的 Grok 也在暗中憋招，今年 AI 圈怕是要打得头破血流！

那我怎么学习部署 Llama 4？

链接直达：https://ai.meta.com/blog/llama-4-multimodal-intelligence/

最后总结：3 句话看懂 Llama 4

1. 1000 万上下文：文档、代码随便玩，效率逆天。

2. 多模态王者：Maverick 开源第一，编程聊天全能。

3. DeepSeek 压力山大：Llama 4 突袭，R2 快来救场吧！

评论互动：你吃这个瓜吗？

Llama 4 这么猛，DeepSeek V3 何时成为多模态？还有翻身机会吗？

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