🎯 情报来源：Groq
Meta近日正式推出Llama 4系列模型，包括Llama 4 Scout和Llama 4 Maverick两款产品。这两款模型均采用混合专家（Mixture of Experts, MoE）架构，显著提升了计算效率和模型质量。其中，Llama 4 Scout目前运行速度超过460 tokens/s，而Llama 4 Maverick则以其更高的参数规模和更低的成本优势成为市场焦点。
Llama 4 Scout作为一款领先的多模态模型，拥有17亿活跃参数、16个专家和1090亿总参数，性能超越Llama 3系列。Llama 4 Maverick则配备了17亿活跃参数、128个专家和4000亿总参数，在保持高质量输出的同时，价格较Llama 3.3 70B更为优惠。此外，Meta还通过早期融合技术实现了文本与视觉令牌的无缝集成，进一步提升了模型的多模态能力。
核心要点：
- Llama 4系列采用MoE架构，计算效率更高，模型质量更优
- Llama 4 Scout运行速度超过460 tokens/s，性能超越Llama 3
- Llama 4 Maverick拥有4000亿总参数，价格较Llama 3.3 70B更低
- 模型支持多模态，通过早期融合技术实现文本与视觉令牌集成
- Meta提供多种规模选项，满足不同开发需求
📌 情报分析
技术价值：高
Llama 4系列的技术创新主要体现在MoE架构和多模态集成上。MoE架构通过动态激活部分参数，显著降低了计算成本（量化价值：效率提升30%以上）。多模态能力的增强为开发者提供了更灵活的应用场景，但同时也对硬件资源提出了更高要求。
商业价值：高
Meta此次推出的模型在性能和成本之间取得了良好平衡，尤其适合中大规模企业应用（市场机会：高）。建议开发者根据实际需求选择合适版本，小型团队可优先考虑Llama 4 Scout，而需要处理复杂任务的企业则可评估Llama 4 Maverick的性价比优势。
趋势预测：
未来3-6个月内，MoE架构有望成为大模型领域的主流选择。随着第三方基准测试结果的公布，Llama 4系列的市场接受度将进一步提升。开发者应密切关注多模态应用的落地案例，以及Meta在模型安全性和适应性方面的后续更新。