Llama 4系列模型发布！多角度测评Meta多模态大模型！10M超长上下文对中文能力的支持真的强吗？是否适合企业项目？Llama 4 Scout+Meta Llama 4 Maverick令人失望

🚀🚀🚀视频简介：
✅深度解析Meta最新Llama 4系列模型：10M超长上下文窗口Scout模型与400B参数量Maverick模型的优缺点全面评测，从OCR识别到复杂推理，MoE架构下的多模态、编程与数学推理能力全面对比与实际表现测试

✅本视频详细测试并对比了Meta最新发布的Llama 4系列模型：Llama 4 Scout和Llama 4 Maverick。
✅两款模型均采用混合专家(MoE)架构，Scout拥有109B参数(17B活跃)和10M上下文窗口，仅需单张H100 GPU运行；
✅Maverick则有400B参数(17B活跃)和128个专家，上下文窗口为1M，需要8张H100 GPU。
✅本期视频从多模态能力、OCR识别、编程能力、文档理解与翻译、数学推理等方面进行了全方位测试。
✅结果显示，这两款模型在多模态识别特别是中文OCR方面表现不及预期，数学推理和逻辑能力也有所欠缺。
✅虽然官方宣称支持12种语言，但未明确包含中文。总体而言，对于中文场景的企业应用，选择这两款模型作为基座模型需谨慎考虑。

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🚀🚀🚀YouTube时间戳：
00:00:00 - Meta发布Llama 4系列模型介绍
00:00:26 - Scout模型详细参数（17B活跃参数，109B总参数）
00:00:56 - Maverick模型详细参数（17B活跃参数，400B总参数）
00:01:35 - 两款模型共同特点（多模态、MoE架构、开源）
00:01:50 - 支持的12种语言（不包含中文）
00:02:08 - 多模态能力测试开始
00:02:25 - 时钟图像识别测试
00:02:45 - 小票内容提取测试
00:03:43 - 发票内容提取测试
00:04:25 - 模糊扫描件测试
00:04:49 - 古代书籍扫描件测试
00:05:35 - 英文手写体测试
00:06:04 - 蛋糕覆盆子数量识别测试
00:06:47 - 编程能力测试（天气动画卡片）
00:07:59 - 太阳系动画模拟测试
00:09:04 - 物理场景模拟测试
00:10:13 - Text to SQL能力测试
00:11:17 - 文档理解能力测试
00:11:58 - 英文文档翻译测试
00:12:44 - 数学推理题测试
00:13:42 - 农夫过河问题测试
00:15:09 - 总结评价

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