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MetaMoE多模态开源 开源模型
Llama 4 MaVerick / Scout
Llama系列 · Meta AI · 2025-04发布
模型介绍
Meta 新一代开源模型，首次原生多模态，支持文、图、视频理解与百万级上下文，MoE 架构提升效率，MaVerick/Scout 尺寸灵活。
模型基础信息
模型系列Llama系列
开发机构Meta AI
发布时间2025-04
参数规模17B ~ 400B（MoE）
上下文窗口10M（百万级）
模型类型多模态（文本+图像+视频）
中文能力良好
使用方式网页体验 / API调用 / 本地部署
免费额度与收费政策
开源免费
免费规则详情
权重免费商用，遵守 Llama 4 社区许可。
收费标准简介
本地零成本；托管按 token 计费。
模型能力介绍
✅ 核心优势
- 开源多模态（图文视频）
- 百万级上下文
- MoE 效率高
- 尺寸梯队完整
⚠️ 短板与局限
- 大尺寸自部署门槛高
- 中文有待提升
- 许可有附加条款
🎯 适用场景
- 多模态开源基座
- 超长文档与视频理解
- gent 应用
- 企业私有化
模型使用教程
本章节整理 Llama 4 的在线体验、API调用、本地部署全套入门教程，快速上手使用该模型。
Meta 开源的下一代多模态模型，可理解文本+图像+视频，支持百万级上下文。
本地：ollama run llama4。
HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com huggingface-cli download meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct --local-dir ./llama4ollama run llama4 "用中文介绍一下Llama 4"Llama 4 是多模态 MoE 系列（Scout 17B / Maverick 400B），支持百万级上下文，图片理解能力强。
- Scout 17B（消费级，约 12GB 显存）：
ollama pull llama4:scout
- 使用：
ollama run llama4:scout
- vLLM 部署：
pip install vllm && vllm serve meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct --port 8000
Tips：Maverick 400B 需多卡集群；Scout 17B 是单卡可跑的多模态入门选择。
💡 使用小技巧
体验 Scout 版：ollama pull llama4。
多模态测试选 MaVerick 或 Scout 更大档位。
❓ 常见问题 FAQ
Q1：Llama 4 和 3 的区别？
A1：4 是首代原生多模态 + MoE。
Q2：能商用吗？
A2：遵守社区许可可商用。
访问备注与注意事项
- 权重 hf-mirror 可下
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