這個週末發生了好多大事兒啊!
在 AI 圈，扎克伯格被 DeepSeek 深深影響後，也是借鑑了 DeepSeek-V3 混合專家架構（MOE）推出三個版本的 Llama4。
Meta 算是開源大模型界的鼻祖了，第一時間，我就對 Llama 4 的效果進行了實測，至於效果嘛……，emmmmm，見下文。
此外，老美的這波無差別 AOE 攻擊，太猛了，目前全球股市大崩盤：
兄弟們姐妹們，你準備好抄底了嗎？
此外，許多產業鏈也大大受損，蘋果手機可能也迎來大漲價：
一、Llama4
大家也沒有料到，Meta 在一個毫無預警的週末，直接掏出了 Llama 4 系列模型！很多人都在問：為啥選在週末放？
看來小扎也是等不及了。
相比於之前的模型，Llama 4 系列模型是混合專家架構 (MoE) 的多模態模型，能夠支援文字和多模態體驗(輸入支援文字和圖片，但是輸出結果尚未支援圖片)。
簡單看看引數：
-
Llama 4 Scout，啟用17B，16個專家，109B引數； -
Llama 4 Maverick，啟用17B，128個專家，402B引數； -
Llama 4 Behemoth，啟用288B，16個專家，2T引數。
其中Scout和Maverick已經在Meta官網和Hugging Face開源
Meta：
https://ai.meta.com/blog/llama-4-multimodal-intelligence/
Hugging Face：
https://huggingface.co/meta-llama
Behemoth 還在持續訓練中，尚未釋出。
小扎還親自透露，Reasoning模型也會即將上線。
從官網獲取到的資訊，我認為這次Llama4系列，比較重要的幾點包括：
Scout小而精：
-
Scout模型支援10M上下文文字框
-
由於MOE架構，Scout模型（4bit量化）可以在單卡GPU上跑
也有網友說到，為什麼還用RAG呢？
Maverick卓越效能：
-
在編碼、推理、多語言、長上下文和影像基準測試中，Llama 4 Maverick 優於 GPT-4o 和 Gemini 2.0 等同類模型，並且在推理和編碼方面與規模更大的 DeepSeek v3.1 相當。
Behemoth強大的教師模型：
-
擁有 2880 億個啟用引數 和近 兩萬億總引數
-
在數學、多語言和影像基準測試中表現出頂尖的效能。
-
Llama 4 Maverick 透過與 Llama 4 Behemoth 進行共同蒸餾 (codistillation)
說了這麼多，都是官方資訊。
直接上結論。我用下來的實際體驗實在是一般…
Google Deepmind的Susan Zhang在推特上質疑，為啥Llama4在Imsys上得分這麼高。
也有網友爆料稱自己已向Meta GenAI部門提交提交辭職，並要求不要署名在Llama 4的技術報告上。
實測：官方很燃，實際嘛……
OpenRouter上已經有免費部署好的版本，我也會採用裡面的兩個Llama4模型進行實測。
除了中文通用知識測試，其他都採用英文。
1. 中文通用知識一般般
弱智吧
直接上強度
提示詞：被門夾過的核桃還能補腦嗎？
Llama4：
DeepSeek-V3：
Llama4：一本正經地講營養學……
DeepSeek-V3：邏輯清晰，還有點梗味
寫詩
提示詞：用李白的詩歌口吻，幫我寫一首讚頌Meta的詩歌
Llama4：
DeepSeek-v3
算命
提示詞：你現在是一位經驗豐富的算命師傅。我的生日是2000年一月一號，幫我算一下今年2025年的運勢怎麼樣？
Llama4：
DeepSeek-V3：
從上面的結果大家應該可以清晰的看出來，對於中文的通用知識理解和使用，還得是我們的國產DeepSeek-V3更勝一籌！
無論是算命還是寫詩，還是弱智吧，DeepSeek的回答都還是更有理有據一些，也比較的豐富。
2. 數學還可以
9.11和9.9誰大
數r測試
老生常談的數r問題怎麼都沒有解決。這個數學能力實在是一般啊，要不是9.11和9.9這個問題解決了，不然我真得給一個差評了。
3. 程式碼好像有點菜
程式碼能力，有點一塌糊塗。
Aider Leaderboard 的評測出來了，就，llama-4 打不過 qwen-coder-32B. 要知道 qwen2.5-coder-32B 是去年11月出的….
也有網友迅速做了一個小球測試，是根本沒眼看啊
建議：暫時別拿它寫程式碼。真的。
4. 多模態理解
稍微複雜一點的影像，好像處理起來有點費勁啊
圖片：
提示詞：How many tennis courts are there in the picture?
Llama4：
GPT-4o：
5. 長文字好像也無了
以為 llama-4 雖然寫程式碼不行，但是1M-10M的超長上下文還能幹點別的。
結果今天 Fiction.LiveBench 結果放出了。llama-4 在 1K 上下文召回(近似, 實際上這個分數是問題回答的正確率)就掉到60%以下了，甚至 llama-4-scout 超過16K只有22%。
稍微感受一下這是什麼概念——《哈利·波特與魔法石》正好也就 16K token 左右。你把整本書餵給 llama-4-scout，然後問一句“哈利小時候住哪來著，是臥室還是樓梯下面的小儲物間？”模型只有大約 22% 的機率能答對。不能說完全靠運氣，但多少有點擲骰子看命的味道了。
總之，這個分數遠低於頭部的平均水平….
總得看下來，Scout和Maverick好像實在是有點一般。小扎看到不知道會怎麼想。
也有網友做出梗圖，Llama4好像有點弱不經風啊。
二、關稅
這次老美無差別的 AOE 攻擊，真是引起了軒然大波，導致全球股市暴跌。
前段時間，庫克來中國，跟各大 up 主聯動，可謂是排期滿滿。
大家也很歡樂地玩起了梗，最出圈的應該是這個“偶遇”的握手：
不過這次的宣傳收益，可能要受關稅影響，打折扣了。
在全球貿易環境持續變化下，蘋果正面臨新一輪關稅壓力，可能影響 iPhone 定價。彭博社記者 Mark Gurman 指出，蘋果或透過多種方式延後漲價：
-
與供應商協商降低成本，部分吸收關稅帶來的成本；
-
加速將生產轉移至印度、越南等地，最佳化供應鏈以規避關稅；
-
與各國政府談判，爭取關稅豁免或更優惠政策；
-
面向消費者推出以舊換新、分期付款或硬體訂閱服務等方案。
自 2017 年起，蘋果旗艦機型起售價一直為 999 美元。儘管蘋果謹慎應對，但 Gurman 指出漲價或將在今年新款 iPhone 上體現。
有機構預測，若蘋果將關稅成本完全轉嫁，iPhone 16 起售價或達 1,142 美元，Pro Max 頂配版漲至 2,300 美元。受漲價預期影響，部分美國 Apple Store 已出現「恐慌性購買」現象。
今天上午A股也是重挫，1000多支股票跌停。
不過和 2018 年不一樣的是，這次咱們應該是“早有準備”。
好了，本期文章的內容就是這麼多，如果你覺得還不錯的話，記得點贊收藏嘍，我是 Jack，我們下期再見！
·················END·················