2025年4月6日，Meta正式推出新一代开源大模型Llama 4系列，包括Scout、Maverick和Behemoth三款模型。这一系列以“千万级上下文支持”“原生多模态”和“2万亿参数超大杯”为亮点，试图夺回被中国AI公司DeepSeek撼动的开源领域主导权。然而，对比DeepSeek与通义千问等中国模型，Llama 4仍暴露出一系列短板。
1.成本效益：高昂投入与效率失衡Meta为Llama 4投入了远超Llama 3数倍的资金，例如其训练集群规模达24,576个GPU，而DeepSeek V3仅用1%的成本便实现了超越Llama 3的性能。更讽刺的是，DeepSeek-R1的训练成本仅500万美元（约2000张H800），相当于Meta一名高级技术员工的年薪。这种悬殊的成本差异源于技术路径的分野：DeepSeek通过算法优化对数据进行分类和提炼，减少算力依赖；而Meta仍依赖“堆参数+堆算力”的传统模式，导致边际效益递减。尽管Llama 4宣称通过混合精度训练和在线强化学习（RL）降低能耗，但其整体效率仍被诟病。
2.实战表现：基准测试“刷分”与落地短板Llama 4在竞技场排名中表现亮眼，例如Maverick以总分第二、开放模型第一的成绩超越DeepSeek。然而，用户实测发现其存在“大段重复”“公式化输出”等问题，尤其在长文本生成和复杂推理任务中频繁“翻车”。反观DeepSeek，其生成长文本的连贯性和逻辑性更优，且在多语言支持（尤其是中文）上占据优势。此外，Meta在模型后训练阶段剔除了50%的“简单数据”，这种数据筛选策略虽提升了基准测试分数，却可能削弱模型对实际多样化场景的适应能力。
3.技术路线：多模态与生态布局滞后Llama 4虽支持多模态输入（如视觉和语音），但其多模态能力尚未经过广泛验证。而通义千问等中国模型已在智能体开发和垂直场景落地中快速推进。Meta的另一个隐患在于过度依赖开源社区生态，而DeepSeek通过低成本策略吸引了大量中小企业用户，甚至被质疑“借鉴Llama技术”实现快速迭代。此外，DeepSeek的模型架构（如稀疏MoE和MLA注意力机制）显著降低了推理成本，而Llama 4仍以参数规模见长，例如Behemoth的2万亿参数需依赖超大规模算力支撑，商业化落地门槛更高。
4.竞争压力：中国模型的“突袭”威胁Meta面临的最大挑战来自中国AI公司的灵活性和创新速度。DeepSeek仅用一个月便推出V3和R1模型，直接冲击Llama 3的市场地位；通义千问则与DeepSeek形成“杭州双子星”，在代码生成、数学推理等任务中紧咬Llama系列。更关键的是，中国模型在成本控制和本地化应用上更具优势。例如，DeepSeek V3的中英文综合评测接近GPT-4 Turbo，而Meta对中文数据的处理仍显不足。这些因素使得Llama 4的“开源之王”称号面临持续性挑战。
5.开源之战的未来走向Llama 4的发布展现了Meta重夺AI领导权的决心，但其高成本、实战短板和生态局限性也为对手留下了突破口。DeepSeek与通义千问的崛起，不仅依靠技术突破，更通过“极致性价比”和场景深耕开辟了新战场。未来，AI竞争的核心将从参数竞赛转向效率与落地能力的比拼，而Meta若不能优化技术路径、降低商业门槛，恐难在开源领域保持持久优势。
