Llama 3.3 70B 对比 Llama 4

上一代的巅峰，新一代的开篇

Meta 于 2024 年 12 月 6 日发布的 Llama 3.3 70B 是 Llama 3 系列的收官之作。而 2025 年 4 月 5 日推出的 Llama 4 则开启了全新的世代，包含两款模型：Scout 与 Maverick。两代之间的跨越远比版本号所体现的更大：Llama 4 采用了全新架构，支持图像输入，大幅扩展了上下文长度，并更新了训练数据。不过，Llama 3.3 70B 至今仍被广泛使用，它也是我们聊天服务中提供的四款模型之一。以下是它们的全面对比。

Llama 3.3 与 Llama 4 快速对比

价格参考自 OpenRouter 标价，2026 年 10 月。

稠密模型 vs 混合专家模型

Llama 3.3 70B 是一款稠密模型：在处理每个 Token 时，全部 700 亿参数都会参与计算。Llama 4 则采用混合专家架构（MoE）：模型包含多个专家子网络，每个 Token 仅激活其中一部分参数（约 170 亿）。这意味着 Llama 4 在总知识储备上更为庞大（Scout 为 1090 亿参数，Maverick 为 4000 亿参数），但生成每个 Token 的计算量反而比 Llama 3.3 更小。Meta 表示，Maverick 能以更低的运行成本提供超越 Llama 3.3 70B 的生成质量。

对用户而言，这主要体现在 Llama 4 的回答通常更充实详尽，同时对于服务商来说部署运行也更高效。

图像、语言与知识储备

实际使用中最直观的区别在于图像功能。Llama 3.3 70B 仅支持文本输入；而两款 Llama 4 模型均原生支持图像，因此你可以就照片、图表、截图和文档进行提问。在我们的聊天界面中，如果你在选中 Llama 3.3 时添加图片附件，系统会自动将对话切换至 Maverick。

Llama 4 还将官方支持的语言从 8 种（英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语）扩展到了 12 种，新增了阿拉伯语、印尼语、他加禄语和越南语。此外，它的训练数据截止到 2024 年 8 月，比 Llama 3.3 的 2023 年 12 月晚了整整八个月。在我们的聊天中，两者均不支持联网搜索。

Llama 3.3 依然适用的场景

Llama 3.3 70B 是一款成熟、经过充分验证的纯文本模型。由于早在 2024 年底就已推出，目前已有大量应用、提示词和开发指南围绕它构建。在开源许可方面它也更省心：它不属于多模态模型，因此不受适用于 Llama 4 多模态模型的欧盟地区限制约束。此外作为稠密模型，它的全部 700 亿参数在计算时均处于激活状态，内存需求和性能表现都更易于规划和预测。

它的 API 调用成本也很低：在 OpenRouter 上每百万 Token 仅需输入 $0.10、输出 $0.32，基本与 Scout 持平，大约是 Maverick（输入 $0.1875、输出 $0.6525）的一半（OpenRouter 标价，2026 年 10 月）。因此尽管 Meta 宣称其运行成本更低，但在此服务商处，Maverick 的实际调用单价依然更贵。

本地私有化部署

部署 70B 的稠密模型需要性能强劲的工作站；Ollama 上规格类似的 Llama 3.1 70B 模型文件体积为 43 GB。而 Llama 4 Scout 下载需 67 GB，Maverick 则需 245 GB。Meta 指出，采用 Int4 量化后，Scout 即可放入单张 H100 GPU 中运行。对于普通的家用电脑来说，这几款模型的部署门槛都较高；轻量级需求建议选择 Llama 3.1 8B。详情请参阅本地运行 Llama 指南。

两者的开源协议类似。Llama 3.3 遵循 Llama 3.3 社区许可协议，Llama 4 则遵循 Llama 4 社区许可协议；二者均允许商用，要求标明 "Built with Llama"，并须遵守 Meta 的可接受使用政策。我们的开源许可指南详细介绍了具体条款。

并排对比实测

这三款模型均已集成在我们的聊天服务中，最直接的对比方式就是用同一个问题分别向它们提问。以下几个测试方向能很好地展现差异：

• 指定风格的写作任务：例如撰写一封简短邮件或产品文案，对比语气与用词风格。
• 概念解释：例如抵押贷款的运作机制，或什么是混合专家模型，对比回答的清晰度与逻辑结构。
• 使用 Llama 4 新增的四种语言提问：例如越南语或印尼语。Llama 4 对此提供官方支持，而 Llama 3.3 则没有。
• 上传照片或截图：仅 Llama 4 支持看图回答；如果在选中 Llama 3.3 时上传，聊天将自动切换到 Maverick。
• 询问 2024 年的事件：例如 2024 年春季发生的事情。Llama 4 的知识库包含了这一时期，而 Llama 3.3 则不知道。不过两者都无法回答更晚发生的事件。

在菜单中切换模型，提问后即可直接对比效果。你的对话历史保存在本地浏览器中，我们的聊天服务不会存储任何消息文本。

适合选择 Llama 3.3 的情况：

• 只需处理纯文本内容；
• 希望避开针对多模态模型的欧盟条款约束；
• 在自主部署时更倾向于使用稠密模型；
• 现有的应用架构或提示词是围绕它构建的。

开始与 Llama 3.3 70B 对话

适合选择 Llama 4 的情况：

• 需要分析或询问图片内容；
• 需要使用新增的四种官方语言；
• 需要更新的知识储备；
• 需要通过 API 或自有硬件处理超长上下文。

开始与 Llama 4 Maverick 对话

关于 Llama 4 内部两款模型的区别，请阅读 Maverick 与 Scout 对比。如需了解整个系列的发展脉络，请参阅 Llama 发展史以及 Llama 3.3 70B 与 Llama 4 Maverick 的专属模型页面。

常见问题

Llama 4 比 Llama 3.3 更好吗？

在绝大多数任务中是的：Llama 4 代际更新，支持图像理解，且支持的语言更多。而 Llama 3.3 依然是一款极其出色的纯文本模型。

有 Llama 3.3 8B 这个版本吗？

Meta 官方的 Llama 3.3 模型卡仅包含 70B 模型。如果需要轻量级的小模型，建议使用 Llama 3.1 8B。

在你们的聊天服务中可以自由切换这些模型吗？

可以。我们的模型菜单中同时提供了这三款模型：Llama 3.3 70B、Llama 4 Scout 和 Llama 4 Maverick。

Llama 3.3 知道比 Llama 4 更晚的新事件吗？

不知道。Llama 3.3 的训练数据截止至 2023 年 12 月，而 Llama 4 的数据截止至 2024 年 8 月。