Llama 4 Maverick 对比 Llama 4 Scout

两款 Llama 4 模型，同属一代

Meta 于 2025 年 4 月 5 日同时发布了 Llama 4 Maverick 和 Llama 4 Scout。它们有很多共同点：均为混合专家（MoE）模型，拥有 170 亿激活参数；原生支持文本与图像输入；官方支持 12 种语言；训练数据均截止至 2024 年 8 月。两者的区别在于总参数量、专家数量、上下文长度、硬件需求以及调用成本。我们的聊天平台均已接入这两款模型，你可以并排对比体验。

Maverick 与 Scout 核心参数对比

价格参考 OpenRouter 标价，2026 年 10 月。

参数量差异意味着什么

混合专家模型将知识分散存储在多个专家子网络中，每个 token 仅激活其中的少数专家。两款模型每个 token 均调用 170 亿参数，因此生成速度相近。不过 Maverick 拥有多得多的专家数量以及近四倍的总参数量，这让它具备更庞大的知识库与更细致入微的表达能力。在日常使用中，这通常表现为回答更丰富、更严谨，尤其在开放式写作、深度阐释以及图像理解方面更为明显。这也是我们将 Maverick 设为默认模型的原因。

Scout 则是两者中更为轻量的一款。Meta 针对单张 H100 GPU 搭配 Int4 量化对其进行了专门设计，使其成为更适合本地私有化部署、API 调用成本也更低的 Llama 4 模型。

上下文长度：宣传数据与实际表现

Scout 最受瞩目的特性是其庞大的上下文窗口。Meta 官方文档标称 Scout 支持 1000 万 tokens，是 Maverick（100 万 tokens）的十倍。而在实际应用中，云服务商提供的窗口通常会小很多：我们的推理服务商为 Scout 提供 1,310,720 tokens，为 Maverick 提供 524,288 tokens。即便如此，Scout 的可用窗口依然更长。

不过在我们的免费聊天工具中，这一差距并不明显。为了保障服务响应迅速且完全免费，系统会自动截取长对话的最新内容，保留约 12,000 个字符。因此在网页聊天中，两款模型接收到的上下文长度基本一致。如果你需要处理超长文档，建议通过 API 调用 Scout 或在本地硬件上运行；详情请参阅我们的 API 指南。

图像理解能力

两款模型均原生支持图像识别，在我们的聊天窗口中，你可以在单条消息里向任一模型上传一张图片。对于照片、图表或截图的精细化提问，Maverick 往往能给出更全面详尽的回答。若是简单的画面描述或提取图片文字，Scout 完全足以胜任，且运行成本更低。如果你在选中纯文本模型时上传了图片，系统会自动切换为 Maverick。

本地私有化部署

这两款模型都不适合在普通笔记本电脑上运行。在 Ollama 上，默认量化版本的 Scout 体积为 67 GB，Maverick 则高达 245 GB。Scout 适用于大内存工作站或单张数据中心级 GPU；Maverick 则需要配备多张顶级大显存 GPU 的服务器。如果你想在普通消费级硬件上本地运行 Llama，Llama 3.1 8B 是更为务实的选择。两款 Llama 4 模型均遵循 Llama 4 Community License（包括针对多模态模型的欧盟地区相关限制）；详情请参阅我们的许可证指南与本地运行 Llama 指南。

使用成本

在 API 调用方面，Scout 具有明显的价格优势：每百万 tokens 费用为输入 $0.10、输出 $0.30，而 Maverick 则分别为 $0.1875 和 $0.6525（OpenRouter 标价，2026 年 10 月）。对于打标签、信息提取或快速摘要等高并发、大用量任务，Scout 能大幅削减开支。在我们的免费聊天中，两者共享相同的每日消息额度，均可免费体验。

不同场景该如何选择

如果你还在犹豫，可以参考以下常见场景建议。这仅供参考而非定则；针对你的实际任务分别测试两款模型，是找到最佳方案的最快途径。

• 撰写求职信或博客文章：推荐 Maverick，文笔更精炼、用词更丰富。
• 循序渐进地讲解复杂概念：推荐 Maverick，解释通常更全面透彻。
• 描述照片内容或识别图中标牌：两者皆可；简单需求用 Scout 足够。
• 分析复杂图表或密集信息截图：推荐 Maverick。
• 短文本改写、总结摘要与生成清单：两者皆可；若在其他平台按 token 付费，Scout 性价比更高。
• 通过 API 处理超长文档：推荐 Scout，得益于其超长上下文窗口。

在我们的聊天中，推荐一个省心的小技巧：默认使用 Maverick，若仅需快速简答，可在模型菜单中切至 Scout。如果觉得 Scout 给出的回答不够深入，随时切换回 Maverick 重新生成即可。

隐私说明与平台限制

两款模型在我们的平台遵循相同的数据处理标准。你的消息会经由我们的服务器和 AI 网关传输至运行模型的推理服务商；我们不会留存任何消息文本，聊天记录仅保存在你的本地浏览器中。两款模型均不支持联网搜索，并共享每日免费消息额度。AI 生成内容可能存在偏差，关键信息请注意核实。

符合以下情况，请选择 Maverick：

• 希望获得日常对话、创意写作与深度解答表现最强的 Llama 模型；
• 需要针对图片进行细节丰富的深入提问；
• 相比成本，更加看重回答的综合质量；
• 拿不定主意时——它被设为默认模型自有其道理。

开始与 Llama 4 Maverick 对话

符合以下情况，请选择 Scout：

• 需要通过 API 或私有硬件处理极限长度的上下文；
• 希望在单张 GPU 上私有化部署 Llama 4 模型；
• 运行大批量高频任务，对调用成本较为敏感；
• 需要一款轻量模型来快速处理图像和文本问答。

开始与 Llama 4 Scout 对话

更多深入解析请访问 Llama 4 Maverick 和 Llama 4 Scout 详情页。如需了解相较上一代的升级变化，欢迎阅读 Llama 3.3 对比 Llama 4。

常见问题

Maverick 和 Scout 哪个更好？

Maverick 规模更大，给出的回答普遍更具深度与细节。Scout 则更轻量高效、成本更低，并且具备更长的上下文窗口。

它们的响应速度一样快吗？

两款模型每个 token 均调用 170 亿激活参数，理论计算速度接近。实际生成速度主要取决于底层服务商的实时服务器负载。

在你们的聊天平台中能用到 Scout 的 1000 万 tokens 上下文吗？

不能。为了维持流畅的免费体验，我们的聊天服务对长对话截取保留约 12,000 个字符，两款模型均适用此规则。如需处理超长文档，请使用 API 或本地部署。

两款模型都支持识图吗？

是的。在我们的聊天界面中，两款模型均支持每条消息上传一张图片进行分析。