Llama 4 Maverick与Deepseek v3 0324对比

Llama4 Maverick 和 Llama 4 Scout 是 Meta Llama 系列的最新成员。Maverick 是一个 400B 稀疏模型，拥有 17b 个活动参数和 128 位专家；Scout 是一个 109B 模型，拥有 17b 个活动参数和 16 位专家。

Maverick 与Deepseek v3属于同一类别，后者总共拥有 685b 个参数，其中有效参数为 37b。值得了解的是，哪一个是更好的开源模型。

我对这两种模型的编码、推理任务、创造性写作和长上下文检索进行了比较。

我使用 Llama 4 Maverick 和 Deepseek v3 0324 进行了一些测试，涉及编码能力、推理智能、写作效率和长上下文检索。

以下是一些观察结果：

编码
Llama 4 Maverick 根本就不是为编程设计的。这个模型在 QwQ 32b 和 Qwen 2.5 Coder 能搞定的题目上表现得相当糟糕。而 Deepseek v3 0324 的水平却与 Sonnet 3.7 相当。它几乎在所有题目上都能完美胜任。

推理
Maverick 速度很快，在推理任务上表现不错，如果不是非常复杂的推理，Maverick 已经足够优秀了。Deepseek 比从 r1 提炼出来的新模型高出一个级别，因此它是一款优秀的推理器。

写作与回应
Maverick 在写作方面表现相当出色；它或许并非创意写作方面的佼佼者，但在互动和日常对话方面却相当出色。最突出的是，它是同等规模模型中响应速度最快的，速度始终比 Deepseek v3 快 5 到 10 倍，尽管 Deepseek 更具创意，也更智能。

长上下文检索
Maverick 速度非常快，擅长处理长上下文检索。对于大多数 RAG 相关任务来说，一百万个上下文窗口已经足够了。Deepseek 执行同样的任务需要很长时间，比 Maverick 长得多。

Maverick 有其自身的用途。
它更便宜、更快速、工具性更强，而且能完成各种任务，非常适合基于实时交互的应用。
它并不完美，但如果 Meta 对它进行不同的定位，让发布更加脚踏实地，并避免玩弄基准，它就不会在他们面前失败。

总结：
下面是对这两者在编码、推理、写作和大上下文检索方面的比较的简要总结：

• •编码： DeepSeek v3 0324 的编码效果远远优于 Llama 4 Maverick。
• •推理： DeepSeek v3 0324 在常识推理方面比 Llaama 4 Maverick 更好。
• •创意写作：两款机型都擅长写作。选择其中任何一款都不会错。不过，Llama 4 Maverick 的写作风格更细致，而 DeepSeek v3 0324 的写作风格则更随意。
• •大型上下文检索： Llama 4 Maverick 可以从大型数据集中查找信息。它并不完美，但比 DeepSeek v3 0324 更好。