从支持1000万token上下文的Scout，到4000亿参数的Maverick，再到2万亿参数的Behemoth，Llama 4凭借MoE架构、多模态能力和超低成本推理，展现了强大的技术潜力。然而，实际体验中，它在文本处理和创造性任务中表现出色，但在专业知识和交互细节上仍有不足。

从支持1000万token上下文的Scout，到4000亿参数的Maverick，再到2万亿参数的Behemoth，Llama 4以MoE架构、多模态能力和超低成本推理重新定义开源模型的性能边界。然而，面对DeepSeek和GPT-4.5的围剿，Llama 4能否真正逆袭？当参数规模不再是胜负手，开源模型的未来究竟在何方？