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Meta旗下的Llama 4模型最近在AI圈内掀起了一阵小风波。特别是在提交定制版Llama 4参加LM Arena评测之后，透明度问题引起了不少质疑。尤其是那款名叫“Llama-4-Maverick-03-26-Experimental”的模型，被曝光是经过偏好微调的，但Meta一开始并没有明说。公司生成式AI副总裁Ahmad Al-Dahle随即出面否认了“人为提高评分”的传闻。

LM Arena随后火速回应，不仅公布了超2000场对战记录，还指出评测中风格和语气对结果产生了较大影响。为了保障公正性，他们同步更新了排行榜规则，强调测试结果必须可复现、可信赖。《Artificial Analysis》也同步调整了旗下“Llama 4智能指数”，对Scout和Maverick两个模型的得分进行了重新修订，纠正了Meta在MMLU Pro和GPQA Diamond测试中的夸张成绩。

从硬实力来看，Llama 4的Maverick和Scout在推理、编程、数学等方面展现出强劲表现，甚至一度领先Claude 3.7和GPT-4o-mini等劲敌。其中，Maverick拿下49分，Scout紧随其后获得36分。不过一旦进入“长文本任务”，这两位选手就有点吃力了——Maverick仅完成了28.1%，而Scout更是只有15.6%。Meta方面则表示，当前模型仍处于持续优化阶段，后续还会有调整。

值得一提的是，NVIDIA也加入了这场性能提升大战，用最新的Blackwell B200 GPU给Llama 4打上“加速器”。借助TensorRT-LLM技术，这批模型现在能以每秒超4万tokens的速度飞奔，处理文档摘要和图文理解时几乎“光速响应”，多模态、多语种能力也不容小觑。

至于ARC Prize方面最新放出的评估数据，Maverick和Scout的表现可就比较“冷静”了——在ARC-AGI测试中，Maverick在第一阶段仅达成4.38%的完成率，第二阶段甚至挂零；Scout的数据则更“保守”，分别为0.5%和0%。成本虽低，效果还得看后续进化。