4月5日，Meta发布Llama 4 Scout和Llama 4 Maverick，并预告仍在训练中的Llama 4 Behemoth。Scout与Maverick是Llama系列首批开放权重的原生多模态模型，也是Meta首次在该系列中采用混合专家架构。两款模型可同时处理文字和视觉信息，并面向不同的部署规模与任务复杂度。

根据Meta官方介绍，Llama 4 Scout拥有170亿激活参数和16个专家，支持最高1000万Token上下文；Llama 4 Maverick同样拥有170亿激活参数，但配置128个专家，总参数规模更大。Meta同时强调，Scout在量化后可部署于单张H100 GPU，Maverick则面向更强的通用多模态与对话场景。

超长上下文和多模态能力，为多文档总结、代码库分析、图片理解和持续任务提供了新的技术选择。但上下文窗口扩大不等于模型能够稳定理解全部输入，企业仍需测试事实定位、跨文档一致性、视觉识别准确率和推理成本。官方公布的评测结果也应结合实际业务样本验证。

两款模型已通过Llama官网和Hugging Face开放下载，并进入Meta AI相关产品。对于希望在自有环境中部署模型的团队，开放权重带来更强的适配空间，同时也意味着需要自行承担算力、推理框架、版本更新和安全管理。