昨天花了天时间把Llama 4的四档模型都跑了遍，发现同个系列的不同版本，使用体验是两回事。

先说结论：如果你只有单张消费显卡，别碰70B版本，4B版才是你的日常主力。

4B版：轻量但不羸弱

我用的量化后的Llama-4-4B-Instruct，内存占用7.7GB，在RTX 4090上生成速度能到每秒42个token。跑代码补全任务，它对Python和TypeScript的语法理解比我预期的好，连续补全两百行没出现括号不配对的情况。

但4B也有明显的弱点。在个涉及多步状态管理的重构任务中可克达拉家具封边胶价格，我给它段包含三个类互相引用的代码，它输出的中间变量漏了两次状态同步，编译直接报错。多步理场景下，参数量小的问题就会暴露。

多语言编程、日志分析这类单步任务，4B是价比之。需要多轮理的复杂任务，参数量的差距是实实的。

70B版：内存是大的门槛

70B版（Llama-4-70B-Instruct，GQA-16配置）跑起来才是真考验。光加载FP16权重就需要约140GB显存，我租了两天A100 80G×2才勉强塞进去。用vLLM建服务时爆过次错，提示“CUDA out of memory. Tried to allocate 2.31 GiB”，是张量并行配置没写对致的。

改成--tensor-parallel-size 2之后，吞吐稳定在每秒18个token左右，果还过得去。但这个配置成本对个人开发者来说太了，如果需要在多卡环境部署，建议先用官测试脚本验证节点间的NCCL通信是否通畅，否则很容易在加载阶段直接OOM。

MoE版：让我惊喜可克达拉家具封边胶价格

Llama-4-MoE版的25B激活参数案非常聪明，pvc管道管件胶整体参数规模是170B，但实际理时只激活其中约25B。本地部署时权重加载接近400GB，但理速度比我预想的快。

我测了个长文档理解任务，给了它份约6万token的日志文件（几个服务混输出的），它的128K上下文窗口让我惊讶，关键错误信息都定位到了，还自动按时间线把不同服务的报错串联了起来，输出里连服务名都没搞混。同样的任务，4B版抓瞎，回了我段前后矛盾的分析。

在大参数MoE模型上跑长上下文分析，这次实测的结果说明：上下文窗口数值只是下限，能否真正利用好长上下文，取决于模型本身的注意力机制设计。

开源的意义在迭代速度

单看某个模型能力，Llama 4与闭源模型互有胜负。但开源生态的迭代速度是闭源比不了的。Meta发布后周内社区就出现了量化版、剪枝版和针对特定语言的微调版，这在闭源模型的发布节奏里不可能发生。

我选模型的标准变了：与其等个的大模型，不如选择个能持续迭代的开源系列，我的业务能随着模型新白捡能力升。

你目前在用的模型里，开源和闭源的比例大概是多少？

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