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GPT-3与O4 mini不再高冷：融合工具调用、记忆与超强图像推理，普通人也能高效应用AI，一文看懂成本、限制与Copilot捷径

4 月 18

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GPT-3和O4 mini发布了，这次绝不再仅仅是科学家们的玩具了。大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。

本来GPT-3和O4 mini发布呢，我并没有抱太大的期望。为什么呢？因为前面O1和O3 mini发布的时候呢，看得我头晕眼花的。我记得应该是在去年12天连续发布会的时候发布的O3 mini，实在是太不明觉厉了。各种的复杂科学问题，咔咔就给解决了，然后各种的排名都排得很高。但是呢，我自己其实并不怎么用。

为什么呢？第一个，ChatGPT Plus用户里边呢，它是有用量限制的，并不是随便让你用的。所以在有用量限制的情况下，你就得省着用，而且你也感觉不出有太大差异来。你说你用它干嘛？据说编程很强，但是它没法跟IDE结合，基本上也就放弃了。你是可以出一大堆的代码，但是你还得向IDE里边去考来考去的，很麻烦。那你说我通过API调用吧，直接使用O1和O3 mini这些模型，实在是贵，所以就放弃了。

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Llama 4悄然发布震撼不足？对比DeepSeek与千问，Meta的MOE架构和千万级上下文能否挽回开源领导地位，避免被超级APP浪潮抛弃？

4 月 07

Luke FanAIGC 1000万Token上下文, 400B, AI Agent, AI应用场景, AI新闻, AI未来发展, AI模型发布, AI竞赛, AI算力, Claude 3.7, DeepSeek, FP8精度, Function Call, Gemini 2.5 Pro, GPT-4o, Grok (XAI), H100 GPU, INT4量化, Llama 3, Llama 4, Llama 4 Behemoth, Llama 4 MARVELIC, Llama 4 Scout, Llama 4发布反响平淡原因, LLM, Meta AI, Meta战略, Mixture of Experts, MOE架构, 专家模块, 中文能力提升, 人工智能, 全模态AI进展, 千问 (Qwen), 卡估值, 多模态输入, 大语言模型, 字节AI, 小模型竞争, 开源LLM对比, 开源模型, 开源模型内卷, 开源社区, 推理速度, 文本输出, 模型微调, 模型性能比较, 模型测评, 模型训练, 活跃参数, 流量入口, 知识蒸馏, 硬件要求, 端到端模型, 腾讯AI, 谷歌AI, 超级APP趋势, 长上下文, 阿里AI Llama 4悄然发布震撼不足？对比DeepSeek与千问，Meta的MOE架构和千万级上下文能否挽回开源领导地位，避免被超级APP浪潮抛弃？已关闭评论

Llama4发布了。这里的黎明静悄悄，没有什么响动。这是怎么回事？

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。一觉醒来，Llama4就发布了。扎克伯格亲自在Facebook的REELS（也就是Facebook的短视频里面）发了一条视频，说Llama4发布了，今天是Llama4日。

Llama4呢，一共是有三个版本：
第一个叫Scout（侦察兵版本），总参数1,090亿（也就是109B），活跃参数是170亿，包含16个专家模块。对的，Llama终于也放弃抵抗了，从Llama4开始变成Moe了。在Llama4之前的版本都是单一体的模型，Llama3.3还给了一个400多B的单一模型，到Llama4彻底放弃抵抗了。

现在呢，支持1,000万TOKEN这种上下文，这个是Llama4最大的一个特点。DeepSeek是64K（也就是64,000个TOKEN上下文），现在上下文比较大的Gemini大概是能到2兆（200万），Llama4直接给了一个10兆（1,000万TOKEN），这是它做的一个很创新的点。

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