? 实测揭秘：LLaMA 4 的代码生成与多语言支持究竟行不行？
Meta 在 2025 年推出的 LLaMA 4，号称在编程能力和多语言支持上有重大突破。但实际表现到底咋样？我带着好奇做了一番实测，结果有点出乎意料。
? 代码生成能力：理想与现实的差距
LLaMA 4 的代码生成能力，官方宣传得挺厉害，可实测下来，问题不少。
在基础编码任务中，像 HumanEval 测试，LLaMA 4 Maverick 的得分接近 GPT-4o mini，但在高难度编码任务上，比如 LiveCodeBench 测试，得分只有 43.4，明显落后于 DeepSeek V3 和 Qwen-32B。这说明它在处理复杂代码生成任务时，能力还有限。
举个例子，在 LeetCode 题目 “找出能被 K 整除的最大回文数” 中，LLaMA 4 的代码连最前面几个测试用例都过不了，开发者得花 15 - 20 分钟向它解释如何正确解答，即便经过多次迭代，也只能完成 632 个测试用例中的 10 个。而 DeepSeek V3 虽然也存在超出时间限制的问题，但能通过 132 个测试用例，表现明显更好。
在物理模拟和逻辑推理方面，LLaMA 4 的表现也不太理想。在经典的 “氛围编程” 小球反弹测试中，生成的小球直接穿过虚拟墙壁坠落，被网友调侃为 “穿墙术大师”，这暴露了它在物理模拟和逻辑推理上的硬伤。
不过，LLaMA 4 在代码生成速度上有一定优势。对于内存充足但内存带宽和计算能力较低的系统，比如 x86 服务器上用 CPU 推理，或在 M3 Ultra Mac Studio 上推理，它的速度比 Mistral Small 3.1 更快，而且比 Mistral Large 2411 或 Command A 更智能。
? 多语言支持：广度有了，深度不足
LLaMA 4 在多语言支持上，宣传支持 200 种语言，但实际主要支持 12 种语言，包括阿拉伯语、英语、法语、德语、印地语、印尼语、意大利语、葡萄牙语、西班牙语、他加禄语、泰语和越南语。
在多语言翻译任务中，LLaMA 4 的表现也不尽如人意。例如，在将句子 “尽管人工智能在医疗、金融等领域被称为革命性力量，但其通过节能算法缓解气候变化的效果仍存在争议” 翻译成法语并指出可能被夸大的部分时，Kimi 指出了两个可能被夸大的地方，而 LLaMA 4 只指出了其中一个。
在多语言编程测试中，LLaMA 4 的表现更是垫底。在 aider polyglot 多语言编程基准测试中，LLaMA 4 Maverick 的得分仅为 16%，覆盖了 C++、Go、Java、JavaScript、Python 和 Rust 六种主流编程语言，这个分数在众多模型中属于垫底水平。
中文支持方面，LLaMA 4 虽然有所改进，但仍有瓶颈。知乎用户 “小小将” 指出：“没有中文，这可能是说 LLaMA 4 对中文的支持不会那么好。” 这可能会影响它在中文环境下的应用效果。
? 与竞品对比：各有优劣
与其他模型相比，LLaMA 4 在代码生成和多语言支持上各有优劣。
在代码生成方面，DeepSeek V3 的代码能力远远优于 LLaMA 4 Maverick，在多个测试中表现更出色。但 LLaMA 4 在代码生成速度和成本上有一定优势，推理成本仅为 GPT-4o 的十分之一。
在多语言支持方面，GPT-4o 和 Gemini 2.0 Flash 的表现更全面，支持的语言更多，且在翻译和编程任务中表现更稳定。但 LLaMA 4 的多语言词库是 Llama 3 的 10 倍，为开发者提供了更多的微调空间。
? 总结与建议
综合来看，LLaMA 4 在代码生成和多语言支持上有一定的进步，但与顶级竞品相比，仍存在明显差距。它在基础编码任务中表现尚可，但在高难度任务和多语言支持上还有很大的提升空间。
如果你是开发者，在选择模型时，需要根据具体需求来决定。如果注重代码生成能力和多语言支持的深度，DeepSeek V3、GPT-4o 等模型可能更适合你。如果注重成本和速度，且对代码生成和多语言支持的要求不是特别高，LLaMA 4 也是一个不错的选择。
对于 Meta 来说，LLaMA 4 的推出是一次重要的尝试，但要想在激烈的市场竞争中脱颖而出，还需要在技术上不断创新和优化。希望 Meta 能够听取社区的反馈，不断改进 LLaMA 4，为开发者提供更强大、更实用的模型。
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