4 月 14 日消息，LMArena 更新了 Meta 最新发布的开源大模型 Llama-4-Maverick 的排名，其从此前的第 2 名直线下降至第 32 名。这证实了此前开发者对 Meta 为刷榜向 LMArena 提供“特供版”Llama 4 大模型的质疑。
4 月 6 日，Meta 发布了最新的大模型 Llama 4，包含 Scout、Maverick 和 Behemoth 三个版本。其中，Llama-4-Maverick 在 LMArena 公布的 Chatbot Arena LLM 排行榜中排名第二，仅次于 Gemini 2.5 Pro。然而，随着开发者实际使用 Llama 4 大模型开源版的效果陆续曝光，Llama 4 的口碑急转直下。有开发者发现 Meta 提供给 LMArena 的 Llama 4 版本与提交给社区的开源版本不同，因而质疑 Meta 刷榜作弊。
4 月 8 日，Chatbot Arena 官方发文确认了用户的上述质疑，公开表示 Meta 提供给他们的是“特供版”，并考虑更新排行榜。根据 Chatbot Arena 官方消息，Meta 首次提交 LMArena 的 Llama-4-Maverick-03-26-Experimental 是一个实验性聊天优化版本，当时该版本的排名为第二。修正后的模型为 HuggingFace 开源版同款 Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct，是 17B 激活参数、128 个 MoE 专家的指令微调模型。
注意到，目前开源版同款 Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct 在 LMArena 的排名为 32 名，远低于 Gemini 2.5 Pro（1）、GPT4o（2）、DeepSeek-V3-0324（5）、DeepSeek-R1（7）、Qwen2.5-Max（11），甚至连英伟达基于上一代 Llama 3.3 改造的 Llama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1（17）都不如。
Meta 的 Llama-4-Maverick-03-26-Experimental 为何表现不佳？该公司在上周六发布的一张图表中解释称，该模型是“针对对话性进行优化”的。这些优化显然在 LM Arena 上取得了不错的效果，因为 LM Arena 的人类评分者会比较不同模型的输出，并选择他们更偏好的结果。
由于各种原因，LM Arena 从未被视为衡量 AI 模型性能的最可靠指标。尽管如此，针对基准测试调整模型不仅具有误导性，还使得开发者难以准确预测该模型在不同场景下的表现。
Meta 的一位发言人向 TechCrunch 表示，Meta 会尝试“各种类型的定制变体”。“‘Llama-4-Maverick-03-26-Experimental’是我们尝试的一个针对聊天优化的版本，它在 LM Arena 上也表现不错，”该发言人说，“我们现在已发布了开源版本，将看看开发者如何根据自己的使用案例定制 Llama 4。我们期待看到他们构建的内容，并期待他们持续的反馈。”
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