ليما 4 سكاوت هو نموذج بـ 17 مليار معلمة يستخدم بنية خليط الخبراء مع 16 خبيرًا نشطًا، مما يضعه كأفضل نموذج متعدد الوسائط في فئته. يتفوق باستمرار على منافسين مثل جيما 3، وجيميني 2.0 فلاش-لايت، وميسترال 3.1 عبر مجموعة متنوعة من مهام المعايير. على الرغم من أدائه، فإن ليما 4 سكاوت فعال بشكل ملحوظ - قادر على العمل على وحدة معالجة رسومية واحدة من نوع NVIDIA H100 مع تكميم Int4. كما يتميز بنافذة سياق رائدة في الصناعة تصل إلى 10 ملايين وحدة وهو متعدد الوسائط بشكل أصلي، حيث يعالج بسلاسة مدخلات النصوص والصور والفيديو للتطبيقات الواقعية المتقدمة.
GPT-4.1، الذي أطلقته OpenAI في 14 أبريل 2025، يقدم نافذة سياق تصل إلى مليون وحدة ويدعم إخراجًا يصل إلى 32,768 وحدة لكل طلب. يقدم أداءً متميزًا في مهام البرمجة، حيث حقق 54.6% في اختبار SWE-Bench Verified، ويظهر تحسنًا بنسبة 10.5% مقارنة بـ GPT-4o في اختبار MultiChallenge لمتابعة التعليمات. تم تحديد حد المعرفة في يونيو 2024. التسعير هو 2.00 دولار لكل مليون وحدة إدخال و8.00 دولار لكل مليون وحدة إخراج، مع خصم 75% للمدخلات المخزنة مؤقتًا، مما يجعله فعالاً جدًا من حيث التكلفة للاستعلامات المتكررة.
| Llama 4 Scout | GPT-4.1 | |
|---|---|---|
موقع الويب
| ||
المزود
| ||
الدردشة
| ||
تاريخ الإصدار
| ||
الوسائط
| نص صور فيديو | نص صور |
مزودو API
| Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra | OpenAI API |
تاريخ قطع المعرفة
| 2025-04 | - |
مفتوح المصدر
| نعم (المصدر) | لا |
تسعير الإدخال
| غير متاح | $2.00 لكل مليون رمز |
تسعير الإخراج
| غير متاح | $8.00 لكل مليون رمز |
MMLU
| غير متاح | 90.2% pass@1 المصدر |
MMLU-Pro
| 74.3% Reasoning & Knowledge المصدر | - |
MMMU
| 69.4% Image Reasoning المصدر | 74.8% المصدر |
HellaSwag
| غير متاح | - |
HumanEval
| غير متاح | - |
MATH
| غير متاح | - |
GPQA
| 57.2% Diamond المصدر | 66.3% Diamond المصدر |
IFEval
| غير متاح | - |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | 48.1% المصدر |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | 87.3% pass@1 المصدر |
MathVista
| - | - |
تطبيق الجوال | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. تطبيبات دردشة الجوال, Sketch
Copyright © 2025 All Right Reserved.