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.
Llama 3.1 Nemotron 70B من NVIDIA هو نموذج لغوي قوي مُحسّن لتقديم استجابات دقيقة وغنية بالمعلومات. مبني على بنية Llama 3.1 70B ومُحسّن بتعلم التعزيز من التغذية الراجعة البشرية (RLHF)، يحقق أداءً متميزًا في معايير المحاذاة التلقائية. مصمم للتطبيقات التي تتطلب دقة عالية في توليد الاستجابات والفائدة، وهو مناسب لمجموعة واسعة من استفسارات المستخدمين عبر مجالات متعددة.
| Llama 4 Scout | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | |
|---|---|---|
موقع الويب
| ||
المزود
| ||
الدردشة
| ||
تاريخ الإصدار
| ||
الوسائط
| نص صور فيديو | نص |
مزودو API
| Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra | OpenRouter |
تاريخ قطع المعرفة
| 2025-04 | - |
مفتوح المصدر
| نعم (المصدر) | نعم |
تسعير الإدخال
| غير متاح | $0.35 لكل مليون رمز |
تسعير الإخراج
| غير متاح | $0.40 لكل مليون رمز |
MMLU
| غير متاح | 85% 5-shot المصدر |
MMLU-Pro
| 74.3% Reasoning & Knowledge المصدر | غير متاح |
MMMU
| 69.4% Image Reasoning المصدر | غير متاح |
HellaSwag
| غير متاح | غير متاح |
HumanEval
| غير متاح | 75% المصدر |
MATH
| غير متاح | 71% المصدر |
GPQA
| 57.2% Diamond المصدر | غير متاح |
IFEval
| غير متاح | غير متاح |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
تطبيق الجوال | - | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. تطبيبات دردشة الجوال, Sketch
Copyright © 2025 All Right Reserved.