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.
ميسترال لارج 2، المطور من قبل ميسترال، يوفر نافذة سياقية تبلغ 128 ألف وحدة وسعرها 3.00 دولار لكل مليون وحدة إدخال و9.00 دولار لكل مليون وحدة إخراج. تم إصداره في 24 يوليو 2024، وحقق النموذج درجة 84.0 في اختبار MMLU بتقييم 5-shot، مما يظهر أداءً قويًا في مهام متنوعة.
| Llama 4 Scout | Mistral Large 2 | |
|---|---|---|
موقع الويب
| ||
المزود
| ||
الدردشة
| ||
تاريخ الإصدار
| ||
الوسائط
| نص صور فيديو | نص |
مزودو API
| Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra | Azure AI, AWS Bedrock, Google AI Studio, Vertex AI, Snowflake Cortex |
تاريخ قطع المعرفة
| 2025-04 | غير معروف |
مفتوح المصدر
| نعم (المصدر) | نعم |
تسعير الإدخال
| غير متاح | $3.00 لكل مليون رمز |
تسعير الإخراج
| غير متاح | $9.00 لكل مليون رمز |
MMLU
| غير متاح | 84% 5-shot المصدر |
MMLU-Pro
| 74.3% Reasoning & Knowledge المصدر | 50.69% المصدر |
MMMU
| 69.4% Image Reasoning المصدر | غير متاح |
HellaSwag
| غير متاح | غير متاح |
HumanEval
| غير متاح | غير متاح |
MATH
| غير متاح | 1.13% المصدر |
GPQA
| 57.2% Diamond المصدر | 24.94% |
IFEval
| غير متاح | 84.01% |
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.