LLaMA 4 Scout ist ein Modell mit 17 Milliarden Parametern, das eine Mixture-of-Experts-Architektur mit 16 aktiven Experten nutzt und sich damit als führendes multimodales Modell seiner Klasse positioniert. Es übertrifft konsequent Wettbewerber wie Gemma 3, Gemini 2.0 Flash-Lite und Mistral 3.1 in verschiedenen Benchmark-Aufgaben. Trotz seiner Leistung ist LLaMA 4 Scout bemerkenswert effizient – es kann mit Int4-Quantisierung auf einer einzigen NVIDIA H100 GPU betrieben werden. Darüber hinaus verfügt es über ein branchenführendes Kontextfenster von 10 Millionen Tokens und ist nativ multimodal, wodurch es Text-, Bild- und Videoeingaben nahtlos für fortschrittliche reale Anwendungen verarbeiten kann.
DeepSeek-R1 ist ein Mixture-of-Experts (MoE)-Modell mit 671 Milliarden Parametern, wobei 37 Milliarden Parameter pro Token aktiv sind. Es wurde durch groß angelegtes Reinforcement Learning mit Fokus auf logische Schlussfolgerungen trainiert. Das Modell umfasst zwei RL-Phasen zur Entdeckung verbesserter Denkstrategien und zur Anpassung an menschliche Präferenzen sowie zwei SFT-Phasen zur Initialisierung von logischem und nicht-logischem Wissen. Die Leistung des Modells ist vergleichbar mit OpenAI-o1 in den Bereichen Mathematik, Programmierung und logisches Denken.
| Llama 4 Scout | DeepSeek-R1 | |
|---|---|---|
Anbieter | ||
Webseite | ||
Veröffentlichungsdatum | Apr 05, 2025 2 Wochen ago | Jan 21, 2025 3 Monate ago |
Modalitäten | Text Bilder Video | Text |
API-Anbieter | Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra | DeepSeek, HuggingFace |
Datum des Wissensstandes | 2025-04 | Unbekannt |
Open Source | Ja (Quelle) | Ja |
Preisgestaltung Eingabe | Nicht verfügbar | $0.55 pro Million Token |
Preisgestaltung Ausgabe | Nicht verfügbar | $2.19 pro Million Token |
MMLU | Nicht verfügbar | 90.8% Pass@1 Quelle |
MMLU Pro | 74.3% Reasoning & Knowledge Quelle | 84% EM Quelle |
MMMU | 69.4% Image Reasoning Quelle | - |
HellaSwag | Nicht verfügbar | - |
HumanEval | Nicht verfügbar | - |
MATH | Nicht verfügbar | - |
GPQA | 57.2% Diamond Quelle | 71.5% Pass@1 Quelle |
IFEval | Nicht verfügbar | 83.3% Prompt Strict Quelle |
Mobile Anwendung | - |
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