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.
| Llama 4 Scout | GPT-4.1 Nano | |
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Anbieter | ||
Webseite | ||
Veröffentlichungsdatum | Apr 05, 2025 1 Monat ago | Apr 14, 2025 3 Wochen ago |
Modalitäten | Text Bilder Video | Text Bilder |
API-Anbieter | Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra | OpenAI API |
Datum des Wissensstandes | 2025-04 | - |
Open Source | Ja (Quelle) | Nein |
Preisgestaltung Eingabe | Nicht verfügbar | $0.10 pro Million Token |
Preisgestaltung Ausgabe | Nicht verfügbar | $0.40 pro Million Token |
MMLU | Nicht verfügbar | 80.1% Quelle |
MMLU Pro | 74.3% Reasoning & Knowledge Quelle | - |
MMMU | 69.4% Image Reasoning Quelle | 55.4% Quelle |
HellaSwag | Nicht verfügbar | - |
HumanEval | Nicht verfügbar | - |
MATH | Nicht verfügbar | - |
GPQA | 57.2% Diamond Quelle | 50.3% Diamond Quelle |
IFEval | Nicht verfügbar | 74.5% Quelle |
Array | - | - |
AIME 2024 | - | 29.4% Quelle |
AIME 2025 | - | - |
Array | - | - |
Array | - | - |
Array | - | 66.9% Quelle |
Array | - | 56.2% Image Reasoning Quelle |
Mobile Anwendung | - |
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