
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-5 | |
|---|---|---|
Webseite
| ||
Anbieter
| ||
Chat
| ||
Veröffentlichungsdatum
| ||
Modalitäten
| Text Bilder Video | Text Bilder Sprache Video |
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 | - |
Preisgestaltung Ausgabe
| Nicht verfügbar | - |
MMLU
| Nicht verfügbar | - |
MMLU-Pro
| 74.3% Reasoning & Knowledge Quelle | - |
MMMU
| 69.4% Image Reasoning Quelle | 84.2% Quelle |
HellaSwag
| Nicht verfügbar | - |
HumanEval
| Nicht verfügbar | 24.8% Full Set Quelle |
MATH
| Nicht verfügbar | - |
GPQA
| 57.2% Diamond Quelle | 85.7% Diamond Quelle |
IFEval
| Nicht verfügbar | - |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | 94.6% Quelle |
Aider Polyglot
| - | 88.0% Multi-language code editing Quelle |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Mobile Anwendung | - | - |
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