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.
NVIDIAs Llama 3.1 Nemotron 70B ist ein leistungsstarkes Sprachmodell, das für die Bereitstellung präziser und informativer Antworten optimiert ist. Basierend auf der Llama 3.1 70B-Architektur und durch Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) verbessert, erreicht es Spitzenleistungen in Benchmarks zur automatischen Ausrichtung. Entwickelt für Anwendungen, die hohe Präzision bei der Antwortgenerierung und Hilfsbereitschaft erfordern, eignet sich dieses Modell ideal für eine Vielzahl von Benutzeranfragen in verschiedenen Bereichen.
| Llama 4 Scout | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | |
|---|---|---|
Anbieter | ||
Webseite | ||
Veröffentlichungsdatum | Apr 05, 2025 2 Wochen ago | Oct 15, 2023 1 Jahr ago |
Modalitäten | Text Bilder Video | Text |
API-Anbieter | Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra | OpenRouter |
Datum des Wissensstandes | 2025-04 | - |
Open Source | Ja (Quelle) | Ja |
Preisgestaltung Eingabe | Nicht verfügbar | $0.35 pro Million Token |
Preisgestaltung Ausgabe | Nicht verfügbar | $0.40 pro Million Token |
MMLU | Nicht verfügbar | 85% 5-shot Quelle |
MMLU Pro | 74.3% Reasoning & Knowledge Quelle | Nicht verfügbar |
MMMU | 69.4% Image Reasoning Quelle | Nicht verfügbar |
HellaSwag | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
HumanEval | Nicht verfügbar | 75% Quelle |
MATH | Nicht verfügbar | 71% Quelle |
GPQA | 57.2% Diamond Quelle | Nicht verfügbar |
IFEval | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
Mobile Anwendung | - | - |
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