Llama 4 Scout

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.

Mistral Large 2

Mistral Large 2, entwickelt von Mistral, bietet ein Kontextfenster von 128.000 Token und ist zu einem Preis von 3,00 USD pro Million Eingabe-Token und 9,00 USD pro Million Ausgabe-Token erhältlich. Das am 24. Juli 2024 veröffentlichte Modell erzielte im MMLU-Benchmark bei einer 5-Shot-Auswertung eine Punktzahl von 84,0 und zeigt damit eine starke Leistung in verschiedenen Aufgaben.

Llama 4 ScoutMistral Large 2
Webseite ?
Anbieter ?
Chat ?
Veröffentlichungsdatum ?
Modalitäten ?
Text ?
Bilder ?
Video ?
Text ?
API-Anbieter ?
Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra
Azure AI, AWS Bedrock, Google AI Studio, Vertex AI, Snowflake Cortex
Datum des Wissensstandes ?
2025-04
Unbekannt
Open Source ?
Ja (Quelle)
Ja
Preisgestaltung Eingabe ?
Nicht verfügbar
$3.00 pro Million Token
Preisgestaltung Ausgabe ?
Nicht verfügbar
$9.00 pro Million Token
MMLU ?
Nicht verfügbar
84%
5-shot
Quelle
MMLU-Pro ?
74.3%
Reasoning & Knowledge
Quelle
50.69%
Quelle
MMMU ?
69.4%
Image Reasoning
Quelle
Nicht verfügbar
HellaSwag ?
Nicht verfügbar
Nicht verfügbar
HumanEval ?
Nicht verfügbar
Nicht verfügbar
MATH ?
Nicht verfügbar
1.13%
Quelle
GPQA ?
57.2%
Diamond
Quelle
24.94%
IFEval ?
Nicht verfügbar
84.01%
SimpleQA ?
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AIME 2024
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AIME 2025
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Aider Polyglot ?
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LiveCodeBench v5 ?
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Global MMLU (Lite) ?
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MathVista ?
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Mobile Anwendung
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