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, 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 Scout | Mistral Large 2 | |
|---|---|---|
Anbieter | ||
Webseite | ||
Veröffentlichungsdatum | Apr 05, 2025 2 Wochen ago | Jun 24, 2024 9 Monate ago |
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% |
Mobile Anwendung | - | - |
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