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.
Amazon Nova Pro ist ein modernes multimodales Modell, das für die Verarbeitung von Text-, Bild- und Videoeingängen mit fortschrittlichen Verarbeitungsfähigkeiten entwickelt wurde. Mit einem Kontextfenster von 300.000 Token zeichnet es sich in der Dokumentenanalyse, visuellen Fragebeantwortung und komplexen agentengesteuerten Workflows aus. Als Teil der Amazon Nova-Grundmodelle unterstützt es Feinabstimmung und Destillation, was eine tiefgreifende Anpassung für verschiedene Anwendungen ermöglicht.
| Llama 4 Scout | Nova Pro | |
|---|---|---|
Anbieter | ||
Webseite | ||
Veröffentlichungsdatum | Apr 05, 2025 2 Wochen ago | Dec 02, 2024 4 Monate ago |
Modalitäten | Text Bilder Video | Text Bilder Video |
API-Anbieter | Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra | Amazon Bedrock |
Datum des Wissensstandes | 2025-04 | Absichtlich nicht offengelegt |
Open Source | Ja (Quelle) | Nein |
Preisgestaltung Eingabe | Nicht verfügbar | $0.80 pro Million Token |
Preisgestaltung Ausgabe | Nicht verfügbar | $3.20 pro Million Token |
MMLU | Nicht verfügbar | 85.9% CoT 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 | 89% pass@1 Quelle |
MATH | Nicht verfügbar | 76.6% CoT Quelle |
GPQA | 57.2% Diamond Quelle | 46.9% Main Quelle |
IFEval | Nicht verfügbar | 92.1% Quelle |
Mobile Anwendung | - | - |
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