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.

Nova Micro

Amazon Nova Micro ist ein rein textbasiertes Modell, das für Kosten- und Geschwindigkeitsoptimierung entwickelt wurde. Mit einem Kontextfenster von 128K Token eignet es sich besonders für Aufgaben wie Textzusammenfassung, Übersetzung, interaktive Chats und grundlegendes Programmieren. Es wurde als Teil der Amazon Nova Foundation-Modelle veröffentlicht und unterstützt Feinabstimmung sowie Destillation zur Anpassung an proprietäre Daten.

Llama 4 ScoutNova Micro
Webseite ?
Anbieter ?
Chat ?
Veröffentlichungsdatum ?
Modalitäten ?
Text ?
Bilder ?
Video ?
Text ?
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
$0.04 pro Million Token
Preisgestaltung Ausgabe ?
Nicht verfügbar
$0.14 pro Million Token
MMLU ?
Nicht verfügbar
77.6%
CoT
Quelle
MMLU-Pro ?
74.3%
Reasoning & Knowledge
Quelle
-
MMMU ?
69.4%
Image Reasoning
Quelle
-
HellaSwag ?
Nicht verfügbar
-
HumanEval ?
Nicht verfügbar
81.1%
pass@1
Quelle
MATH ?
Nicht verfügbar
69.3%
CoT
Quelle
GPQA ?
57.2%
Diamond
Quelle
40%
Main
Quelle
IFEval ?
Nicht verfügbar
87.2%
Quelle
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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