
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.
| Qwen 3 | Llama 4 Scout | |
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Webseite
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Anbieter
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Chat
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Veröffentlichungsdatum
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Modalitäten
| - | Text Bilder Video |
API-Anbieter
| - | Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra |
Datum des Wissensstandes
| - | 2025-04 |
Open Source
| Ja (Quelle) | Ja (Quelle) |
Preisgestaltung Eingabe
| - | Nicht verfügbar |
Preisgestaltung Ausgabe
| - | Nicht verfügbar |
MMLU
| - | Nicht verfügbar |
MMLU-Pro
| - | 74.3% Reasoning & Knowledge Quelle |
MMMU
| - | 69.4% Image Reasoning Quelle |
HellaSwag
| - | Nicht verfügbar |
HumanEval
| - | Nicht verfügbar |
MATH
| - | Nicht verfügbar |
GPQA
| - | 57.2% Diamond Quelle |
IFEval
| - | Nicht verfügbar |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | Quelle | - |
AIME 2025 | Quelle | - |
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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