LLaMA 4 Scout es un modelo de 17 mil millones de parámetros que utiliza una arquitectura Mixture-of-Experts con 16 expertos activos, posicionándose como el mejor modelo multimodal en su categoría. Supera constantemente a competidores como Gemma 3, Gemini 2.0 Flash-Lite y Mistral 3.1 en una amplia gama de tareas de evaluación. A pesar de su rendimiento, LLaMA 4 Scout es increíblemente eficiente: puede ejecutarse en una sola GPU NVIDIA H100 con cuantización Int4. También cuenta con una ventana de contexto líder en la industria de 10 millones de tokens y es nativamente multimodal, lo que le permite procesar texto, imágenes y video de forma fluida para aplicaciones avanzadas del mundo real.
GPT-4.1, lanzado por OpenAI el 14 de abril de 2025, introduce una ventana de contexto de 1 millón de tokens y admite salidas de hasta 32 768 tokens por solicitud. Ofrece un rendimiento excepcional en tareas de codificación, logrando un 54,6 % en el benchmark SWE-Bench Verified, y muestra una mejora del 10,5 % respecto a GPT-4o en MultiChallenge para el seguimiento de instrucciones. El corte de conocimiento del modelo está establecido en junio de 2024. El precio es de 2,00 $ por millón de tokens para entrada y 8,00 $ por millón de tokens para salida, con un descuento del 75 % aplicado a entradas en caché, lo que lo hace muy rentable para consultas repetidas.
| Llama 4 Scout | GPT-4.1 | |
|---|---|---|
Sitio Web
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Proveedor
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Chat
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Fecha de Lanzamiento
| ||
Modalidades
| texto imágenes video | texto imágenes |
Proveedores de API
| Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra | OpenAI API |
Fecha de Corte de Conocimiento
| 2025-04 | - |
Código Abierto
| Sí (Fuente) | No |
Costo de Entrada
| No disponible | $2.00 por millón de tokens |
Costo de Salida
| No disponible | $8.00 por millón de tokens |
MMLU
| No disponible | 90.2% pass@1 Fuente |
MMLU-Pro
| 74.3% Reasoning & Knowledge Fuente | - |
MMMU
| 69.4% Image Reasoning Fuente | 74.8% Fuente |
HellaSwag
| No disponible | - |
HumanEval
| No disponible | - |
MATH
| No disponible | - |
GPQA
| 57.2% Diamond Fuente | 66.3% Diamond Fuente |
IFEval
| No disponible | - |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | 48.1% Fuente |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | 87.3% pass@1 Fuente |
MathVista
| - | - |
Aplicación Móvil | - |
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