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.
„Llama 3.3 70B Instruct“, creado por Meta, es un modelo de lenguaje grande y multilingüe afinado específicamente para tareas basadas en instrucciones y optimizado para aplicaciones conversacionales. Es capaz de procesar y generar texto en varios idiomas, con una ventana de contexto que admite hasta 128.000 tokens. Lanzado el 6 de diciembre de 2024, el modelo supera a numerosos chatbots de código abierto y propietarios en diversas pruebas comparativas de la industria. Utiliza Grouped-Query Attention (GQA) para mejorar la escalabilidad y ha sido entrenado con un conjunto de datos diverso que incluye más de 15 billones de tokens de fuentes públicas. El conocimiento del modelo está actualizado hasta diciembre de 2023.
| Llama 4 Scout | Llama 3.3 70B Instruct | |
|---|---|---|
Proveedor | ||
Sitio Web | ||
Fecha de Lanzamiento | Apr 05, 2025 2 semanas ago | Dec 06, 2024 4 meses ago |
Modalidades | texto imágenes video | texto |
Proveedores de API | Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra | Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic |
Fecha de Corte de Conocimiento | 2025-04 | 12.2024 |
Código Abierto | Sí (Fuente) | Sí |
Costo de Entrada | No disponible | $0.23 por millón de tokens |
Costo de Salida | No disponible | $0.40 por millón de tokens |
MMLU | No disponible | 86% 0-shot, CoT Fuente |
MMLU Pro | 74.3% Reasoning & Knowledge Fuente | 68.9% 5-shot, CoT Fuente |
MMMU | 69.4% Image Reasoning Fuente | No disponible |
HellaSwag | No disponible | No disponible |
HumanEval | No disponible | 88.4% pass@1 Fuente |
MATH | No disponible | 77% 0-shot, CoT Fuente |
GPQA | 57.2% Diamond Fuente | 50.5% 0-shot, CoT Fuente |
IFEval | No disponible | 92.1% Fuente |
Aplicación Móvil | - | - |
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