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.
Amazon Nova Micro es un modelo basado solo en texto, optimizado para costo y velocidad. Con una ventana de contexto de 128K tokens, sobresale en tareas como resumir textos, traducción, chat interactivo y codificación básica. Lanzado como parte de los modelos fundacionales de Amazon Nova, admite ajuste fino y destilación para su personalización con datos propietarios.
Llama 4 Scout | Nova Micro | |
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Sitio Web
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Proveedor
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Chat
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Fecha de Lanzamiento
| ||
Modalidades
| texto imágenes video | texto |
Proveedores de API
| Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra | Amazon Bedrock |
Fecha de Corte de Conocimiento
| 2025-04 | Intencionalmente no divulgado |
Código Abierto
| Sí (Fuente) | No |
Costo de Entrada
| No disponible | $0.04 por millón de tokens |
Costo de Salida
| No disponible | $0.14 por millón de tokens |
MMLU
| No disponible | 77.6% CoT Fuente |
MMLU-Pro
| 74.3% Reasoning & Knowledge Fuente | - |
MMMU
| 69.4% Image Reasoning Fuente | - |
HellaSwag
| No disponible | - |
HumanEval
| No disponible | 81.1% pass@1 Fuente |
MATH
| No disponible | 69.3% CoT Fuente |
GPQA
| 57.2% Diamond Fuente | 40% Main Fuente |
IFEval
| No disponible | 87.2% Fuente |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
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MathVista
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Aplicación Móvil | - | - |
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