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.
OpenAI o4-mini es el modelo más reciente y ligero de la serie o, diseñado para un razonamiento eficiente y capaz en tareas tanto de texto como visuales. Optimizado para velocidad y rendimiento, destaca en generación de código y comprensión basada en imágenes, manteniendo un equilibrio entre latencia y profundidad de razonamiento. El modelo admite una ventana de contexto de 200.000 tokens con hasta 100.000 tokens de salida, lo que lo hace ideal para interacciones extensas y de alto volumen. Procesa entradas tanto de texto como de imágenes y produce salidas textuales con capacidades avanzadas de razonamiento. Gracias a su arquitectura compacta y rendimiento versátil, o4-mini es perfecto para una amplia gama de aplicaciones del mundo real que requieren inteligencia rápida y rentable.
| Llama 4 Scout | o4-mini | |
|---|---|---|
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 | $1.10 por millón de tokens |
Costo de Salida
| No disponible | $4.40 por millón de tokens |
MMLU
| No disponible | fort |
MMLU-Pro
| 74.3% Reasoning & Knowledge Fuente | - |
MMMU
| 69.4% Image Reasoning Fuente | 81.6% Fuente |
HellaSwag
| No disponible | - |
HumanEval
| No disponible | 14.28% Fuente |
MATH
| No disponible | - |
GPQA
| 57.2% Diamond Fuente | 81.4% Fuente |
IFEval
| No disponible | - |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | 93.4% Fuente |
AIME 2025 | - | 92.7% Fuente |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Aplicación Móvil | - |
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