LLaMA 4 Scout est un modèle de 17 milliards de paramètres utilisant une architecture Mixture-of-Experts avec 16 experts actifs, ce qui en fait le modèle multimodal de référence dans sa catégorie. Il surpasse régulièrement des concurrents comme Gemma 3, Gemini 2.0 Flash-Lite et Mistral 3.1 sur divers tests de performance. Malgré ses capacités, LLaMA 4 Scout est d’une efficacité remarquable — il peut fonctionner sur un seul GPU NVIDIA H100 avec une quantification Int4. Il offre également une fenêtre de contexte de 10 millions de tokens, un record dans l’industrie, et il est nativement multimodal, capable de traiter de manière fluide le texte, les images et les vidéos pour des applications avancées du monde réel.
„Llama 3.3 70B Instruct“, conçu par Meta, est un grand modèle de langage multilingue spécialement affiné pour les tâches basées sur des instructions et optimisé pour les applications conversationnelles. Il peut traiter et générer du texte en plusieurs langues, avec une fenêtre contextuelle prenant en charge jusqu'à 128 000 tokens. Lancé le 6 décembre 2024, le modèle surpasse de nombreux chatbots open-source et propriétaires selon divers benchmarks industriels. Il utilise le Grouped-Query Attention (GQA) pour améliorer l'évolutivité et a été entraîné sur un ensemble de données diversifié comprenant plus de 15 billions de tokens provenant de sources publiques. Les connaissances du modèle sont à jour jusqu'en décembre 2023.
| Llama 4 Scout | Llama 3.3 70B Instruct | |
|---|---|---|
Fournisseur | ||
Site web | ||
Date de sortie | Apr 05, 2025 2 semaines ago | Dec 06, 2024 4 mois ago |
Modalités | texte images vidéo | texte |
Fournisseurs d’API | Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra | Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic |
Date de mise à jour des connaissances | 2025-04 | 12.2024 |
Open Source | Oui (Source) | Oui |
Tarification d’entrée | Non disponible | $0.23 par million de tokens |
Tarification de sortie | Non disponible | $0.40 par million de tokens |
MMLU | Non disponible | 86% 0-shot, CoT Source |
MMLU Pro | 74.3% Reasoning & Knowledge Source | 68.9% 5-shot, CoT Source |
MMMU | 69.4% Image Reasoning Source | Non disponible |
HellaSwag | Non disponible | Non disponible |
HumanEval | Non disponible | 88.4% pass@1 Source |
MATH | Non disponible | 77% 0-shot, CoT Source |
GPQA | 57.2% Diamond Source | 50.5% 0-shot, CoT Source |
IFEval | Non disponible | 92.1% Source |
Application mobile | - | - |
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