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.
Amazon Nova Lite est un modèle multimodal polyvalent conçu pour traiter des entrées textuelles, visuelles et vidéo, en produisant des sorties sous forme de texte. Avec une fenêtre contextuelle de 300 000 tokens, il est particulièrement adapté aux interactions en temps réel, à l’analyse de documents et aux réponses aux questions visuelles. Faisant partie des modèles de base Amazon Nova, il prend en charge l'affinage et la distillation, permettant une personnalisation avancée.
| Llama 4 Scout | Nova Lite | |
|---|---|---|
Site web
| - | |
Fournisseur
| ||
Chat
| ||
Date de sortie
| ||
Modalités
| texte images vidéo | texte images vidéo |
Fournisseurs d’API
| Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra | Amazon Bedrock |
Date de mise à jour des connaissances
| 2025-04 | Délibérément non divulgué |
Open Source
| Oui (Source) | Non |
Tarification d’entrée
| Non disponible | $0.06 par million de tokens |
Tarification de sortie
| Non disponible | $0.24 par million de tokens |
MMLU
| Non disponible | 80.5% CoT Source |
MMLU-Pro
| 74.3% Reasoning & Knowledge Source | Non disponible |
MMMU
| 69.4% Image Reasoning Source | Non disponible |
HellaSwag
| Non disponible | Non disponible |
HumanEval
| Non disponible | 85.4% pass@1 Source |
MATH
| Non disponible | 73.3% CoT Source |
GPQA
| 57.2% Diamond Source | 42% Main Source |
IFEval
| Non disponible | 89.7% Source |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
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MathVista
| - | - |
Application mobile | - | - |
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