Llama 4 Scout

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Llama 4 Scout #3

LLaMA 4 स्काउट एक 17-बिलियन पैरामीटर मॉडल है जो 16 सक्रिय विशेषज्ञों के साथ मिश्रण-विशेषज्ञ (Mixture-of-Experts) आर्किटेक्चर का लाभ उठाता है, जो इसे अपनी श्रेणी में शीर्ष मल्टीमोडल मॉडल के रूप में स्थापित करता है। यह Gemma 3, Gemini 2.0 Flash-Lite और Mistral 3.1 जैसे प्रतिस्पर्धियों को विविध बेंचमार्क कार्यों में लगातार पीछे छोड़ता है। अपने प्रदर्शन के बावजूद, LLaMA 4 स्काउट अत्यधिक कुशल है - Int4 क्वांटिज़ेशन के साथ एकल NVIDIA H100 GPU पर चलने में सक्षम। इसमें उद्योग-अग्रणी 10 मिलियन टोकन संदर्भ विंडो भी है और यह मूल रूप से मल्टीमोडल है, जो उन्नत वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के लिए पाठ, छवियों और वीडियो इनपुट को निर्बाध रूप से प्रोसेस करता है।

4193
846

कुल रैंकिंग में स्थिति
जून 2026 तक
15
उपयोगकर्ता रेटिंग
https://compare-ai.foundtt.com
4.1

मॉडल अवलोकन

वेबसाइट
एआई मॉडल वेब पेज
प्रदाता
इस मॉडल को प्रदान करने वाली इकाई।
चैट
चैट शुरू करने के लिए एक संदेश दर्ज करें
-
रिलीज तिथि
मॉडल पहली बार कब रिलीज हुआ था।
1 वर्ष ago
अप्रै 05, 2025
मोडलिटीज
इस मॉडल द्वारा संसाधित किए जा सकने वाले डेटा के प्रकार
टेक्स्ट ?
छवियां ?
वीडियो ?
एपीआई प्रदाता
वे प्रदाता जो इस मॉडल को प्रदान करते हैं। (यह एक पूर्ण सूची नहीं है।)
Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra
ज्ञान समाप्ति तिथि
मॉडल का ज्ञान अंतिम बार कब अपडेट किया गया था।
2025-04
ओपन सोर्स
क्या मॉडल का कोड सार्वजनिक उपयोग के लिए उपलब्ध है।
हां (स्रोत)
मूल्य निर्धारण इनपुट
आपके प्रॉम्प्ट में टोकन प्रोसेसिंग की लागत
उपलब्ध नहीं
मूल्य निर्धारण आउटपुट
मॉडल द्वारा उत्पन्न टोकन की लागत
उपलब्ध नहीं
एमएमएलयू
मैसिव मल्टीटास्क भाषा समझ - गणित, इतिहास, कानून और अन्य सहित 57 विषयों में ज्ञान का परीक्षण
उपलब्ध नहीं
एमएमएलयू-प्रो
अधिक मजबूत एमएमएलयू बेंचमार्क जिसमें कठिन, तर्क-केंद्रित प्रश्न, बड़ा विकल्प सेट, और कम प्रॉम्प्ट संवेदनशीलता शामिल है
74.3%
Reasoning & Knowledge
स्रोत
एमएमएमयू
मैसिव मल्टीटास्क मल्टीमॉडल समझ - टेक्स्ट, छवियों, ऑडियो और वीडियो में समझ का परीक्षण
69.4%
Image Reasoning
स्रोत
हेलास्वैग
एक चुनौतीपूर्ण वाक्य पूर्णता बेंचमार्क
उपलब्ध नहीं
ह्यूमनएवैल
कोड जनरेशन और समस्या-समाधान क्षमताओं का मूल्यांकन करता है
उपलब्ध नहीं
मैथ
विभिन्न कठिनाई स्तरों पर गणितीय समस्या-समाधान क्षमताओं का परीक्षण
उपलब्ध नहीं
जीपीक्यूए
रसायन विज्ञान, जीव विज्ञान और भौतिकी में पीएचडी-स्तर के ज्ञान का बहुविकल्पीय प्रश्नों के माध्यम से परीक्षण जो गहरे डोमेन विशेषज्ञता की आवश्यकता रखते हैं
57.2%
Diamond
स्रोत
आईएफइवैल
मॉडल की स्पष्ट स्वरूपण निर्देशों का सटीक पालन करने, उपयुक्त आउटपुट उत्पन्न करने, और विभिन्न कार्यों में लगातार निर्देश अनुपालन बनाए रखने की क्षमता का परीक्षण
उपलब्ध नहीं
SimpleQA
साधारण प्रश्नों की सटीकता का आकलन
-
AIME 2024
-
AIME 2025
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Aider Polyglot
बहुभाषी प्रोग्रामिंग बेंचमार्क।
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LiveCodeBench v5
रीयल-टाइम प्रोग्रामिंग के लिए बेंचमार्क
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वैश्विक MMLU (लाइट)
वैश्विक स्तर पर मॉडलों की सार्वभौमिकता का आकलन करने के लिए बेंचमार्क का सरलीकृत संस्करण।
-
MathVista
दृश्य संदर्भों में AI मॉडलों की गणितीय तर्क क्षमताओं का मूल्यांकन
-
मोबाइल एप्लिकेशन
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