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।
कमांड R+ कोहेयर का अत्याधुनिक जनरेटिव एआई मॉडल है, जिसे एंटरप्राइज-ग्रेड प्रदर्शन के लिए इंजीनियर किया गया है जहां गति, सुरक्षा और आउटपुट गुणवत्ता महत्वपूर्ण हैं। न्यूनतम इन्फ्रास्ट्रक्चर के साथ कुशलतापूर्वक चलने के लिए डिज़ाइन किया गया, यह क्षमता और लागत-प्रभावशीलता दोनों में GPT-4o और DeepSeek-V3 जैसे शीर्ष-स्तरीय मॉडल्स से बेहतर प्रदर्शन करता है। 256K टोकन की विस्तारित संदर्भ विंडो के साथ - जो अधिकांश प्रमुख मॉडल्स से दोगुनी बड़ी है - यह आधुनिक व्यावसायिक संचालन के लिए आवश्यक जटिल बहुभाषी और एजेंट-आधारित कार्यों में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है। अपनी शक्ति के बावजूद, इसे केवल दो GPU पर तैनात किया जा सकता है, जो इसे अत्यधिक सुलभ बनाता है। 156 टोकन प्रति सेकंड की तेज गति के साथ - जो GPT-4o से लगभग 1.75 गुना तेज है - कमांड R+ सटीकता या गहराई से समझौता किए बिना असाधारण दक्षता प्रदान करता है।
| Llama 4 Scout | Command A | |
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वेबसाइट
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प्रदाता
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चैट
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रिलीज तिथि
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मोडलिटीज
| टेक्स्ट छवियां वीडियो | टेक्स्ट |
एपीआई प्रदाता
| Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra | Cohere, Hugging Face, Major cloud providers |
ज्ञान समाप्ति तिथि
| 2025-04 | - |
ओपन सोर्स
| हां (स्रोत) | हां |
मूल्य निर्धारण इनपुट
| उपलब्ध नहीं | $2.50 प्रति मिलियन टोकन |
मूल्य निर्धारण आउटपुट
| उपलब्ध नहीं | $10.00 प्रति मिलियन टोकन |
एमएमएलयू
| उपलब्ध नहीं | 85.5% स्रोत |
एमएमएलयू-प्रो
| 74.3% Reasoning & Knowledge स्रोत | उपलब्ध नहीं |
एमएमएमयू
| 69.4% Image Reasoning स्रोत | उपलब्ध नहीं |
हेलास्वैग
| उपलब्ध नहीं | उपलब्ध नहीं |
ह्यूमनएवैल
| उपलब्ध नहीं | उपलब्ध नहीं |
मैथ
| उपलब्ध नहीं | 80% स्रोत |
जीपीक्यूए
| 57.2% Diamond स्रोत | 50.8% स्रोत |
आईएफइवैल
| उपलब्ध नहीं | 90.9% स्रोत |
SimpleQA
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AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
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LiveCodeBench v5
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वैश्विक MMLU (लाइट)
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MathVista
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मोबाइल एप्लिकेशन | - | - |
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