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।
जीपीटी-4.1 नैनो, जिसे ओपनएआई द्वारा 14 अप्रैल, 2025 को लॉन्च किया गया था, कंपनी का अब तक का सबसे तेज़ और सबसे सस्ता मॉडल है। वर्गीकरण, ऑटोकम्प्लीट और त्वरित अनुमान परिदृश्यों जैसे कम-विलंबता वाले कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया, यह कॉम्पैक्ट आर्किटेक्चर को मजबूत क्षमताओं के साथ जोड़ता है। अपने आकार के बावजूद, यह एक प्रभावशाली 1 मिलियन टोकन संदर्भ विंडो को सपोर्ट करता है और मजबूत बेंचमार्क परिणाम प्रदान करता है, जो एमएमएलयू पर 80.1% और जीपीक्यूए पर 50.3% हासिल करता है। जून 2024 के ज्ञान कटऑफ के साथ, जीपीटी-4.1 नैनो इनपुट के लिए केवल $0.10 प्रति मिलियन टोकन और आउटपुट के लिए $0.40 प्रति मिलियन टोकन पर असाधारण मूल्य प्रदान करता है, जिसमें कैश्ड इनपुट पर 75% की छूट लागू होती है, जो इसे उच्च-मात्रा, लागत-संवेदनशील तैनाती के लिए आदर्श बनाता है।
| Llama 4 Scout | GPT-4.1 Nano | |
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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 छवियां |
एपीआई प्रदाता
| Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra | OpenAI API |
ज्ञान समाप्ति तिथि
| 2025-04 | - |
ओपन सोर्स
| हां (स्रोत) | नहीं |
मूल्य निर्धारण इनपुट
| उपलब्ध नहीं | $0.10 प्रति मिलियन टोकन |
मूल्य निर्धारण आउटपुट
| उपलब्ध नहीं | $0.40 प्रति मिलियन टोकन |
एमएमएलयू
| उपलब्ध नहीं | 80.1% स्रोत |
एमएमएलयू-प्रो
| 74.3% Reasoning & Knowledge स्रोत | - |
एमएमएमयू
| 69.4% Image Reasoning स्रोत | 55.4% स्रोत |
हेलास्वैग
| उपलब्ध नहीं | - |
ह्यूमनएवैल
| उपलब्ध नहीं | - |
मैथ
| उपलब्ध नहीं | - |
जीपीक्यूए
| 57.2% Diamond स्रोत | 50.3% Diamond स्रोत |
आईएफइवैल
| उपलब्ध नहीं | 74.5% स्रोत |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | 29.4% स्रोत |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
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वैश्विक MMLU (लाइट)
| - | 66.9% स्रोत |
MathVista
| - | 56.2% Image Reasoning स्रोत |
मोबाइल एप्लिकेशन | - |
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