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।
एनवीडिया का लामा 3.1 नेमोट्रॉन 70बी एक शक्तिशाली भाषा मॉडल है जो सटीक और सूचनात्मक प्रतिक्रियाएं देने के लिए अनुकूलित है। लामा 3.1 70बी आर्किटेक्चर पर बनाया गया और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग फ्रॉम ह्यूमन फीडबैक (आरएलएचएफ) के साथ संवर्धित, यह स्वचालित संरेखण बेंचमार्क में शीर्ष प्रदर्शन प्राप्त करता है। प्रतिक्रिया जनरेशन और सहायकता में उच्च परिशुद्धता की मांग वाले अनुप्रयोगों के लिए डिज़ाइन किया गया, यह मॉडल कई डोमेन में उपयोगकर्ता प्रश्नों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए उपयुक्त है।
| Llama 4 Scout | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | |
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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 | OpenRouter |
ज्ञान समाप्ति तिथि
| 2025-04 | - |
ओपन सोर्स
| हां (स्रोत) | हां |
मूल्य निर्धारण इनपुट
| उपलब्ध नहीं | $0.35 प्रति मिलियन टोकन |
मूल्य निर्धारण आउटपुट
| उपलब्ध नहीं | $0.40 प्रति मिलियन टोकन |
एमएमएलयू
| उपलब्ध नहीं | 85% 5-shot 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 | 75% स्रोत |
मैथ
| उपलब्ध नहीं | 71% स्रोत |
जीपीक्यूए
| 57.2% Diamond स्रोत | उपलब्ध नहीं |
आईएफइवैल
| उपलब्ध नहीं | उपलब्ध नहीं |
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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