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।
ओपनएआई o4-मिनी o-सीरीज़ का नवीनतम हल्का मॉडल है, जिसे टेक्स्ट और विजुअल कार्यों में कुशल और सक्षम तर्क के लिए इंजीनियर किया गया है। गति और प्रदर्शन के लिए अनुकूलित, यह कोड जनरेशन और इमेज-आधारित समझ में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है, जबकि विलंबता और तर्क की गहराई के बीच संतुलन बनाए रखता है। मॉडल 200,000-टोकन की संदर्भ विंडो को 100,000 आउटपुट टोकन तक सपोर्ट करता है, जो इसे विस्तारित, उच्च-मात्रा वाली इंटरैक्शन के लिए उपयुक्त बनाता है। यह टेक्स्ट और इमेज दोनों इनपुट को संभालता है, जो उन्नत तर्क क्षमताओं के साथ पाठ्य आउटपुट उत्पन्न करता है। अपनी कॉम्पैक्ट आर्किटेक्चर और बहुमुखी प्रदर्शन के साथ, o4-मिनी वास्तविक दुनिया के उन अनुप्रयोगों के लिए आदर्श है जिनमें तेज, लागत-प्रभावी बुद्धिमत्ता की आवश्यकता होती है।
| Llama 4 Scout | o4-mini | |
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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 | $1.10 प्रति मिलियन टोकन |
मूल्य निर्धारण आउटपुट
| उपलब्ध नहीं | $4.40 प्रति मिलियन टोकन |
एमएमएलयू
| उपलब्ध नहीं | fort |
एमएमएलयू-प्रो
| 74.3% Reasoning & Knowledge स्रोत | - |
एमएमएमयू
| 69.4% Image Reasoning स्रोत | 81.6% स्रोत |
हेलास्वैग
| उपलब्ध नहीं | - |
ह्यूमनएवैल
| उपलब्ध नहीं | 14.28% स्रोत |
मैथ
| उपलब्ध नहीं | - |
जीपीक्यूए
| 57.2% Diamond स्रोत | 81.4% स्रोत |
आईएफइवैल
| उपलब्ध नहीं | - |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | 93.4% स्रोत |
AIME 2025 | - | 92.7% स्रोत |
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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