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।
Qwen2-VL के रिलीज के बाद पिछले पांच महीनों में, डेवलपर्स ने इस पर आधारित नए मॉडल बनाए हैं, जिन्होंने मूल्यवान फीडबैक दिया है। अब, Qwen2.5-VL में छवियों, पाठ और चार्ट का सटीक विश्लेषण, साथ ही संरचित JSON आउटपुट के साथ वस्तु स्थानीकरण जैसी उन्नत क्षमताएं शामिल हैं। यह लंबे वीडियो को समझता है, प्रमुख घटनाओं की पहचान करता है और एक एजेंट के रूप में कार्य करते हुए कंप्यूटर और फोन पर टूल्स के साथ इंटरैक्ट करता है। मॉडल की आर्किटेक्चर में गति और सटीकता में सुधार के लिए डायनामिक वीडियो प्रोसेसिंग और एक ऑप्टिमाइज्ड ViT एनकोडर शामिल है।
Llama 4 Scout | Qwen2.5-VL-32B | |
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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 वीडियो |
एपीआई प्रदाता
| Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra | - |
ज्ञान समाप्ति तिथि
| 2025-04 | अज्ञात |
ओपन सोर्स
| हां (स्रोत) | हां (स्रोत) |
मूल्य निर्धारण इनपुट
| उपलब्ध नहीं | $0 |
मूल्य निर्धारण आउटपुट
| उपलब्ध नहीं | $0 |
एमएमएलयू
| उपलब्ध नहीं | 78.4% स्रोत |
एमएमएलयू-प्रो
| 74.3% Reasoning & Knowledge स्रोत | 49.5% |
एमएमएमयू
| 69.4% Image Reasoning स्रोत | 70% |
हेलास्वैग
| उपलब्ध नहीं | उपलब्ध नहीं |
ह्यूमनएवैल
| उपलब्ध नहीं | उपलब्ध नहीं |
मैथ
| उपलब्ध नहीं | 82.2% |
जीपीक्यूए
| 57.2% Diamond स्रोत | 46.0% Diamond |
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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