LLaMA 4 Scoutは170億のパラメータを持つモデルで、16のアクティブな専門家を活用するMixture-of-Expertsアーキテクチャを採用し、同カテゴリ内で最も優れたマルチモーダルモデルとして位置づけられています。Gemma 3、Gemini 2.0 Flash-Lite、Mistral 3.1などの競合他社を、さまざまなベンチマークで一貫して上回っています。それにもかかわらず、LLaMA 4 Scoutは非常に効率的で、Int4量子化を用いることでNVIDIA H100 GPU1台で動作可能です。また、業界トップクラスの1,000万トークンのコンテキストウィンドウを備え、ネイティブにマルチモーダルで、テキスト、画像、動画をシームレスに処理し、実用的な高度なアプリケーションに対応します。
| GPT‑5.1 | Llama 4 Scout | |
|---|---|---|
ウェブサイト
| ||
プロバイダー
| ||
チャット
| ||
リリース日
| ||
モダリティ
| テキスト 画像 | テキスト 画像 動画 |
APIプロバイダー
| OpenAI API (Responses & Chat Completions),ChatGPT (Instant & Thinking),Codex (CLI & IDE) | Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra |
知識のカットオフ日
| 06.2025 | 2025-04 |
オープンソース
| いいえ | はい (ソース) |
入力料金
| $1.25 100万トークンあたり | 利用不可 |
出力料金
| $10.00 100万トークンあたり | 利用不可 |
MMLU
| - | 利用不可 |
MMLU-Pro
| 78.4% ソース | 74.3% Reasoning & Knowledge ソース |
MMMU
| 85.4% ソース | 69.4% Image Reasoning ソース |
HellaSwag
| - | 利用不可 |
HumanEval
| - | 利用不可 |
MATH
| - | 利用不可 |
GPQA
| 88.1% Diamond ソース | 57.2% Diamond ソース |
IFEval
| - | 利用不可 |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | 94% ソース | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
モバイルアプリケーション | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. モバイルアプリチャットボット, Sketch
Copyright © 2026 All Right Reserved.