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。
| Grok 4 | Llama 4 Scout | |
|---|---|---|
ウェブサイト
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プロバイダー
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チャット
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リリース日
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モダリティ
| テキスト 画像 音声 動画 | テキスト 画像 動画 |
APIプロバイダー
| xAI | Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra |
知識のカットオフ日
| - | 2025-04 |
オープンソース
| いいえ | はい (ソース) |
入力料金
| $3.00 100万トークンあたり | 利用不可 |
出力料金
| $15.00 100万トークンあたり | 利用不可 |
MMLU
| - | 利用不可 |
MMLU-Pro
| - | 74.3% Reasoning & Knowledge ソース |
MMMU
| - | 69.4% Image Reasoning ソース |
HellaSwag
| - | 利用不可 |
HumanEval
| - | 利用不可 |
MATH
| - | 利用不可 |
GPQA
| 87.5% Science ソース | 57.2% Diamond ソース |
IFEval
| - | 利用不可 |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | 91.7% Competition Math ソース | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| 79% Competitive Coding ソース | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
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モバイルアプリケーション | - | |
MathArena | ||
| 平均スコア | 89% | - |
AIME 2025 アメリカ招待数学試験（American Invitational Mathematics Examination）の問題に基づいたテストで、モデルの数学的能力を評価することを目的としています。 | 91% | - |
HMMT February 2025 2025年2月のハーバードMIT数学トーナメントの問題に基づいたテストで、モデルの数学的能力を評価することを目的としています。 | 92% | - |
BRUMO 2025 | 95% | - |
SMT 2025 2025年のスタンフォード数学トーナメントの問題に基づいたテストで、モデルの数学的能力を評価することを目的としています。 | 86% | - |
CMIMC 2025 2025年のカナダ数学オリンピックの問題に基づいたテストで、モデルの数学的能力を評価することを目的としています。 | 83% | - |
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