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。
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プロバイダー このモデルを提供するエンティティ。 | |
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リリース日 モデルが最初にリリースされた日時。 | 1 年 ago 4月 05, 2025 |
モダリティ このモデルが処理できるデータの種類 | テキスト 画像 動画 |
APIプロバイダー このモデルを提供するプロバイダー。（これは完全なリストではありません。） | Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra |
知識のカットオフ日 モデルの知識が最後に更新された日時。 | 2025-04 |
オープンソース モデルのコードが公開されているかどうか。 | はい (ソース) |
入力料金 プロンプト内のトークン処理のコスト | 利用不可 |
出力料金 モデルによって生成されたトークンのコスト | 利用不可 |
MMLU Massive Multitask Language Understanding - 数学、歴史、法律など57の科目にわたる知識をテスト | 利用不可 |
MMLU-Pro より堅牢なMMLUベンチマークで、難易度の高い推論中心の質問、より大きな選択肢セット、プロンプト感度の低減を特徴とする | 74.3% Reasoning & Knowledge ソース |
MMMU Massive Multitask Multimodal Understanding - テキスト、画像、音声、動画にわたる理解をテスト | 69.4% Image Reasoning ソース |
HellaSwag 挑戦的な文完成ベンチマーク | 利用不可 |
HumanEval コード生成と問題解決能力を評価 | 利用不可 |
MATH さまざまな難易度レベルでの数学的問題解決能力をテスト | 利用不可 |
GPQA 化学、生物学、物理学における博士レベルの知識を、深い専門知識を必要とする多肢選択問題でテスト | 57.2% Diamond ソース |
IFEval モデルが明示的なフォーマット指示に正確に従い、適切な出力を生成し、異なるタスク間で一貫した指示遵守を維持する能力をテスト | 利用不可 |
SimpleQA シンプルな質問の精度評価 | - |
AIME 2024 | - |
AIME 2025 | - |
Aider Polyglot 多言語プログラミングベンチマーク | - |
LiveCodeBench v5 リアルタイムプログラミングのベンチマーク | - |
Global MMLU (Lite) モデルの汎用性をグローバルレベルで評価するための簡易版ベンチマーク。 | - |
MathVista 視覚的な文脈におけるAIモデルの数学的推論能力を評価します | - |
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
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