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。
DeepSeek-R1は、671BパラメータのMixture-of-Experts（MoE）モデルで、トークンごとに37Bの活性化パラメータを持ち、大規模な強化学習を通じて推論能力に焦点を当ててトレーニングされています。改善された推論パターンの発見と人間の好みに合わせるための2つのRLステージ、および推論と非推論能力を育むための2つのSFTステージを組み込んでいます。このモデルは、数学、コード、推論タスクにおいてOpenAI-o1に匹敵する性能を発揮します。
| Llama 4 Scout | DeepSeek-R1 | |
|---|---|---|
プロバイダー | ||
ウェブサイト | ||
リリース日 | Apr 05, 2025 2 週 ago | Jan 21, 2025 3 ヶ月 ago |
モダリティ | テキスト 画像 動画 | テキスト |
APIプロバイダー | Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra | DeepSeek, HuggingFace |
知識のカットオフ日 | 2025-04 | 不明 |
オープンソース | はい (ソース) | はい |
入力料金 | 利用不可 | $0.55 100万トークンあたり |
出力料金 | 利用不可 | $2.19 100万トークンあたり |
MMLU | 利用不可 | 90.8% Pass@1 ソース |
MMLU Pro | 74.3% Reasoning & Knowledge ソース | 84% EM 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 | 57.2% Diamond ソース | 71.5% Pass@1 ソース |
IFEval | 利用不可 | 83.3% Prompt Strict ソース |
モバイルアプリケーション | - |
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