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。
Gemini 2.0 Flash Thinkingは、思考プロセスを可視化することでパフォーマンスと説明性を向上させるように設計された高度な推論モデルです。複雑な問題解決、コーディングチャレンジ、数学的推論において優れ、段階的な解決策を示します。詳細な説明と論理的分析を必要とするタスクに最適化されており、コード実行やGoogle検索機能などのネイティブツール統合も備えています。
| Llama 4 Scout | Gemini 2.0 Flash Thinking | |
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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 動画 | テキスト 画像 |
APIプロバイダー
| Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra | Google AI Studio, Vertex AI, Gemini API |
知識のカットオフ日
| 2025-04 | 04.2024 |
オープンソース
| はい (ソース) | いいえ |
入力料金
| 利用不可 | 利用不可 |
出力料金
| 利用不可 | 利用不可 |
MMLU
| 利用不可 | 利用不可 |
MMLU-Pro
| 74.3% Reasoning & Knowledge ソース | 利用不可 |
MMMU
| 69.4% Image Reasoning ソース | 75.4% ソース |
HellaSwag
| 利用不可 | 利用不可 |
HumanEval
| 利用不可 | 利用不可 |
MATH
| 利用不可 | 利用不可 |
GPQA
| 57.2% Diamond ソース | 74.2% Diamond Science ソース |
IFEval
| 利用不可 | 利用不可 |
SimpleQA
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AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
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LiveCodeBench v5
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Global MMLU (Lite)
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MathVista
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モバイルアプリケーション | - |
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