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 Proは、Googleのこれまでで最も先進的なモデルで、卓越したコーディング性能と複雑なプロンプトの容易な処理を提供します。ネイティブツール統合、画像生成、音声合成などの強化された機能を備えています。高度な推論向けに設計され、テキスト、画像、動画、音声を含むマルチモーダル入力をサポートします。Google AI StudioとVertex AIを介して利用可能で、以前のバージョンに比べて大幅な性能向上を提供しながら高い効率を維持します。
| Llama 4 Scout | Gemini 2.0 Pro | |
|---|---|---|
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 音声 動画 |
APIプロバイダー
| Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra | Google AI Studio, Vertex AI |
知識のカットオフ日
| 2025-04 | 08.2024 |
オープンソース
| はい (ソース) | いいえ |
入力料金
| 利用不可 | $0.10 100万トークンあたり |
出力料金
| 利用不可 | $0.40 100万トークンあたり |
MMLU
| 利用不可 | 利用不可 |
MMLU-Pro
| 74.3% Reasoning & Knowledge ソース | 79.1% ソース |
MMMU
| 69.4% Image Reasoning ソース | 72.7% 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 | 91.8% ソース |
GPQA
| 57.2% Diamond ソース | 64.7% Diamond 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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