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。
GPT-4.1は、OpenAIが2025年4月14日にリリースしたモデルで、100万トークンのコンテキストウィンドウを導入し、リクエストごとに最大32,768トークンの出力をサポートします。コーディングタスクで優れた性能を発揮し、SWE-Bench Verifiedベンチマークで54.6％を達成、MultiChallengeの指示追従ではGPT-4o比10.5％の改善を示しています。モデルの知識カットオフは2024年6月に設定されています。価格は入力100万トークンあたり2.00ドル、出力100万トークンあたり8.00ドルで、キャッシュされた入力には75％の割引が適用され、繰り返しのクエリに対して非常にコスト効率が良くなっています。
| Llama 4 Scout | GPT-4.1 | |
|---|---|---|
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
| ||
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 | OpenAI API |
知識のカットオフ日
| 2025-04 | - |
オープンソース
| はい (ソース) | いいえ |
入力料金
| 利用不可 | $2.00 100万トークンあたり |
出力料金
| 利用不可 | $8.00 100万トークンあたり |
MMLU
| 利用不可 | 90.2% pass@1 ソース |
MMLU-Pro
| 74.3% Reasoning & Knowledge ソース | - |
MMMU
| 69.4% Image Reasoning ソース | 74.8% 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 | 66.3% Diamond ソース |
IFEval
| 利用不可 | - |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | 48.1% ソース |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | 87.3% pass@1 ソース |
MathVista
| - | - |
モバイルアプリケーション | - |
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