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。
| Llama 4 Scout | GPT-4.1 Nano | |
|---|---|---|
プロバイダー | ||
ウェブサイト | ||
リリース日 | Apr 05, 2025 1 ヶ月 ago | Apr 14, 2025 3 週 ago |
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 | $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 | 80.1% ソース |
MMLU Pro | 74.3% Reasoning & Knowledge ソース | - |
MMMU | 69.4% Image Reasoning ソース | 55.4% 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 | 50.3% Diamond ソース |
IFEval | 利用不可 | 74.5% ソース |
Array | - | - |
AIME 2024 | - | 29.4% ソース |
AIME 2025 | - | - |
Array | - | - |
Array | - | - |
Array | - | 66.9% ソース |
Array | - | 56.2% Image Reasoning ソース |
モバイルアプリケーション | - |
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