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。
Grok 3は、xAIの最も先進的なモデルで、以前の最先端モデルの10倍の計算能力を持つColossusスーパークラスターでトレーニングされています。1Mトークンのコンテキストウィンドウと高度な推論能力を誇り、大規模な強化学習によって強化され、複雑な問題を解決するために数秒から数分にわたる深い思考プロセスを可能にします。このモデルは、学術ベンチマークと実世界のユーザー評価でトップクラスのパフォーマンスを達成し、Chatbot Arenaで1402のEloスコアを獲得しました。Grok 3 Miniとともにリリースされ、合理化された推論に最適化されたコスト効率の高いバリアントです。
| Llama 4 Scout | Grok 3 Beta | |
|---|---|---|
プロバイダー | ||
ウェブサイト | ||
リリース日 | Apr 05, 2025 2 週 ago | Jan 19, 2025 3 ヶ月 ago |
モダリティ | テキスト 画像 動画 | テキスト 画像 動画 |
APIプロバイダー | Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra | xAI |
知識のカットオフ日 | 2025-04 | 2025-01 |
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 | 79.9% Base model ソース |
MMMU | 69.4% Image Reasoning ソース | 78% With Think mode 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 | 84.6% With Think mode, Diamond ソース |
IFEval | 利用不可 | 利用不可 |
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