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。
NVIDIAのLlama 3.1 Nemotron 70Bは、正確で有益な応答を提供するために最適化された強力な言語モデルです。Llama 3.1 70Bアーキテクチャを基盤とし、人間のフィードバックからの強化学習（RLHF）によって強化され、自動アラインメントベンチマークで最高のパフォーマンスを達成しています。応答生成と有用性において高い精度を要求するアプリケーション向けに設計されており、複数のドメインにわたる幅広いユーザークエリに適しています。
| Llama 4 Scout | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | |
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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 |
APIプロバイダー
| Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra | OpenRouter |
知識のカットオフ日
| 2025-04 | - |
オープンソース
| はい (ソース) | はい |
入力料金
| 利用不可 | $0.35 100万トークンあたり |
出力料金
| 利用不可 | $0.40 100万トークンあたり |
MMLU
| 利用不可 | 85% 5-shot ソース |
MMLU-Pro
| 74.3% Reasoning & Knowledge ソース | 利用不可 |
MMMU
| 69.4% Image Reasoning ソース | 利用不可 |
HellaSwag
| 利用不可 | 利用不可 |
HumanEval
| 利用不可 | 75% ソース |
MATH
| 利用不可 | 71% ソース |
GPQA
| 57.2% Diamond ソース | 利用不可 |
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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