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。
Mistral Large 2は、Mistralによって開発され、128Kトークンのコンテキストウィンドウを提供し、100万入力トークンあたり3.00ドル、100万出力トークンあたり9.00ドルで価格設定されています。2024年7月24日にリリースされ、5-shot評価でMMLUベンチマークで84.0を記録し、多様なタスクで強力なパフォーマンスを発揮します。
| Llama 4 Scout | Mistral Large 2 | |
|---|---|---|
プロバイダー | ||
ウェブサイト | ||
リリース日 | Apr 05, 2025 2 週 ago | Jun 24, 2024 9 ヶ月 ago |
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 | Azure AI, AWS Bedrock, Google AI Studio, Vertex AI, Snowflake Cortex |
知識のカットオフ日 | 2025-04 | 不明 |
オープンソース | はい (ソース) | はい |
入力料金 | 利用不可 | $3.00 100万トークンあたり |
出力料金 | 利用不可 | $9.00 100万トークンあたり |
MMLU | 利用不可 | 84% 5-shot ソース |
MMLU Pro | 74.3% Reasoning & Knowledge ソース | 50.69% ソース |
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 | 利用不可 |
MATH | 利用不可 | 1.13% ソース |
GPQA | 57.2% Diamond ソース | 24.94% |
IFEval | 利用不可 | 84.01% |
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