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。
Amazon Nova Microは、コストと速度に最適化されたテキスト専用モデルです。128Kトークンのコンテキストウィンドウを備え、テキスト要約、翻訳、インタラクティブチャット、基本的なコーディングなどのタスクに優れています。Amazon Nova基盤モデルの一部としてリリースされ、独自データに対するカスタマイズのためのファインチューニングと蒸留をサポートします。
| Llama 4 Scout | Nova Micro | |
|---|---|---|
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 |
APIプロバイダー
| Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra | Amazon Bedrock |
知識のカットオフ日
| 2025-04 | 意図的に非公開 |
オープンソース
| はい (ソース) | いいえ |
入力料金
| 利用不可 | $0.04 100万トークンあたり |
出力料金
| 利用不可 | $0.14 100万トークンあたり |
MMLU
| 利用不可 | 77.6% CoT ソース |
MMLU-Pro
| 74.3% Reasoning & Knowledge ソース | - |
MMMU
| 69.4% Image Reasoning ソース | - |
HellaSwag
| 利用不可 | - |
HumanEval
| 利用不可 | 81.1% pass@1 ソース |
MATH
| 利用不可 | 69.3% CoT ソース |
GPQA
| 57.2% Diamond ソース | 40% Main ソース |
IFEval
| 利用不可 | 87.2% ソース |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
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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