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。
OpenAI o3-miniは、STEMアプリケーション向けに設計された高速でコスト効率の高い推論モデルで、科学、数学、コーディングにおいて強力な性能を発揮します。2025年1月にリリースされ、関数呼び出し、構造化出力、開発者メッセージなどの重要な開発者機能を備えています。このモデルは、低、中、高の3つの推論努力レベルを提供し、ユーザーは深い分析と高速な応答時間の間で最適化できます。o3モデルとは異なり、視覚機能はありません。API使用層3-5の選択された開発者向けに最初に提供され、Chat Completions API、Assistants API、およびBatch APIを介してアクセスできます。
| Llama 4 Scout | o3-mini | |
|---|---|---|
プロバイダー | ||
ウェブサイト | ||
リリース日 | Apr 05, 2025 2 週 ago | Jan 31, 2025 2 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 | OpenAI API |
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) | いいえ |
入力料金 | 利用不可 | $1.10 100万トークンあたり |
出力料金 | 利用不可 | $4.40 100万トークンあたり |
MMLU | 利用不可 | 86.9% pass@1, high effort 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 | 利用不可 |
MATH | 利用不可 | 97.9% pass@1, high effort ソース |
GPQA | 57.2% Diamond ソース | 79.7% 0-shot, high effort ソース |
IFEval | 利用不可 | 利用不可 |
モバイルアプリケーション | - |
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