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 o4-miniは、oシリーズの最新の軽量モデルで、テキストと視覚タスクにわたる効率的で有能な推論のために設計されています。速度とパフォーマンスに最適化され、コード生成と画像ベースの理解に優れ、レイテンシと推論の深さのバランスを保っています。このモデルは20万トークンのコンテキストウィンドウをサポートし、最大10万トークンの出力が可能で、大規模なインタラクションに適しています。テキストと画像の両方の入力を処理し、高度な推論能力を持つテキスト出力を生成します。コンパクトなアーキテクチャと汎用性の高いパフォーマンスにより、o4-miniは高速でコスト効率の良い知能を必要とする幅広い実世界のアプリケーションに理想的です。
| Llama 4 Scout | o4-mini | |
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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 画像 |
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 | - |
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 | fort |
MMLU-Pro
| 74.3% Reasoning & Knowledge ソース | - |
MMMU
| 69.4% Image Reasoning ソース | 81.6% ソース |
HellaSwag
| 利用不可 | - |
HumanEval
| 利用不可 | 14.28% ソース |
MATH
| 利用不可 | - |
GPQA
| 57.2% Diamond ソース | 81.4% ソース |
IFEval
| 利用不可 | - |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | 93.4% ソース |
AIME 2025 | - | 92.7% ソース |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
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モバイルアプリケーション | - |
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